树-相关的基础算法代码总结

浅析AVL树 1.为什么提出AVL树学习完搜索二叉树以后,我们应该想到一个问题,如果我们的搜索二叉树的趋向于单链的形式,类似于: 这两种情况随之而来的是时间复杂度太高,当我们在这两种当中搜索,时间复杂度为O(N),所以这样效率大大下降了!2.二叉平衡树概念和结构为了解决上述问题,所以提出了一个概念,叫做二叉平衡树。二叉平衡树,相对于二叉搜索树,引入了一个叫做平衡因子的概念。 平衡因子:平衡因子就是右子树的 阅读详情

主要罗列了下代码,看到代码后应该会清晰一些。

1.先序遍历(非递归)

	//先序遍历
	public void PreOrder(TreeNode root){
		if(null == root){
			return;
		}
		
		Stack<TreeNode> stk = new Stack<TreeNode>();
		
		while(root!=null || !stk.isEmpty()){
			
			while(root != null){
				System.out.println(root.val);
				stk.push(root);
				root = root.left;
			}
			
			if(!stk.isEmpty()){//栈不为空
				root = stk.pop();
				root = root.right;
			}
			
		}
		
		
	}

2.中序遍历(非递归)

	//中序遍历
	public void InOrder(TreeNode root){
		if(root == null){
			return;
		}
		
		Stack<TreeNode> stk = new Stack<TreeNode>();
		
		while(root != null || !stk.isEmpty()){
			
			while(root != null){
				stk.push(root);
				root = root.left;
			}
			
			if(!stk.isEmpty()){
				root = stk.pop();
				System.out.println(root.val);
				root = root.right;
			}
		}
		
	}

3.后序遍历(非递归)

	//后续遍历
	public void PostOrder(TreeNode root){
		
		if(null == root){
			return;
		}
		
		Stack<TreeNode> stk = new Stack<TreeNode>();
		Stack<TreeNode> stk1 = new Stack<TreeNode>();
		
		stk.push(root);
		
		while(!stk.isEmpty()){
			root = stk.pop();
			stk1.push(root);
			
			if(root.left != null){
				stk.push(root.left);
			}
			
			if(root.right != null){
				stk.push(root.right);
			}
		}//end while
		
		//输出
		while(!stk1.isEmpty()){
			System.out.println(stk1.pop().val);
		}
		
		
	}

4.层次遍历输出

	//层次遍历--队列
	public ArrayList<Integer> PrintFromTopToBottom(TreeNode root){
		
		ArrayList<Integer> resultList = new ArrayList<Integer>();//作为结果返回
		Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
		TreeNode current;
		
		if(root == null){
			return resultList;
		}else{
			
			queue.offer(root);
			resultList.add(root.val);

			while(!queue.isEmpty()){
				current = queue.poll();
				if(current.left != null){
					queue.offer(current.left);
					resultList.add(current.left.val);
				}
				
				if(current.right != null){
					queue.offer(current.right);
					resultList.add(current.right.val);
				}
				
			}//end while--结束

		}
		
		return resultList;
	}

5.求树的深度

	//树的深度
	public int TreeDepth(TreeNode root){
		
		if(null == root){
			return 0;
		}
		
		Queue<TreeNode> queue = new LinkedList<TreeNode>();
		int cur,last;
		int level = 0;
		TreeNode current;
		
		queue.offer(root);
		while(!queue.isEmpty()){//队列不为空
			
			cur = 0;
			last = queue.size();
			
			while(cur<last){
				current = queue.poll();
				if(current.left != null){
					queue.offer(current.left);
				}
				
				if(current.right != null){
					queue.offer(current.right);
				}
				cur++;//这个必须得操作  不然是死循环
			}//end while
			
			level++;
		}
		
		return level;
	}

6.树的之字形打印

	//树的之字形打印
	public void ZigZagPrint(TreeNode root){
		
		if(null == root){
			return;
		}
		Stack<TreeNode> stk = new Stack<TreeNode>();
		Stack<TreeNode> stk1 = new Stack<TreeNode>();
		
		stk.push(root);
		while(!stk.isEmpty() || !stk1.isEmpty()){
			
			while(!stk.isEmpty()){
				TreeNode node = stk.pop();
				System.out.println(node.val);
				if(node.left != null){
					stk1.push(node.left);
				}
				if(node.right!=null){
					stk1.push(node.right);
				}
				
			}//end while
			
			while(!stk1.isEmpty()){
				TreeNode node = stk1.pop();
				System.out.println(node.val);
				if(node.right != null){
					stk.push(node.right);
				}
				
				if(node.left != null){
					stk.push(node.left);
				}
				
				
			}//end while
		}//end outer while
	}

 

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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. 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plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[![Bitdeli Badge](https://d2weczhvl823v0.cloudfront.net/rasmusbergpalm/deeplearntoolbox/trend.png)](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")

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Rolandcoder
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