4.2二叉排序树

本文介绍了一种二叉排序树的基本操作实现方法,包括插入、查找和删除节点的功能。通过具体的C++代码示例展示了如何进行这些操作,并提供了一个简单的主函数用于演示流程。

头文件 BinSTree.h:

#define maxsize 100
typedef int KeyType;
typedef struct
{
   KeyType key;
}DataType;
typedef struct BinSTreeNode
{
   DataType elem;
   struct BinSTreeNode *lchild;
   struct BinSTreeNode *rchild;
}*BinSTree;//二叉排序树

源程序:

#include<iostream>
#include"BinSTree.h"
using namespace std;

BinSTree BSTreeSearch(BinSTree t,KeyType k)//查找
{
   if(t==NULL)return NULL;
   if(t->elem.key==k) {cout<<"查找成功!"<<endl;return t;}
   if(t->elem.key>k)
      return BSTreeSearch(t->lchild,k);
   else
      return BSTreeSearch(t->rchild,k);
}

void BSTreeInsert(BinSTree *t,KeyType k)//插入
{
   BinSTree r;
   if(*t==NULL)
   {
      r=(BinSTree)malloc(sizeof(struct BinSTreeNode));
      r->elem.key=k;
	  //cout<<k<<endl;
      r->lchild=r->rchild=NULL;
      *t=r;
	  return ;
   }
   else if(k<(*t)->elem.key)
	    {     
            //cout<<"左"<<endl;
            BSTreeInsert(&((*t)->lchild),k);
	    }
        else
		{
			//cout<<"右"<<endl;
			BSTreeInsert(&((*t)->rchild),k);
		}
	
}
int BSTreeDelete(BinSTree *bt,KeyType k)//删除
{
   BinSTree f,p,q,s;
   p=*bt;
   f=NULL;
   while(p&&p->elem.key!=k)
   {
      f=p;//指向双亲结点的指针
      if(p->elem.key>k)p=p->lchild;
      else p=p->rchild;
   }
   if(p==NULL) return 0;
   if(p->lchild==NULL)
   {
      if(f==NULL)
         *bt=p->lchild;//表示删除头结点
      else if(f->lchild==p)
         f->lchild=p->rchild;
      else
         f->rchild=p->rchild;
      free(p);
	  cout<<"删除成功!"<<endl;
      return 1;
   }
   else
   {
      q=p;
      s=p->lchild;
      while(s->rchild)//s保存左子树最大结点
      {
         q=s;
         s=s->rchild;
      }
      if(q==p)
         q->lchild=s->lchild;
      else
         q->rchild=s->lchild;
      p->elem.key=s->elem.key;
      free(s);
	  cout<<"删除成功!"<<endl;
      return 1;
   }
}
int main()
{
	int i;
	BinSTree t=NULL;
	//t=(BinSTree)malloc(sizeof(BinSTree));
	for(i=0;i<10;i++)
	{
		BSTreeInsert(&t,i);   
	} 
	BSTreeSearch(t,5);
	BSTreeDelete(&t,5);
	BSTreeInsert(&t,5);   
	return 0;
}



 

本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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