第十一章 （AVL）

最新推荐文章于 2025-10-10 12:34:08 发布
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博客内容提及平衡二叉树，它是信息技术领域数据结构方面的重要概念，在数据存储和检索等方面有重要作用。

平衡二叉树
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数据结构 | 第十五章：平衡搜索树——AVL树 | AVL树的搜索、插入、删除
知识库搭建ing
01-12 1001
《数据结构、算法与应用（C++语言描述）》第十五章：平衡搜索树——AVL树，内含AVL插入删除的旋转图解和示例说明，结合课程重点的自留笔记。
关于理解哈希表的除法散列法（取余法）
mkelehk的专栏
10-16 6707
《算法精解-C语言描述》上
【C++第十九章】AVL树
m0_63816268的博客
01-19 1226
在AVL树定义中，我们使用了三叉链，尽管多开了一个指针，但是大大减少了程序的复杂度，插入时可以快速找到父节点从而进行平衡因子判断、调整。template<classK,classV>//KV模型//左孩子//右孩子//父节点int_bf;//平衡因子,_kv(kv),_bf(0){}当以parent为根的子树不平衡，即parent平衡因子为2或者-2，需要分以下情况考虑:parent的平衡因子为2，则右子树高，设parent的右子树的根为SubR当SubR平衡因子为1时，执行。
【C++ 第十三章】AVL 二叉平衡树
从不依靠，从不寻找，非常沉默，非常骄傲。 你必须非常努力，才能看起来毫不费力。
08-19 909
讲解AVL树的 四种旋转逻辑、双旋的平衡因子的更新、AVL树类的整体实现代码
第12章 AVL平衡树是怎么平衡的？
入凡尘狼性不足
06-22 450
第十二章 AVL平衡树 12-1 平衡树和AVL 12-2 计算节点高度和平衡因子 12-3 检查二分搜索树性质和平衡性 12-4 旋转操作的基本原理 12-5 左旋转和右旋转的实现 12-6 LR和RL 12-7 从AVL树中删除元素 12-8 基于AVL树的集合和映射 12-1 平衡树和AVL AVL是两个发明人名字的缩写：G. M. Adelson-Velsky and E. M. Landis 1962年论文首次提出，是最早的自平衡二分搜索树结构。 什么是平衡二叉树？ 12-2 计算节点高度和
C++ : AVL 树之左单旋（第二章）
hello world/linux
10-10 1031
左单旋是 AVL 树中处理RR 失衡的操作 —— 当某节点的右子树高度比左子树高 2（平衡因子bf=2），且其右孩子的右子树更高（右孩子bf=1）时，通过 “向左旋转” 将右子树的根节点提为新父节点，恢复平衡。简单说：右子树 “长得太高”，把右子树的 “老大”（subR）提上来当新根，原根（parent）降为它的左孩子，让树 “左倾” 平衡。适用场景：RR 失衡（subR.bf=1核心逻辑：提右子树当新根，原根降为左孩子，交接中间节点 subRL；
第八章 平衡二叉搜索树、AVL树
JavaAlenboy
03-17 853
第八章 平衡二叉搜索树、AVL树 二叉搜索树缺点分析 当 n 比较大时，两者的性能差异比较大 比如 n = 1000000 时，二叉搜索树的最低高度是 20，最高高度是 1000000 由此可见， 二叉搜索树添加节点时可能会导致二叉搜索树退化成链表 删除节点时也可能会导致二叉搜索树退化成链表 有没有办法防止二叉搜索树退化成链表？ 让添加、删除、搜索的复杂度维持在 O(logn)？ 改进二叉搜索树 平衡（Balance） 平衡：当节点数量固定时，左右子树的高度越接近，这棵二叉树就越平衡（高度越低）
【探寻C++之旅】第十一章：AVL树
2302_80243065的博客
03-28 1749
今天，我们继续踏入追寻C++的冒险历程。上一章我们了解两类关联式容器——set和map，那么本章将为大家讲解一种特殊的二叉搜索树——AVL树。下面让我们一起来进入AVL树的学习。
第十一章 查找
m0_72303194的博客
09-30 765
平均查找长度ASL：Σ(pi*ci)概率*次数1.折半查找法的查找速度一定比顺序查找法快。❌2.关于二分查找算法二分查找算法能适用于有序的链表。❌ 链表不好找中间 顺序表✔3.衡量查找算法效率的主要标准是（ ）平均查找长度4.已知序列20,26,41,57,60,78,81,98,108,121,129，则用折半查找法查找81需要进行( )次比较.依次比较78 108 81 共三次。
『C++进阶』第四章--- AVL树
m0_54443558的博客
08-05 925
AVL树的详细介绍与解析
精选资源
java语言程序与数据结构梁勇第十版第七章复习题答案
06-06
在“Java语言程序与数据结构梁勇第十版第七章复习题答案”中，我们主要探讨的是Java编程语言的基础知识，特别是与数据结构相关的概念。Java作为一种面向对象的编程语言，对于初学者来说，理解其基本语法、类和对象、...
HBB 无后台推送 9.1-0（HBB-9.1.0）
01-04
推送/后台相关增强方向插件，常见用于改善部分场景下的通知接收体验（受系统与网络环境影响较大）。插件来源于网络仅供测试使用，严禁任何非法用途，测试请于1小时内删除。
青鸟消防293K接口卡232和485转换
01-04
青鸟消防293K接口卡232和485转换
基于注意力机制的目标检测模型优化：GAM、CBAM、CA、ECA在YOLOV12中的集成与性能分析
01-04
内容概要：本文系统讲解了目标检测中主流的注意力机制模块（GAM、CBAM、CA、ECA），深入剖析其原理与核心代码实现，并指导如何将这些模块融入YOLOV12模型以提升检测性能。文章从注意力机制的基本思想出发，逐一对各模块进行原理拆解和代码解析，突出其在通道与空间维度上的特征增强策略，随后介绍在YOLOV12中集成注意力机制的具体方法，并通过性能对比帮助读者选择适合应用场景的模块。最后拓展至科研创新方向，鼓励对现有模块进行改进与组合，探索在特定任务中的优化潜力。; 使用场景及目标：①理解GAM、CBAM、CA、ECA等注意力机制的设计思想与实现细节；②掌握将注意力模块集成到YOLOV12等目标检测模型的技术路径；③为科研创新提供思路，如模块融合、结构改进与场景适配； 阅读建议：建议结合提供的代码链接与YOLOV12源码同步实践，在复现过程中调试注意力模块的插入位置与参数设置，深入理解其对模型性能的影响，从而支撑后续的自主设计与创新。
HRMS前端框架-下载即用.zip
01-04
先看效果： https://pan.quark.cn/s/9df2a445ba29 创建 React 应用程序的入门过程是采用引导式设计的。 通过在项目目录内使用脚本，用户能够执行：npm start 命令以在开发环境中启动应用程序。 接着，可以在浏览器窗口中检视应用界面。 倘若对代码进行修改，页面将自动进行刷新。 同时，任何潜在的 lint 错误都会在控制台日志中呈现。 执行npm test 指令，可在交互式监控状态下激活测试运行器。 更详尽的信息请参考指定章节。 使用npm run build 命令，可将应用程序构建至build目录，此过程会在生产模式下正确打包 React 组件，并对构建产物进行优化以实现最佳运行效能。 生成的文件将经过压缩处理，且文件名会包含版本哈希值。 至此，应用程序已具备部署条件！ 具体细节请参阅相关章节。 执行npm run eject 操作时需特别留意：这是一个不可逆的单向过程。 一旦执行eject，将无法复原至原始状态！ 倘若对构建工具及配置选项不满意，用户可选择执行此命令。 该指令将移除项目中的构建依赖项，取而代之的是提供所有配置文件及可执行文件。
基于ODConv动态卷积的YOLOv8改进：复杂场景下高精度目标检测特征提取方法
最新发布
01-04
内容概要：本文详细介绍如何通过引入ODConv（全维度动态卷积）对YOLOv8进行科研级改进，提升其在复杂场景下的特征提取能力与检测精度。文章从ODConv的原理出发，解析其相比传统静态卷积在通道、空间和卷积核三个维度上的动态注意力机制，实现卷积权重的自适应调整，从而增强模型泛化性和特征表达能力。随后提供了完整的代码实现，包括ODConv模块的构建、在YOLOv8中的集成步骤（文件创建、模块导入、结构替换、YAML配置更新），以及训练脚本编写和实验结果评估方法。最后提出多个可拓展的研究方向，如专家数调优、行业定制化应用和多任务融合。; 使用场景及目标：①解决YOLOv8在复杂光照、形变目标等场景下特征提取不足的问题；②实现高精度目标检测模型的科研创新与论文成果产出；③掌握动态卷积技术并应用于其他网络架构的性能优化； 阅读建议：建议结合提供的飞书链接中的完整代码与流程文档，边实践边学习，重点理解动态注意力机制的设计思想，并在自有数据集上验证ODConv的实际增益效果。
电动车基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）
01-04
【电动车】基于多目标优化遗传算法NSGAII的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“基于多目标优化遗传算法NSGA-II的峰谷分时电价引导下的电动汽车充电负荷优化研究”展开，利用Matlab代码实现优化模型，旨在通过峰谷分时电价机制引导电动汽车有序充电，降低电网负荷波动，提升能源利用效率。研究融合了多目标优化思想与遗传算法NSGA-II，兼顾电网负荷均衡性、用户充电成本和充电满意度等多个目标，构建了科学合理的数学模型，并通过仿真验证了方法的有效性与实用性。文中还提供了完整的Matlab代码实现路径，便于复现与进一步研究。; 适合人群：具备一定电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及从事智能电网、电动汽车调度相关工作的工程技术人员。; 使用场景及目标：①应用于智能电网中电动汽车充电负荷的优化调度；②服务于峰谷电价政策下的需求侧管理研究；③为多目标优化算法在能源系统中的实际应用提供案例参考； 阅读建议：建议读者结合Matlab代码逐步理解模型构建与算法实现过程，重点关注NSGA-II算法在多目标优化中的适应度函数设计、约束处理及Pareto前沿生成机制，同时可尝试调整参数或引入其他智能算法进行对比分析，以深化对优化策略的理解。
qt-opcda.rar
01-04
qt-opcda.rar
可回收材料目标检测数据集-20251117-193511.zip
01-04
一、基础信息 数据集名称：可回收材料目标检测数据集 图片数量： - 训练集：7,701张图片 - 验证集：733张图片 - 测试集：367张图片 - 总计：8,801张图片 分类类别： - carton（纸板）：常见可回收包装材料 - metal（金属）：如铝罐和铁制品等可回收金属 - papel（纸）：纸张类可回收材料 - plastico（塑料）：塑料瓶和容器等可回收塑料 - vidrio（玻璃）：玻璃瓶和罐等可回收玻璃 标注格式：YOLO格式，包含边界框和类别标签，适用于目标检测任务 数据格式：JPEG图片，来源于实际场景 二、适用场景 智能垃圾回收系统开发： 数据集支持目标检测任务，帮助构建自动识别和分类可回收材料的AI模型，用于智能垃圾桶或回收站，提升垃圾处理效率。 环保与可持续发展应用： 集成至环保设备或移动应用，提供实时材料识别功能，促进垃圾分类和资源回收，支持绿色倡议。 学术与工业研究： 支持计算机视觉在环境科学和废物管理领域的研究，推动AI技术在环保中的创新应用。 教育与培训： 可用于学校或社区项目，作为垃圾分类教育的视觉辅助工具，提高公众环保意识。 三、数据集优势 精准标注与多样性： 标注采用YOLO格式，确保边界框定位准确，类别覆盖五种常见可回收材料，具有高度实用性。 数据规模合理： 拥有超过8,000张图片，训练集、验证集和测试集分布均衡，支持有效的模型训练和评估。 任务适配性强： 标注兼容主流深度学习框架（如YOLO系列），可直接用于目标检测模型开发，加速应用部署。 环保价值突出： 专注于可回收材料识别，有助于减少垃圾污染、促进循环经济，具有显著的社会和环境效益。
西工大数据结构实验第十一章内容解析
“西工大数据结构实验-chapter11.rar”这一文件标题明确指出，该压缩包是西北工业大学（简称“西工大”）数据结构课程中第十一章的实验内容。结合其描述与标签“数据结构”，可以推断出该实验属于计算机科学与技术...
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