(BST二叉搜索树 1.1)hdoj 3999The order of a Tree(二叉搜索树的前序遍历)

本文介绍了一种关于二叉搜索树的算法问题,重点在于通过给定的键值顺序构造二叉搜索树,并寻找生成相同形状树的最小字典序键值顺序。文章提供了一个C++实现的例子,包括树的插入和前序遍历方法。

The order of a Tree

Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)    Memory Limit: 32768/32768 K (Java/Others)
Total Submission(s): 2738    Accepted Submission(s): 1454


 

Problem Description

As we know,the shape of a binary search tree is greatly related to the order of keys we insert. To be precisely:
1.  insert a key k to a empty tree, then the tree become a tree with
only one node;
2.  insert a key k to a nonempty tree, if k is less than the root ,insert
it to the left sub-tree;else insert k to the right sub-tree.
We call the order of keys we insert “the order of a tree”,your task is,given a oder of a tree, find the order of a tree with the least lexicographic order that generate the same tree.Two trees are the same if and only if they have the same shape.

 

 

Input

There are multiple test cases in an input file. The first line of each testcase is an integer n(n <= 100,000),represent the number of nodes.The second line has n intergers,k1 to kn,represent the order of a tree.To make if more simple, k1 to kn is a sequence of 1 to n.

 

 

Output

One line with n intergers, which are the order of a tree that generate the same tree with the least lexicographic.

 

 

Sample Input


 

4 1 3 4 2

 

 

Sample Output


 

1 3 2 4

 

 

#include <iostream>
#include <cstdio>


/*
 * 二叉搜索树模板题
 */
using namespace std;


/*
 * 定义节点
 */
typedef struct node {
    int data;
    node *lchild;
    node *rchild;
} BSTNode, *BST;


bool isFirstTime = true;


/*
 * 二叉树的插入操作.
 *
 */
void insert(BST &T, int data) {

    /*
     * 如果当前二叉树为空
     */
    if (T == NULL) {
        //新建根节点
        T = new BSTNode();

        T->data = data;
        T->lchild = NULL;
        T->rchild = NULL;
        return;
    }

    /*
     * 如果插入的数值小于根节点的数值
     */
    if (data < T->data) {
        //插入左子树
        insert(T->lchild, data);
    } else {
        //否则,插入右子树
        insert(T->rchild, data);
    }
}


/*
 * 前序遍历
 */
void preOrder(BST &T) {

    //如果当前的树不为空
    if (T != NULL) {

        //格式上的要求,和算法本身无关
        if (isFirstTime == false) {
            printf(" ");
        }

        isFirstTime = false;

        //访问根节点
        printf("%d", T->data);
        //访问左子树
        preOrder(T->lchild);
        //访问右子树
        preOrder(T->rchild);
    }
}


int main() {

    int n;

    while (scanf("%d", &n) != EOF) {
        BST T = NULL;

        isFirstTime = true;
        int i;
        for (i = 0; i < n; ++i) {
            int data;
            scanf("%d", &data);
            insert(T,data);
        }


        preOrder(T);

        //不加会PE
        printf("\n");
    }

    return 0;
}
基于径向基函数神经网络RBFNN的自适应滑模控制学习(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了基于径向基函数神经网络(RBFNN)的自适应滑模控制方法,并提供了相应的Matlab代码实现。该方法结合了RBF神经网络的非线性逼近能力和滑模控制的强鲁棒性,用于解决复杂系统的控制问题,尤其适用于存在不确定性和外部干扰的动态系统。文中详细阐述了控制算法的设计思路、RBFNN的结构与权重更新机制、滑模面的构建以及自适应律的推导过程,并通过Matlab仿真验证了所提方法的有效性和稳定性。此外,文档还列举了大量相关的科研方向和技术应用,涵盖智能优化算法、机器学习、电力系统、路径规划等多个领域,展示了该技术的广泛应用前景。; 适合人群:具备一定自动控制理论基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员及工程技术人员,特别是从事智能控制、非线性系统控制及相关领域的研究人员; 使用场景及目标:①学习和掌握RBF神经网络与滑模控制相结合的自适应控制策略设计方法;②应用于电机控制、机器人轨迹跟踪、电力电子系统等存在模型不确定性或外界扰动的实际控制系统中,提升控制精度与鲁棒性; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行仿真实践,深入理解算法实现细节,同时可参考文中提及的相关技术方向拓展研究思路,注重理论分析与仿真验证相结合。
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包

打赏作者

帅气的东哥

你的鼓励将是我创作的最大动力

¥1 ¥2 ¥4 ¥6 ¥10 ¥20
扫码支付:¥1
获取中
扫码支付

您的余额不足,请更换扫码支付或充值

打赏作者

实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值