二叉搜索树的后序遍历序列

题目描述
输入一个整数数组,判断该数组是不是某二叉搜索树的后序遍历的结果。如果是则输出Yes,否则输出No。假设输入的数组的任意两个数字都互不相同。

public class Solution {
    public boolean VerifySquenceOfBST(int [] sequence) {
        if(sequence == null || sequence.length == 0) return false;
        if(sequence.length == 1) return true;

        if(getPosition(sequence) == -1) return false;
        else{
            int pos = getPosition(sequence);
            int[] leftSeq = new int[pos];
            int[] rightSeq = new int[sequence.length-pos-1];
            if(pos >= 0)
                System.arraycopy(sequence, 0, leftSeq, 0, pos);
            if(sequence.length >= 1)
                System.arraycopy(sequence, pos, rightSeq, 0, sequence.length-pos-1);
            return VerifySquenceOfBST(leftSeq) ||
                    VerifySquenceOfBST(rightSeq);
        }
    }
    private int getPosition(int [] sequence){

        int cur = sequence[sequence.length - 1];
        int minPos = 0,maxPos = sequence.length - 1;
        while(minPos < maxPos){
            while(minPos >= 0 && sequence[minPos] < cur) minPos++;
            while(maxPos >= 0 && sequence[maxPos] >= cur) maxPos--;
            if(minPos < maxPos) return -1;
        }
        return minPos;
    }
}
通过短时倒谱(Cepstrogram)计算进行时-倒频分析研究(Matlab代码实现)内容概要:本文主要介绍了一项关于短时倒谱(Cepstrogram)计算在时-倒频分析中的研究,并提供了相应的Matlab代码实现。通过短时倒谱分析方法,能够有效提取信号在时间与倒频率域的特征,适用于语音、机械振动、生物医学等领域的信号处理与故障诊断。文中阐述了倒谱分析的基本原理、短时倒谱的计算流程及其在实际工程中的应用价值,展示了如何利用Matlab进行时-倒频图的可视化与分析,帮助研究人员深入理解非平稳信号的周期性成分与谐波结构。; 适合人群:具备一定信号处理基础,熟悉Matlab编程,从事电子信息、机械工程、生物医学或通信等相关领域科研工作的研究生、工程师及科研人员。; 使用场景及目标:①掌握倒谱分析与短时倒谱的基本理论及其与傅里叶变换的关系;②学习如何用Matlab实现Cepstrogram并应用于实际信号的周期性特征提取与故障诊断;③为语音识别、机械设备状态监测、振动信号分析等研究提供技术支持与方法参考; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,先理解倒谱的基本概念再逐步实现短时倒谱分析,注意参数设置如窗长、重叠率等对结果的影响,同时可将该方法与其他时频分析方法(如STFT、小波变换)进行对比,以提升对信号特征的理解能力。
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