java 实现二叉树的遍历

工业缺陷检测的新范式:2025-2026年零样本检测技术全景扫描 摘要: 工业视觉领域面临缺陷样本稀缺、标注成本高等痛点,零样本缺陷检测(Zero-Shot Defect Detection)成为研究热点。2025-2026年的技术进展主要分为三类:1)视觉-语言模型(VLM)路线,如CLIP适配器跨域对齐热成像数据;2)数字孪生路线,通过CAD模型生成理想状态对比检测缺陷;3)基于CLIP的提示学习,如Crane模型通过上下文提示提升泛化能力。尽管实验室效果显著(如IoU达70%),但在真实工业场景(如MIRAD数据集)中性能平均下降29.78%,凸显跨域泛化仍是挑战。 阅读详情

1、定义一个节点类:

public class Node {  
    private int data;  
    private Node left;  
    private Node right;  

    public Node(){}

    public Node(int data) {  
        this.data = data;  
    }  

    public Node(int data, Node left, Node right) {
        super();
        this.data = data;
        this.left = left;
        this.right = right;
    }

    public int getData() {  
        return data;  
    }  
    public void setData(int data) {  
        this.data = data;  
    }  
    public Node getLeft() {  
        return left;  
    }  
    public void setLeft(Node left) {  
        this.left = left;  
    }  
    public Node getRight() {  
        return right;  
    }  
    public void setRight(Node right) {  
        this.right = right;  
    }  

}  

2、算法实现类:

public class BinaryNode{
  //前序遍历递归的方式
    public void preOrder(Node root){
        if(null!=root){
            System.out.print(root.getData()+"\t");
            preOrder(root.getLeft());
            preOrder(root.getRight());
        }
    }

    //前序遍历非递归的方式
    public void preOrderNonRecursive(Node  root){
        Stack<Node> stack=new Stack<Node>();
        while(true){
            while(root!=null){
                System.out.print(root.getData()+"\t");
                stack.push(root);
                root=root.getLeft();
            }
            if(stack.isEmpty()) break;
            root=stack.pop();
            root=root.getRight();
        }
    }

    //中序遍历采用递归的方式
    public void inOrder(Node root){
        if(null!=root){
            inOrder(root.getLeft());
            System.out.print(root.getData()+"\t");
            inOrder(root.getRight());
        }
    }

    //中序遍历采用非递归的方式
    public void inOrderNonRecursive(Node root){
        Stack<Node> stack=new Stack<Node>();
        while(true){
            while(root!=null){
                stack.push(root);
                root=root.getLeft();
            }
            if(stack.isEmpty())break;
            root=stack.pop();
            System.out.print(root.getData()+"\t");
            root=root.getRight();
        }
    }

    //后序遍历采用递归的方式
    public void postOrder(Node  root){
        if(root!=null){
            postOrder(root.getLeft());
            postOrder(root.getRight());
            System.out.print(root.getData()+"\t");
        }
    }

    //后序遍历采用非递归的方式
    public void postOrderNonRecursive(Node root){
        Stack<Node> stack=new Stack<Node>();
        while(true){
            if(root!=null){
                stack.push(root);
                root=root.getLeft();
            }else{
                if(stack.isEmpty()) return;

                if(null==stack.lastElement().getRight()){
                    root=stack.pop();
                    System.out.print(root.getData()+"\t");
                    while(root==stack.lastElement().getRight()){
                        System.out.print(stack.lastElement().getData()+"\t");
                        root=stack.pop();
                        if(stack.isEmpty()){
                            break;
                        }
                    }
                }

                if(!stack.isEmpty())
                    root=stack.lastElement().getRight();
                else
                    root=null;
            }
        }
    }
//层序遍历
    public void levelOrder(Node root){
        Node temp;
        Queue<Node> queue=new LinkedList<Node>();
        queue.offer(root);
        while(!queue.isEmpty()){
            temp=queue.poll();
            System.out.print(temp.getData()+"\t");
            if(null!=temp.getLeft())
                queue.offer(temp.getLeft());
            if(null!=temp.getRight()){
                queue.offer(temp.getRight());
            }
        }
    }
  }

3、遍历测试下图二叉树

这里写图片描述

public static void main(String[] args) {
        Node node10=new Node(10,null,null);
        Node node8=new Node(8,null,null);
        Node node9=new Node(9,null,node10);
        Node node4=new Node(4,null,null);
        Node node5=new Node(5,node8,node9);
        Node node6=new Node(6,null,null);
        Node node7=new Node(7,null,null);
        Node node2=new Node(2,node4,node5);
        Node node3=new Node(3,node6,node7);
        Node node1=new Node(1,node2,node3);

        BinaryNode tree=new BinaryNode();
        //采用递归的方式进行遍历
        System.out.println("-----前序遍历------");
        tree.preOrder(node1);        // 1   2   4   5   8   9   10  3   6   7   
        System.out.println();
        //采用非递归的方式遍历
        tree.preOrderNonRecursive(node1);        // 1   2   4   5   8   9   10  3   6   7   
        System.out.println();


        //采用递归的方式进行遍历
        System.out.println("-----中序遍历------");
        tree.inOrder(node1);    //   4  2   8   5   9   10  1   6   3   7
        System.out.println();
        //采用非递归的方式遍历
        tree.inOrderNonRecursive(node1);    //   4  2   8   5   9   10  1   6   3   7
        System.out.println();

        //采用递归的方式进行遍历
        System.out.println("-----后序遍历------");
        tree.postOrder(node1);    //   4    8   10  9   5   2   6   7   3   1   
        System.out.println();
        //采用非递归的方式遍历
        tree.postOrderNonRecursive(node1);    //   4    8   10  9   5   2   6   7   3   1   
        System.out.println();

        //采用递归的方式进行遍历
        System.out.println("-----层序遍历------");
        tree.levelOrder(node1);    //  1    2   3   4   5   6   7   8   9   10  
        System.out.println();
    }
【数据分析八步法】将模糊需求转化为可验证的分析问题 国内访问Huggingface官方源常遇网络问题,可通过切换国内镜像提升下载速度。三种配置方式:1)设置HF_ENDPOINT环境变量;2)在from_pretrained中直接指定镜像参数;3)修改本地Huggingface配置文件。常用镜像包括hf-mirror.com、阿里云ModelScope和清华镜像源。注意镜像同步延迟、私有模型限制,建议配合huggingface-cli工具使用,必要时取消代理设置。合理配置镜像源可显著改善Huggingface生态使用体验。 阅读详情

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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. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; 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")

二叉树遍历——Java代码实现

二叉树遍历——Java的代码实现二叉树二叉树的遍历代码实现首先创建一个结点其次是进行遍历操作的BinaryTree类递归实现二叉树遍历方法详述(以中序遍历为例)主函数输出结果 二叉树 二叉树是树的一种,每个结点最多可具有两个子树,即结点的度最大为2。 二叉树的遍历 先序遍历:先访问根节点,然后访问左节点,最后访问右节点。 【1->2->4->8->9->5->10->3->6->7】 中序遍历:先访问左节点,然后访问根节点,最后访问右节点。 【8-&g

qq_40727800的博客 1637

Devexpress16.2.6破解工具

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java实现二叉树的前序遍历、中序遍历、后序遍历

java实现二叉树的前序遍历、中序遍历、后序遍历

qq_50665369的博客 1394

java实现二叉树的遍历_java实现二叉树遍历的三种方式

本文实例为大家分享了java实现二叉树遍历的具体代码,供大家参考,具体内容如下二叉树如下:遍历结果如下:以下是实现代码:package binTree;import java.util.Stack;/*** @author bin.zhang* @version 2017年8月29日 上午10:22:01*/public class BinTreeTraversal {public static ...

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java实现简单的二叉树遍历,Java 实现二叉树,以及遍历实现。

一个简单的构造二叉树,和通过递归的方式来实现二叉树的便利方式,1.前序遍历2.中序遍历3.后续遍历1.[代码][Java]代码package BinaryTree;public class BinaryTree {// design node for treepublic void printNode(TreeNode node) {System.out.print(node.getData())...

weixin_33359523的博客 163

java实现循环遍历二叉树

import java.util.Stack; /** * 循环遍历二叉树 * @author * */ public class BinaryTree { public static class TreeNode { int val; TreeNode left; TreeNode right; public TreeNode (){} public TreeNode (...

qq_41738049的博客 982

二叉树的三种遍历方式java实现

二叉树的定义 二叉树(binary tree)是结点的有限集合,这个集合或者空,或者由一个根及两个互不相交的称为这个根的左子树或右子树构成. 从定义可以看出,二叉树包括:1.空树 2.只有一个根节点 3.只有左子树 4.只有右子树 5.左右子树都存在 有且仅有这5中表现形式 二叉树与...

李云龙的意大利面 479

二叉树的遍历查找Java实现

二叉树Java实现一、基本概念二、思路分析三、代码实现 一、基本概念 1、二叉树 二叉树(Binary tree)是树形结构的一个重要类型,二叉树(binary tree)是指树中节点的度不大于2的树。 关于二叉树有以下术语需要了解: ①结点:包含一个数据元素及若干指向子树分支的信息。 ②结点的度:一个结点拥有子树的数目称为结点的度。 ③叶子结点:也称为终端结点,没有子树的结点或者度为零的结点 。 ④分支结点:也称为非终端结点,度不为零的结点称为非终端结点。 ⑤树的度:树中所有结点的度的最大值。

猪奥奥的Blog 663

Java实现二叉树的中序遍历

标题:Java实现二叉树的中序遍历 /** * 我的二叉树 【中序遍历】 * @author dell * */ public class TestMyTreeB02 { /** * 测试遍历二叉树的中序遍历【先输出节点的值】 * @param p */ public void midorder(IntNode p) { if(p == null) { return ; }else { this.midorder(p.left); System.out.p

weixin_45986454的博客 894

Java二叉树初始化遍历实现

二叉树的初始化: package BinaryTree; public class BinaryTree { int data;//父结点 BinaryTree leftTree;//左子结点 BinaryTree rightTree;//右子结点 public BinaryTree(int data) { this.data = data; leftTree = null; rightTree = null;

a572463931的博客 769

二叉树的遍历及其Java实现

所谓遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问,对二叉树的遍历就是将非线性结构的二叉树中的节点排列在一个线性序列上的过程。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问题。 遍历是二叉树上最重要的运算之一,是二叉树上进行其它运算之基础。 如果采用顺序结构来保存二叉树,遍历二叉树非常容易,直接遍历底层数组即可。如果采用链表来保存,则有以下两类遍历方式:

生命在于折腾 2695

二叉树遍历方式Java,二叉树的各种遍历方式JAVA实现

二叉树的各种遍历方式JAVA实现二叉树的各种遍历方式JAVA实现二叉树的各种遍历方式JAVA实现假设树的结构如下:实现代码如下:package com.kun.package6;import java.util.*;public class TreeTest01 {static class TreeNode {int val;TreeNode left;TreeNode right;TreeNod...

weixin_31855625的博客 97
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eaphy
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