19、Ruby 数据结构与算法:二叉树和二分查找

Ruby 数据结构与算法:二叉树和二分查找

1. 二叉树概述

二叉树是一种重要的数据结构,在很多应用场景中都有广泛的使用。在 Ruby 中实现二叉树类(BinaryTree)时,会混入 Enumerator 模块,并且 Enumerator.each() 操作会作为 each_inorder() 的别名,因为中序遍历是访问二叉树顶点最常见的方式。

2. 二叉树的连续实现

在学习堆排序时,我们已经考虑过如何使用数组来实现二叉树。连续实现对于完全二叉树甚至满二叉树来说是非常优秀的,因为它不会在引用上浪费空间,并且提供了一种快速简单的树中导航方式。

然而,在大多数应用中,二叉树远非完全二叉树,因此许多数组位置从未被使用,这会浪费大量空间。即使二叉树总是完全的,仍然存在一个问题,即必须提前预测树的大小,以分配一个足够大的数组来容纳所有树顶点。如果树变得太大,数组可以重新分配,但这是一个代价高昂的操作。所以,二叉树的连续实现并不是特别有用。

3. 二叉树的链式实现

二叉树的链式实现类似于使用链式结构实现其他抽象数据类型(ADT)。二叉树节点需要三个实例变量:一个用于存储节点的数据,另外两个用于引用左子树和右子树的根节点。

此外,有一个对象作为由链接节点形成的图的宿主是很有用的。这个宿主对象有一个指向树的根节点的引用以及其他需要的变量。例如,一个计数域(count field)可能有助于跟踪树中节点的数量。

以下是一个简单的链式表示的示例:


                
六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法仿真方法拓展自身研究思路。
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