算法 | 二叉树的遍历

前序

// 递归
public void preOrderTraverse(TreeNode root) {  
        if (root != null) {  
            System.out.print(root.val+"  ");  
            preOrderTraverse1(root.left);  
            preOrderTraverse1(root.right);  
        }  
    }  

// 非递归
public void preOrderTraverse(TreeNode root) {  
        LinkedList<TreeNode> stack = new LinkedList<>();  
        TreeNode pNode = root;  
        while (pNode != null || !stack.isEmpty()) {  
            if (pNode != null) {  
                System.out.print(pNode.val+"  ");  
                stack.push(pNode);  
                pNode = pNode.left;  
            } else { 
                TreeNode node = stack.pop();  
                pNode = node.right;  
            }  
        }  
    }  

中序

public void inOrderTraverse(TreeNode root) {  
        LinkedList<TreeNode> stack = new LinkedList<>();  
        TreeNode pNode = root;  
        while (pNode != null || !stack.isEmpty()) {  
            if (pNode != null) {  
                stack.push(pNode);  
                pNode = pNode.left;  
            } else { //pNode == null && !stack.isEmpty()  
                TreeNode node = stack.pop();  
                System.out.print(node.val+"  ");  
                pNode = node.right;  
            }  
        }  
    }  

后序

两种策略

  1. 对于任一结点P,将其入栈,然后沿其左子树一直往下搜索。直到搜索到没有左孩子的结点,此时该结点出如今栈顶,可是此时不能将其出栈并訪问,因此其右孩子还为被訪问。
void postOrder3(BinTree *root)     //非递归后序遍历
{
    stack<BinTree*> s;
    BinTree *cur;                      //当前结点 
    BinTree *pre=NULL;                 //前一次訪问的结点 
    s.push(root);
    while(!s.empty())
    {
        cur=s.top();
        if((cur->lchild==NULL&&cur->rchild==NULL)||
           (pre!=NULL&&(pre==cur->lchild||pre==cur->rchild)))
        {
            cout<<cur->data<<" ";  //假设当前结点没有孩子结点或者孩子节点都已被訪问过 
              s.pop();
            pre=cur; 
        }
        else
        {
            if(cur->rchild!=NULL)
                s.push(cur->rchild);
            if(cur->lchild!=NULL)    
                s.push(cur->lchild);
        }
    }    
}
  1. 要保证根结点在左孩子和右孩子訪问之后才干訪问,因此对于任一结点P。先将其入栈。假设P不存在左孩子和右孩子。则能够直接訪问它;或者P存在左孩子或者右孩子。可是其左孩子和右孩子都已被訪问过了。则相同能够直接訪问该结点。若非上述两种情况。则将P的右孩子和左孩子依次入栈。这样就保证了每次取栈顶元素的时候,左孩子在右孩子前面被訪问。左孩子和右孩子都在根结点前面被訪问。
void postOrder2(BinTree *root)    //非递归后序遍历
{
    stack<BTNode*> s;
    BinTree *p=root;
    BTNode *temp;
    while(p!=NULL||!s.empty())
    {
        while(p!=NULL)              //沿左子树一直往下搜索。直至出现没有左子树的结点 
        {
            BTNode *btn=(BTNode *)malloc(sizeof(BTNode));
            btn->btnode=p;
            btn->isFirst=true;
            s.push(btn);
            p=p->lchild;
        }
        if(!s.empty())
        {
            temp=s.top();
            s.pop();
            if(temp->isFirst==true)     //表示是第一次出如今栈顶 
             {
                temp->isFirst=false;
                s.push(temp);
                p=temp->btnode->rchild;    
            }
            else                        //第二次出如今栈顶 
             {
                cout<<temp->btnode->data<<" ";
                p=NULL;
            }
        }
    }    
} 

广度

public void levelTraverse(TreeNode root) {  
        if (root == null) {  
            return;  
        }  
        LinkedList<TreeNode> queue = new LinkedList<>();  
        queue.offer(root);  
        while (!queue.isEmpty()) {  
            TreeNode node = queue.poll();  
            System.out.print(node.val+"  ");  
            if (node.left != null) {  
                queue.offer(node.left);  
            }  
            if (node.right != null) {  
                queue.offer(node.right);  
            }  
        }  
    }  
【轴承故障诊断】基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法OCSSA-VMD-CNN-BILSTM轴承诊断研究【西储大学数据】(Matlab代码实现)内容概要:本文提出了一种基于融合鱼鹰和柯西变异的麻雀优化算法(OCSSA)优化变分模态分解(VMD)参数,并结合卷积神经网络(CNN)与双向长短期记忆网络(BiLSTM)的轴承故障诊断模型。该方法利用西储大学公开的轴承数据集进行验证,通过OCSSA算法优化VMD的分解层数K和惩罚因子α,有效提升信号分解精度,抑制模态混叠;随后利用CNN提取故障特征的空间信息,BiLSTM捕捉时间序列的动态特征,最终实现高精度的轴承故障分类。整个诊断流程充分结合了信号预处理、智能优化与深度学习的优势,显著提升了复杂工况下轴承故障诊断的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理、机器学习及MATLAB编程基础的研究生、科研人员及从事工业设备故障诊断的工程技术人员。; 使用场景及目标:①应用于旋转机械设备的智能运维与故障预警系统;②为轴承等关键部件的早期故障识别提供高精度诊断方案;③推动智能优化算法与深度学习在工业信号处理领域的融合研究。; 阅读建议:建议读者结合MATLAB代码实现,深入理解OCSSA优化机制、VMD参数选择策略以及CNN-BiLSTM网络结构的设计逻辑,通过复现实验掌握完整诊断流程,并可进一步尝试迁移至其他设备的故障诊断任务中进行验证与优化。
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