二叉树

本文详细介绍了二叉树的概念、性质及实现方式。包括二叉树的基本形态、关键性质如结点数量与高度的关系,以及满二叉树和完全二叉树的定义。此外还讨论了二叉树的顺序存储与链式存储结构。

二叉树

二叉树是结点有限集合,它必须满足

它是空集,它由一个根结点的左右子树构成,且其左右子树满足二叉树定义


二叉树每个结点的度不大于2

二叉树的子树有左右之分


二叉树的五种基本形态

空 

一个结点

只有右子树

只有左子树

有左、右子树


二叉树的性质

二叉树中层数为i的结点之多有2^i个 (i>=0)


高度为k的二叉树中至多有2^k+1个结点(k>=0)


设t是由n个结点构成的二叉树

叶子结点的个数为n0,

度为2的结点的个数为n2

则n0 = n2 +1


满二叉树

一棵树高度为k的满二叉树,是具有(2^k+1)-1个结点且高度为k的二叉树   


完全二叉树

一颗具有n个结点,高度为k的二叉树

树种所有结点对应高度为k的满二叉树中编号由1至的那些结点


设若将一颗具有n个结点的完全二叉树按层次次序从1开始编号,则队编号为i(i<=i<=n)的结点有

若i<>1,则编号为i的结点的父节的编号为i/2

若2i<=n,则编号为i的结点的左孩子的编号为2i,否则无左孩子

若2i+1<=n,则i结点的右孩子结点编号为2i+1,否则i无右孩子


具有n个结点的完全二叉树的高度是 


二叉树的实现

顺序存储结构

完全二叉树的顺序存储

一般二叉树的顺序存储


链式存储

二叉树的结点结构

leftdataright


class BinTreeNode//结点结构

{

friend class BinTree;

private:

BinTreeNode *left;

BinTreeNode*right;

public:

T data;

}


//构造函数

BinTreeNode(cont T&item, BinTreeNode *lptr = NULL,BinTreeNode *rptr = NULL:data(item),left(lptr),right(rptr)){}

BinTreeNode *getleft()

{return left;}//返回左孩子

BinTreeNode *right()

{return right;}//返回右孩子


//更新结点

void setleft(BinTreeNode *l)

{left = l;}

void setright(BinTreeNode *l)

{right = R;}


class BinTree

{

private:

BinTreeNode *root; //指向根节点

T stop ; // 输入stop时,终止节点的输入

BinTreeNode *father (BinTreeNode *begin,BinTreeNode *current)

}

//从结点begin开始搜索,返回结点current的父结点











提供了基于BP(Back Propagation)神经网络结合PID(比例-积分-微分)控制策略的Simulink仿真模型。该模型旨在实现对杨艺所著论文《基于S函数的BP神经网络PID控制器及Simulink仿真》中的理论进行实践验证。在Matlab 2016b环境下开发,经过测试,确保能够正常运行,适合学习和研究神经网络在控制系统中的应用。 特点 集成BP神经网络:模型中集成了BP神经网络用于提升PID控制器的性能,使之能更好地适应复杂控制环境。 PID控制优化:利用神经网络的自学习能力,对传统的PID控制算法进行了智能调整,提高控制精度和稳定性。 S函数应用:展示了如何在Simulink中通过S函数嵌入MATLAB代码,实现BP神经网络的定制化逻辑。 兼容性说明:虽然开发于Matlab 2016b,但理论上兼容后续版本,可能会需要调整少量配置以适配不同版本的Matlab。 使用指南 环境要求:确保你的电脑上安装有Matlab 2016b或更高版本。 模型加载: 下载本仓库到本地。 在Matlab中打开.slx文件。 运行仿真: 调整模型参数前,请先熟悉各模块功能和输入输出设置。 运行整个模型,观察控制效果。 参数调整: 用户可以自由调节神经网络的层数、节点数以及PID控制器的参数,探索不同的控制性能。 学习和修改: 通过阅读模型中的注释和查阅相关文献,加深对BP神经网络与PID控制结合的理解。 如需修改S函数内的MATLAB代码,建议有一定的MATLAB编程基础。
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