二叉树遍历

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$arr = array(
	0=>array(
	    "lchild" => 1,
	    "data" => 'a',
	    "rchild" => 2
	),
	1=>array(
	    "lchild" => 3,
	    "data" => 'b',
	    "rchild" => 4
	),
	2=>array(
	    "lchild" => 5,
	    "data" => 'e',
	    "rchild" => 6
	),
	3=>array(
		"lchild" => null,
		"data" => 'c',
		"rchild" => null
	    ),
	4=>array(
		"lchild" => null,
		"data" => 'd',
		"rchild" => null
	),
	5=>array(
		"lchild" => null,
		"data" => 'f',
		"rchild" => null
	),
	6=>array(
		"lchild" => null,
		"data" => 'g',
		"rchild" => null
	),
    );

//二叉树的前序遍历
function preOrderByRec($arr, $i=0) {
	$node = $arr[$i];
	if($node) {
		print_r($node['data']);
		preOrderByRec($arr, $node['lchild']);
		preOrderByRec($arr, $node['rchild']);
	} 
	return;
}
//preOrderByRec($arr);

//二叉树的中序遍历
function inOrderByRec($arr, $i=0) {
	$node = $arr[$i];
	if($node) {
		inOrderByRec($arr, $node['lchild']);
		print_r($node['data']);
		inOrderByRec($arr, $node['rchild']);
	}
	return;
}
//inOrderByRec($arr, 0);

//二叉树的后序遍历
function sufOrderByRec($arr, $i=0) {
	$node = $arr[$i];
	if($node) {
		sufOrderByRec($arr, $node['lchild']);
		sufOrderByRec($arr, $node['rchild']);
		print_r($node['data']);
	}
	return;
}
//sufOrderByRec($arr);

//非递归前序
function preOrderByNonRec($arr) {
	$tmp = array();
	array_push($tmp, $arr[0]);
	while($tmp){
		$node = array_pop($tmp);
		print_r($node['data']);
		$l = $node['lchild'];
		$r = $node['rchild'];
		if($r) array_push ($tmp, $arr[$r]);
		if($l) array_push ($tmp, $arr[$l]);
	}
	return ;
}
//preOrderByNonRec($arr);

//非递归中序
function inOrderByNonRec($arr) {
	$tmp = array();
	$node = $arr[0];
	while(!empty($tmp) || $node) {
		while($node) {
			array_push($tmp, $node);
			$l = $node['lchild'];
			$node = $arr[$l];
		}
		$node = array_pop($tmp);
		print_r($node['data']);
		$r = $node['rchild'];
		$node = $r ? $arr[$r] : null;
	}
	return;
}
//inOrderByNonRec($arr);

//非递归后序
function sufOrderByNonRec($arr) {
	$pushstack = array();
	$visitstack = array();
	array_push($pushstack, $arr[0]);
	while($pushstack) {
		$node = array_pop($pushstack);
		array_push($visitstack, $node);
		$l = $node['lchild'];
		$r = $node['rchild'];
		if($l) array_push ($pushstack, $arr[$l]);
		if($r) array_push($pushstack, $arr[$r]);
	}
	
	while($visitstack) {
		$node = array_pop($visitstack);
		print_r($node['data']);
	}
	return;
}
sufOrderByNonRec($arr);
/**
 * 二叉树遍历
 */
class Node {
    public $value;
    public $left;
    public $right;
}
//前序遍历,访问根节点->遍历子左树->遍历右左树
function preorder($root){
    $stack = array();
    array_push($stack, $root);
    while(!empty($stack)){
	$center_node = array_pop($stack);
	echo $center_node->value.' ';

	if($center_node->right != null) array_push($stack, $center_node->right);
	if($center_node->left != null) array_push($stack, $center_node->left);
    }
}
//中序遍历,遍历子左树->访问根节点->遍历右右树
function inorder($root){
    $stack = array();
    $center_node = $root;
    while (!empty($stack) || $center_node != null) {
	     while ($center_node != null) {
		 array_push($stack, $center_node);
		 $center_node = $center_node->left;
	     }

	     $center_node = array_pop($stack);
	     echo $center_node->value . " ";

	     $center_node = $center_node->right;
	 }
}
//后序遍历,遍历子左树->访问子右树->遍历根节点
function postorder($root){
	$pushstack = array();
	$visitstack = array();
	array_push($pushstack, $root);

	while (!empty($pushstack)) {
	    $center_node = array_pop($pushstack);
	    array_push($visitstack, $center_node);
	    if ($center_node->left != null) array_push($pushstack, $center_node->left);
	    if ($center_node->right != null) array_push($pushstack, $center_node->right);
	}

	while (!empty($visitstack)) {
	    $center_node = array_pop($visitstack);
	    echo $center_node->value. " ";
	}
}

//创建如上图所示的二叉树
$a = new Node();
$b = new Node();
$c = new Node();
$d = new Node();
$e = new Node();
$f = new Node();
$a->value = 'A';
$b->value = 'B';
$c->value = 'C';
$d->value = 'D';
$e->value = 'E';
$f->value = 'F';
$a->left = $b;
$a->right = $c;
$b->left = $d;
$c->left = $e;
$c->right = $f;

//前序遍历
preorder($a);  //结果是:A B D C E F
inorder($a);  //结果是: D B A E C F
postorder($a); //结果是:  D B E F C A

 

 

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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")

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还是应该要努力的(12点前睡觉!!!!! 1037

二叉树的创建以及遍历

**二叉树的存储方式有两种,一种是以链表的方式进行存储,一种是以数组的方式进行存储*当以数组的方式进行存储的时候,要注意节点之间的关系,假设根节点的位置为POS那么左子树的位置就是*2*POS+1,右子树的位置就是2*POS+2。正是由于这层关系,当二叉树不是满二叉树的时候,使用数组进行存储*是非常的浪费空间的,空间的利用率较低。*当以链表的方式存储二叉树的时候,每一个二叉树节点都含有一个左孩子指针和一个右孩子指针,两个指针分别*指向相应的节点,节省空间,并且更容易使用。*/...

qq_51725723的博客 2729

二叉树及二叉树遍历总结

文章目录二叉树及二叉树遍历完全二叉树二叉树的遍历前序遍历中序遍历后序遍历遍历的性质 二叉树及二叉树遍历 完全二叉树 对于一棵具有n个节点的二叉树(按层序编号),如果编号为i的节点与同样深度的满二叉树中编号为i的节点在二叉树的位置完全相同,则为完全二叉树。完全二叉树是线段树的基础,他独特的编号方式使得其可以不依赖于指针进行操作。 左边二叉树按照完全二叉树进行编号,出现了10号的空挡,右边二叉树出现...

csyifanZhang的博客 1009

二叉树 二叉树遍历 通过二叉树遍历求得二叉树

什么是二叉树 二叉树(Binary tree)是树形结构的一个重要类型。许多实际问题抽象出来的数据结构往往是二叉树形式,即使是一般的树也能简单地转换为二叉树,而且二叉树的存储结构及其算法都较为简单,因此二叉树显得特别重要。二叉树特点是每个结点最多只能有两棵子树,且有左右之分 [1] 。 二叉树是n个有限元素的集合,该集合或者为空、或者由一个称为根(root)的元素及两个不相交的、被分别称为左子树和右子树的二叉树组成,是有序树。当集合为空时,称该二叉树为空二叉树。在二叉树中,一个元素也称作一个结点

qq_41656714的博客 1017

一文了解二叉树的遍历和线索二叉树

了解二叉树的遍历和线索二叉树

weixin_73681410的博客 1040
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wiscourper_
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