我的爷爷,我的父亲

好长时间没有想起他们了.

也许是做梦的原因吧,我忍不住了.我想我的爷爷,我的父亲.我最亲,最近的人.就边以往我这个自以为非常情事的爷们,我都忍不住了.我想你们了.

爷爷下面孙子多,也许还不是太疼爱我.不过,对于吃穿,做倒是从来不讲究.各人都是一律平等,我继承了爷爷的血,我这个人也是比较均爱;我最爱的父亲.最疼爱我的父亲,你怎么一个人躺在那里,你寂寞吗?你儿子想你了.你唯一的儿子想你了.

以前,看见你们躺在那里,我不知道什么是亲情,现在我明白了.你们的亲人在外面受人欺负了,你们躺在那里,只剩我一个人了.希望,不久的将来,我能再见到你们.爷爷,我还要为你剪指甲.父亲大人.以后,我要少和母亲睡,我要和你一起睡觉.给你挠痒痒,不再要求你再给我挠了.真的.我再也不和你争了.你再让我伺候你舒舒服服地睡觉好吗?

现在我什么都做不了,我最喜欢喝醒目了.这也不是什么大密秘.唯有,坐在小月河边.敬你们一瓶醒目.我也陪你们喝点.我喝得不多.因为,做小的我,已经觉得,太没有用了,我10多年没有哭过.现在我知道,我为什么不哭了.

因为,未到伤心时.因为,我以前不懂亲情是什么.我不懂得爱.我知错了.

我甘愿受罚,父亲,93年,我不骑自行车,我不受伤.你就不会操劳那么多,你就不会犯病了.我后悔了,你能原谅我吗?你再给我一次机会.好吗?

 
内容概要:本文围绕EKF SLAM(扩展卡尔曼滤波同步定位与地图构建)的性能展开多项对比实验研究,重点分析在稀疏与稠密landmark环境下、预测与更新步骤同时进行与非同时进行的情况下的系统性能差异,并进一步探讨EKF SLAM在有色噪声干扰下的鲁棒性表现。实验考虑了不确定性因素的影响,旨在评估不同条件下算法的定位精度与地图构建质量,为实际应用中EKF SLAM的优化提供依据。文档还提及多智能体系统在遭受DoS攻击下的弹性控制研究,但核心内容聚焦于SLAM算法的性能测试与分析。; 适合人群:具备一定机器人学、状态估计或自动驾驶基础知识的科研人员及工程技术人员,尤其是从事SLAM算法研究或应用开发的硕士、博士研究生和相关领域研发人员。; 使用场景及目标:①用于比较EKF SLAM在不同landmark密度下的性能表现;②分析预测与更新机制同步与否对滤波器稳定性与精度的影响;③评估系统在有色噪声等非理想观测条件下的适应能力,提升实际部署中的可靠性。; 阅读建议:建议结合MATLAB仿真代码进行实验复现,重点关注状态协方差传播、观测更新频率与噪声模型设置等关键环节,深入理解EKF SLAM在复杂环境下的行为特性。稀疏 landmark 与稠密 landmark 下 EKF SLAM 性能对比实验,预测更新同时进行与非同时进行对比 EKF SLAM 性能对比实验,EKF SLAM 在有色噪声下性能实验
内容概要:本文围绕“基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略”展开,结合Matlab代码实现,提出了一种适用于电力市场化环境下的售电商优化决策模型。该模型采用主从博弈(Stackelberg Game)理论构建售电商与用户之间的互动关系,售电商作为领导者制定电价套餐策略,用户作为跟随者响应电价并调整用电行为。同时,模型综合考虑售电商在多级电力市场(如日前市场、实时市场)中的【顶级EI复现】基于主从博弈的售电商多元零售套餐设计与多级市场购电策略(Matlab代码实现)购电组合优化,兼顾成本最小化与收益最大化,并引入不确定性因素(如负荷波动、可再生能源出力变化)进行鲁棒或随机优化处理。文中提供了完整的Matlab仿真代码,涵盖博弈建模、优化求解(可能结合YALMIP+CPLEX/Gurobi等工具)、结果可视化等环节,具有较强的可复现性和工程应用价值。; 适合人群:具备一定电力系统基础知识、博弈论初步认知和Matlab编程能力的研究生、科研人员及电力市场从业人员,尤其适合从事电力市场运营、需求响应、售电策略研究的相关人员。; 使用场景及目标:① 掌握主从博弈在电力市场中的建模方法;② 学习售电商如何设计差异化零售套餐以引导用户用电行为;③ 实现多级市场购电成本与风险的协同优化;④ 借助Matlab代码快速复现顶级EI期刊论文成果,支撑科研项目或实际系统开发。; 阅读建议:建议读者结合提供的网盘资源下载完整代码与案例数据,按照文档目录顺序逐步学习,重点关注博弈模型的数学表达与Matlab实现逻辑,同时尝试对目标函数或约束条件进行扩展改进,以深化理解并提升科研创新能力。
<think>好的,我需要回答用户关于树结构中祖父节点的术语或命名方式的问题。首先,用户想知道在树数据结构中,祖父节点的正确术语是什么。根据已有的知识,树结构中的节点通常有父节点、子节点、兄弟节点等术语,但“祖父节点”可能是一个非正式的称呼。 我应该先回顾树的基本术语,确定是否有官方术语。例如,父节点是直接上级节点,子节点是直接下级节点,兄弟节点是同一父节点的节点。而祖父节点指的是父节点的父节点,这在某些情况下可能需要更专业的术语。 根据引用[3],提到了“A的父亲是B,B的父亲是C,C的父亲是D,这时候推理得到C是A的爷爷”。这里使用了“爷爷”这样的非技术术语,但正式术语可能不同。可能需要指出,在学术文献中通常使用“祖先节点”来指代父节点以上的节点,而祖父节点属于祖先节点的一种,但具体层级可能需要用“二级祖先”或“二级父节点”来描述。 另外,参考引用[4]提到的GraphRT中穿透两层的例子,即User2Video2Tag,这里的“祖父节点”可能对应跨越两层的间接关系。在树结构中,类似的层级可以用“祖父节点”或“二级父节点”来表示,但需要确认是否有标准术语。 可能需要进一步查阅数据结构的标准术语。例如,父节点的父节点通常称为“祖父节点”(grandparent node),但这是否是正式术语呢?在一些教材或资料中,可能更倾向于使用“祖先节点”(ancestor)来泛指所有上层节点,而具体的层级则用“二级祖先”或“第n级祖先”来区分。例如,祖父节点是第二层祖先节点。 此外,引用[2]中提到的DOM树结构,可能在实际应用中会使用类似“祖父节点”的术语,但需要确认是否有更正式的说法。例如,在DOM中,父节点的父节点可能被称为“祖父元素”或“祖父节点”,但技术文档可能更倾向于使用层级关系描述,如“parentNode.parentNode”。 总结起来,用户的问题是关于树结构中祖父节点的术语。正确的做法是说明虽然“祖父节点”是通俗说法,但在学术或技术文档中通常使用“祖先节点”或具体指明层级,如“二级祖先”或“祖父节点”。同时,可能需要指出,不同的领域或上下文可能有不同的习惯用法,但标准术语可能更倾向于使用“祖先”加上层级数。</think>在树形数据结构中,“祖父节点”通常指某个节点的父节点的父节点。这一关系在不同领域和文献中主要有以下术语和描述方式: 1. **直接术语描述** - **祖父节点 (Grandparent Node)**:最直观的非正式表达,常见于教学和代码注释中。例如:若节点B是节点A的父节点,节点C是节点B的父节点,则C是A的祖父节点。 - **二级父节点 (Second-Level Parent)**:从层级角度描述,强调跨越两层的直接关系[^3]。 2. **广义术语** - **祖先节点 (Ancestor Node)**:祖父节点属于祖先节点的子集。祖先节点包含父节点、祖父节点及更高层级的节点。例如,在DOM树中,节点的祖先可能包括父节点、祖父节点等[^2]。 - **第n级祖先**:通过层级编号精确描述。例如,祖父节点是“第二级祖先”,曾祖父节点是“第三级祖先”[^4]。 3. **实现中的表达** - 在代码中通常通过连续访问父节点实现,例如: ```python def get_grandparent(node): if node.parent and node.parent.parent: return node.parent.parent return None ``` - 在堆、二叉树等结构的实现中,祖父节点可能通过索引计算间接定位(如完全二叉树的祖父节点索引为`(i-1)//4`)[^5]。
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