二叉查找树

package 树;

/**
 * 定义一个结点
 */
class Node{
    Node left = null;
    Node right = null;
    Integer data;
    public Node(Integer data){
        this.data = data;
    }
}

public class BinarySearchTree {
    Node root = null;
    
    /**
     * 添加元素
     */
    public void addNode(Integer data){
        Node node = new Node(data);
        if(root == null){
            root = node;
            return;
        }
        Node temp = root;
        while(true){
            if(data<temp.data){//小于的情况
                if(temp.left == null){
                    temp.left = node;
                    return;
                }else{
                    temp = temp.left;
                }
            }else if(data>temp.data){//大于的情况
                if(temp.right == null){
                    temp.right = node;
                    return;
                }else{
                    temp = temp.right;
                }
            }else{ //相等的情况(去重复)
                return;
            }
        }
    }
    
    /**
     * 删除元素
     * 思路:
     *         如果节点是叶子结点,可以直接删除。
     *         如果节点有一个子节点,则将父节点直接指向其子节点。
     *         如果节点有两个子节点(最为复杂),用其右子树中的最小的数据代替该节点的数据并递归地删除那个节点。
     */
    
    /**
     * 判断是否包含某元素
     */
    public boolean isContains(Integer data){
        if(root == null){
            return false;
        }
        Node temp = root;
        while(true){
            if(data<temp.data){//小于的情况
                if(temp.left == null){
                    return false;
                }else{
                    temp = temp.left;
                }
            }else if(data>temp.data){//大于的情况
                if(temp.right == null){
                    return false;
                }else{
                    temp = temp.right;
                }
            }else{ //相等的情况
                return true;
            }
        }
    }
    
    /**
     * 求二叉搜索树的高度
     */
    public int getHeight(){
        return getHeight(root);
    }
    
    private int getHeight(Node node) {
        if(node == null){
            return 0;
        }
        int i = getHeight(node.left);
        int j = getHeight(node.right);
        return (i>j)?i+1:j+1;
    }

    /**
     * 求二叉搜索树的节点个数
     */
    public int getSize(){
        return getSize(root);
    }
    
    private int getSize(Node node) {
        if(node == null){
            return 0;
        }
        return 1+getSize(node.left)+getSize(node.right);
    }
    
    /**
     * 求二叉搜索树中的最大值
     */
    public Integer getMax(){
        if(root == null){
            return null;
        }
        Node temp = root;
        while(temp.right!=null){
            temp = temp.right;
        }
        return temp.data;
    }
    
    /**
     * 求二叉搜索树中的最小值
     */
    public Integer getMin(){
        if(root == null){
            return null;
        }
        Node temp = root;
        while(temp.left!=null){
            temp = temp.left;
        }
        return temp.data;
    }

    /**
     * 前序遍历方法递归实现
     */
    public void preOrder(){
        preOrder(this.root);
    }

    private void preOrder(Node node) {
        if(node == null){
            return;
        }else{
            System.out.print(node.data+" ");
            preOrder(node.left);
            preOrder(node.right);
        }
    }
    
    /**
     * 中序遍历方法递归实现
     */
    public void midOrder(){
        midOrder(this.root);
    }

    private void midOrder(Node node) {
        if(node == null){
            return;
        }else{
            midOrder(node.left);
            System.out.print(node.data+" ");
            midOrder(node.right);
        }
    }
    
    /**
     * 后序遍历方法递归实现
     */
    public void aftOrder(){
        aftOrder(this.root);
    }

    private void aftOrder(Node node) {
        if(node == null){
            return;
        }else{
            aftOrder(node.left);
            aftOrder(node.right);
            System.out.print(node.data+" ");
        }
    }
    
    /**
     * 主函数
     */
    public static void main(String[] args) {
        BinarySearchTree bst = new BinarySearchTree();
        //构建二叉搜索树
        int[] arr = {2,4,5,1,3,9,7,8,6};
        for(int i:arr){
            bst.addNode(i);
        }
        System.out.println("中序遍历:");
        bst.midOrder();
        System.out.println();
        System.out.println("前序遍历:");
        bst.preOrder();
        System.out.println();
        System.out.println("后序遍历:");
        bst.aftOrder();
        System.out.println();
        
        System.out.println("二叉搜索树的高度为:"+bst.getHeight());
        System.out.println("二叉搜索树的节点个数为:"+bst.getSize());
        System.out.println("二叉搜索树是否包含元素2?"+bst.isContains(2));
        System.out.println("二叉搜索树的最大节点为:"+bst.getMax());
        System.out.println("二叉搜索树的最小节点为:"+bst.getMin());
    }
}
 

标题基于SpringBoot+Vue的学生交流互助平台研究AI更换标题第1章引言介绍学生交流互助平台的研究背景、意义、现状、方法与创新点。1.1研究背景与意义分析学生交流互助平台在当前教育环境下的需求及其重要性。1.2国内外研究现状综述国内外在学生交流互助平台方面的研究进展与实践应用。1.3研究方法与创新点概述本研究采用的方法论、技术路线及预期的创新成果。第2章相关理论阐述SpringBoot与Vue框架的理论基础及在学生交流互助平台中的应用。2.1SpringBoot框架概述介绍SpringBoot框架的核心思想、特点及优势。2.2Vue框架概述阐述Vue框架的基本原理、组件化开发思想及与前端的交互机制。2.3SpringBoot与Vue的整合应用探讨SpringBoot与Vue在学生交流互助平台中的整合方式及优势。第3章平台需求分析深入分析学生交流互助平台的功能需求、非功能需求及用户体验要求。3.1功能需求分析详细阐述平台的各项功能需求,如用户管理、信息交流、互助学习等。3.2非功能需求分析对平台的性能、安全性、可扩展性等非功能需求进行分析。3.3用户体验要求从用户角度出发,提出平台在易用性、美观性等方面的要求。第4章平台设计与实现具体描述学生交流互助平台的架构设计、功能实现及前后端交互细节。4.1平台架构设计给出平台的整体架构设计,包括前后端分离、微服务架构等思想的应用。4.2功能模块实现详细阐述各个功能模块的实现过程,如用户登录注册、信息发布与查看、在线交流等。4.3前后端交互细节介绍前后端数据交互的方式、接口设计及数据传输过程中的安全问题。第5章平台测试与优化对平台进行全面的测试,发现并解决潜在问题,同时进行优化以提高性能。5.1测试环境与方案介绍测试环境的搭建及所采用的测试方案,包括单元测试、集成测试等。5.2测试结果分析对测试结果进行详细分析,找出问题的根源并
内容概要:本文详细介绍了一个基于灰狼优化算法(GWO)优化的卷积双向长短期记忆神经网络(CNN-BiLSTM)融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。该项目旨在解决传统时序预测方法难以捕捉非线性、复杂时序依赖关系的问题,通过融合CNN的空间特征提取、BiLSTM的时序建模能力及注意力机制的动态权重调节能力,实现对多变量多步时间序列的精准预测。项目不仅涵盖了数据预处理、模型构建与训练、性能评估,还包括了GUI界面的设计与实现。此外,文章还讨论了模型的部署、应用领域及其未来改进方向。 适合人群:具备一定编程基础,特别是对深度学习、时间序列预测及优化算法有一定了解的研发人员和数据科学家。 使用场景及目标:①用于智能电网负荷预测、金融市场多资产价格预测、环境气象多参数预报、智能制造设备状态监测与预测维护、交通流量预测与智慧交通管理、医疗健康多指标预测等领域;②提升多变量多步时间序列预测精度,优化资源调度和风险管控;③实现自动化超参数优化,降低人工调参成本,提高模型训练效率;④增强模型对复杂时序数据特征的学习能力,促进智能决策支持应用。 阅读建议:此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构解析,还深入探讨了模型优化和实际应用中的挑战与解决方案。因此,在学习过程中,建议结合理论与实践,逐步理解各个模块的功能和实现细节,并尝试在自己的项目中应用这些技术和方法。同时,注意数据预处理的重要性,合理设置模型参数与网络结构,控制多步预测误差传播,防范过拟合,规划计算资源与训练时间,关注模型的可解释性和透明度,以及持续更新与迭代模型,以适应数据分布的变化。
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