天梯赛 L2-011 玩转二叉树

和上面一道树的题思路一样,只需要换一下递归的顺序即可。

#include <bits/stdc++.h>
using namespace std;
#define endl '\n'
// #define int long long
typedef long long ll;
const int N = 50;
int n;
int a[N],b[N];
struct nod{
	int value;
	nod* l = NULL;
	nod* r = NULL;
};
nod* build(int al,int ar,int bl,int br){
	if(al > ar) return NULL;
	nod* root = (nod*)malloc(sizeof(nod));
	root->value = a[al];
	int x = a[al];
	int p = bl;
	while(b[p] != x){
		p++;
	}
	int len = p - bl;
	root->l = build(al+1,al+len,bl,p-1);
	root->r = build(al+len+1,ar,p+1,br);
	return root;
}
void bfs(nod* x){
	queue<nod> q;
	q.push(*x);
	while(!q.empty()){
		nod tmp = q.front();
		q.pop();
		if(tmp.value != x->value) cout<<" ";
		cout<<tmp.value;
		if(tmp.r != NULL) q.push(*(tmp.r));
		if(tmp.l != NULL) q.push(*(tmp.l));
	}
}
void solve() {
	cin>>n;
	for(int i = 1 ; i <= n ; i++){
		cin>>b[i];
	}
	for(int i = 1 ; i <= n ; i++){
		cin>>a[i];
	}
	nod* head = build(1,n,1,n);
	bfs(head);	//输出
}
int main() {
    ios::sync_with_stdio(0); cin.tie(0); cout.tie(0);
    int tt = 1;
    // cin >> tt;
    while (tt--) {
        solve();
    }
    return 0;
}

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳和通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带和良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达和通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间和频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算和科学计算工具,拥有丰富的函数库和用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率和持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间和采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域和频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析和处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
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