二叉树的遍历

package com.cxy.springdataredis.data;

public class BinaryTreeDemo {
    public static void main(String[] args) {
        BinaryTree binaryTree = new BinaryTree();

        BinaryNode binaryNode = new BinaryNode(1,"111");
        BinaryNode binaryNode1 = new BinaryNode(2,"222");
        BinaryNode binaryNode2 = new BinaryNode(3,"333");
        BinaryNode binaryNode3 = new BinaryNode(4,"444");
        BinaryNode binaryNode4 = new BinaryNode(5,"555");

        binaryNode.setLeft(binaryNode1);
        binaryNode.setRight(binaryNode2);
        binaryNode2.setLeft(binaryNode3);
        binaryNode3.setLeft(binaryNode4);

        binaryTree.setRoot(binaryNode);
        binaryTree.preOrder();
        System.out.println("----------------");
        binaryTree.postOrder();
        System.out.println("----------------");
        binaryTree.infixOrder();


    }

}
class BinaryTree{
    private BinaryNode root;

    public void setRoot(BinaryNode root) {
        this.root = root;
    }
    //前序遍历
    public  void preOrder(){
        if(this.root !=null){
            this.root.preOrder();
        }else{
            System.out.println("二叉树为空");
        }
    }
    public  void infixOrder(){
        if(this.root !=null){
            this.root.infixOrder();
        }else{
            System.out.println("二叉树为空");
        }
    }
    public  void postOrder(){
        if(this.root !=null){
            this.root.postOrder();
        }else{
            System.out.println("二叉树为空");
        }
    }
}
class BinaryNode{
    private int num;
    private String name;
    private BinaryNode left;
    private BinaryNode right;

    public BinaryNode(int num ,String name){
        this.num =num;
        this.name =name;
    }

    public int getNum() {
        return num;
    }

    public void setNum(int num) {
        this.num = num;
    }

    public String getName() {
        return name;
    }

    public void setName(String name) {
        this.name = name;
    }

    public BinaryNode getLeft() {
        return left;
    }

    public void setLeft(BinaryNode left) {
        this.left = left;
    }

    public BinaryNode getRight() {
        return right;
    }

    public void setRight(BinaryNode right) {
        this.right = right;
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "BinaryNode{" +
                "num=" + num +
                ", name='" + name + '\'' +
                '}';
    }

    //前序遍历方法:
    public void preOrder(){
        System.out.println(this);
        if (this.left != null){
            this.left.preOrder();
        }
        if (this.right != null){
            this.right.preOrder();
        }
    }

    public void infixOrder(){

        if (this.left != null){
            this.left.preOrder();
        }
        System.out.println(this);
        if (this.right != null){
            this.right.preOrder();
        }
    }

    public void postOrder(){

        if (this.left != null){
            this.left.preOrder();
        }

        if (this.right != null){
            this.right.preOrder();
        }
        System.out.println(this);
    }

}

 

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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