动手实现数据结构-二叉树

二叉树由各种节点组成;特点:

  • 每个节点都可以有左子节点,右子节点
  • 每一个节点都有一个值

节点代码:

public class Node {
    // 左子节点
    public Node leftNode;
    // 右子节点
    public Node rightNode;
    // 值
    public Object value;
}

二叉树的插入和遍历,实现代码:

public class Node {
	// 左子节点
    public Node leftNode;
    // 右子节点
    public Node rightNode;
    // 值
    public Object value;
    
    // 插入数据
    public void add(Object v) {
    	// 如果当前节点没有值,就把数据放在当前节点
    	if (null == value) {
    		value = v;
    	// 如果当前节点有值,就进行判断新增的值与当前值的大小关系 
    	}else {
    		// 新增的值,比当前值小或者相等
    		if ((Integer) v - ((Integer)value) <= 0) {
    			if (null == leftNode) {
    				leftNode = new Node();
    			}
    			leftNode.add(v);
    		// 新增的值,比当前值大
    		}else {
    			if (null == rightNode) {
    				rightNode = new Node();
    			}
    			rightNode.add(v);
    		}
    	}
    }
    
    // 中序遍历所有的节点
    public List<Object> values() {
    	List<Object> values = new ArrayList<>();
    	
    	// 左节点的遍历结果
    	if (null != leftNode) {
    		values.addAll(leftNode.values());
    	}
    	// 当前节点
    	values.add(value);
    	// 右左节点的遍历结果
    	if (null != rightNode) {
    		values.addAll(rightNode.values());
    	}
		return values;
    }
    
    public static void main(String[] args) {
		int[] randoms = new int[] {67, 7, 30, 73, 10, 0, 78, 81, 10, 74};
		Node roots = new Node();
		for (int number : randoms) {
			roots.add(number);
		}
		
		System.out.println(roots.values());
	}

}

输出: 

[0, 7, 10, 10, 30, 67, 73, 74, 78, 81]

六自由度机械臂ANN人工神经网络设计:正向逆向运动学求解、正向动力学控制、拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程(Matlab代码实现)内容概要:本文档围绕六自由度机械臂的ANN人工神经网络设计展开,详细介绍了正向与逆向运动学求解、正向动力学控制以及基于拉格朗日-欧拉法推导逆向动力学方程的理论与Matlab代码实现过程。文档还涵盖了PINN物理信息神经网络在微分方程求解、主动噪声控制、天线分析、电动汽车调度、储能优化等多个工程与科研领域的应用案例,并提供了丰富的Matlab/Simulink仿真资源和技术支持方向,体现了其在多学科交叉仿真与优化中的综合性价值。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事机器人控制、自动化、智能制造、电力系统或相关工程领域研究的科研人员、研究生及工程师。; 使用场景及目标:①掌握六自由度机械臂的运动学与动力学建模方法;②学习人工神经网络在复杂非线性系统控制中的应用;③借助Matlab实现动力学方程推导与仿真验证;④拓展至路径规划、优化调度、信号处理等相关课题的研究与复现。; 阅读建议:建议按目录顺序系统学习,重点关注机械臂建模与神经网络控制部分的代码实现,结合提供的网盘资源进行实践操作,并参考文中列举的优化算法与仿真方法拓展自身研究思路。
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