UVA112-Tree Summing

本文介绍了一种通过递归方式实现的二叉树求和算法,并判断其和是否等于预设的目标值。该算法使用C++语言实现,能够帮助读者理解和掌握二叉树的基本操作及递归思想。

二叉树的第一题,看大神的代码,学到了许多。理解以后。自己又写了一遍;

代码如下:

#include <iostream>
using namespace std;
bool ScanfTree(int sum,int nDest, bool *pNull)
{
    int d;
    char ch;
    bool br = false, bNull1 = false, bNull2 = false;//br用于递归子节点的计算结果,bNull表示左右子是否为空
    cin>>ch;
    if(!(*pNull = ((cin>>d) == 0))){//如果读入成功
        sum+=d;
        br = ScanfTree(sum,nDest,&bNull1)|ScanfTree(sum,nDest,&bNull2);
        if(bNull1 && bNull2)
        {
            br = (nDest == sum);
        }
    }
    cin.clear();//清除节点为空时cin的错误状态
    cin>>ch;//略去当前一集末尾的右括号
    return br;
}
int main ()
{
    bool bNull;
    for(int nDest; cin>>nDest;)//输入目标值
    {
        cout<<(ScanfTree(0,nDest,&bNull)?"yes":"no")<<endl;//根据结果输出yes或no
    }
    return 0;
}


### CIS 芯片中的 RSS 和 Summing 的定义、功能与工作原理 #### 定义 RSS(Random Sampling and Subtraction)是一种用于减少噪声的技术,在CIS(CMOS Image Sensor)芯片中被广泛应用。其核心思想是对同一像素进行多次采样并计算差值,从而有效降低随机噪声的影响[^1]。 Summing 是指信号叠加技术,通常应用于图像传感器的数据处理阶段。通过将多个像素的电信号相加,可以提高信噪比(SNR),增强弱光条件下的成像质量[^2]。 --- #### 功能 RSS 主要的功能在于降噪。通过对同一个像素单元重复采样两次或更多次,并利用这些样本之间的差异来消除随机噪声成分,保留有效的信号部分[^3]。 Summing 则侧重于提升灵敏度和动态范围。它能够将相邻像素或者不同帧内的数据合并在一起,形成更强的输出信号,这对于低光照环境尤其重要[^4]。 --- #### 工作原理 对于 **RSS** 来说,其基本流程如下: 1. 对目标像素执行第一次读取操作,记录初始状态下的电荷水平。 2. 经过一定时间间隔后再次对该像素进行第二次读取。 3. 计算前后两次测量结果之差,得到净变化量作为最终的有效信号输出。 这种机制假设大部分固定模式噪声保持不变,而仅扣除掉瞬态波动项[^5]。 至于 **Summing** 技术,则主要依赖硬件电路实现累加运算过程。具体而言: - 在空间域上,可设计专用模拟开关网络连接若干个临近感光元件至共同放大器输入端口; - 或者是在时间序列维度里累积来自单一时隙内连续曝光周期所产生的总电量值[^6]。 以下是基于 Python 的伪代码示例展示如何简单模拟这两种方法的效果: ```python import numpy as np def rss_simulation(pixel_data): """Simulate Random Sampling & Subtraction (RSS).""" first_sample, second_sample = pixel_data[:len(pixel_data)//2], pixel_data[len(pixel_data)//2:] return abs(np.array(first_sample) - np.array(second_sample)) def summing_simulation(pixels_matrix): """Simulate signal summing across multiple pixels.""" summed_signal = np.sum(pixels_matrix, axis=0) return summed_signal # Example usage pixel_readings = [np.random.normal(100, 10) for _ in range(8)] # Simulated noisy data from one pixel over time. print("RSS Result:", rss_simulation(pixel_readings)) # Apply RSS to reduce noise. pixels_grid = [[np.random.normal(i*10, 5) for i in range(3)] for j in range(3)] print("Summing Result:\n", summing_simulation(np.array(pixels_grid))) # Combine signals spatially. ``` ---
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