剑指offer二叉搜索树与双向链表

今天你如约而至了吗?每天坚持。默默互相监督,欢迎在留言处打卡哦~上题:

题目描述
输入一棵二叉搜索树,将该二叉搜索树转换成一个排序的双向链表。要求不能创建任何新的结点,只能调整树中结点指针的指向。

分析:
二叉搜索树就是二叉排序树,它的左子树的值都小于其根节点的值,右子树的值都大于其根节点的值;
既然要得到一个排序双向链表,则直接进行中序遍历得到排序值;再进行链接;

代码:
/**
public class TreeNode {
    int val = 0;
    TreeNode left = null;
    TreeNode right = null;

    public TreeNode(int val) {
        this.val = val;

    }

}
*/
import java.util.ArrayList;
public class Solution {
    public TreeNode Convert(TreeNode pRootOfTree) {
        if(pRootOfTree==null)return null;
        ArrayList<TreeNode> list=new ArrayList<>();
        Put(pRootOfTree,list);
        return connect(list);
        
    }
//将二叉搜索树利用中序遍历存放在列表中;
    public void Put(TreeNode tree,ArrayList<TreeNode> list){
        if(tree.left!=null)Put(tree.left,list);    
        list.add(tree);
        if(tree.right!=null)Put(tree.right,list);
    }
//将列表中的节点进行链接,形成双向链表。
    public TreeNode connect(ArrayList<TreeNode> list){
        for(int i=0;i<list.size()-1;i++){
            list.get(i).right=list.get(i+1);
            list.get(i+1).left=list.get(i);
        }
        return list.get(0);
    }
}
牛客运行通过
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运行内存:9176Kb
这种方法是牺牲了一部分空间,但是思路还是比较清楚的。
欢迎各位互相监督交流学习哦~

 

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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