北邮 BOJ 133 二叉树的层数

在这里插入图片描述

思路:

都告诉1 是根节点了,直接从1往下搞,队列层序遍历

解答:

package bupt;

import java.util.Arrays;
import java.util.LinkedList;
import java.util.Queue;
import java.util.Scanner;

/*
*@author:Totoro
*@createDate:2020年3月18日下午7:44:15
*/
public class 二叉树的层数
	{

	public static point[] tree;
	public static int now_n;
	public static int[] is_creat=new int[105];
	
	public static void main(String[] args)
		{
		Scanner cin=new Scanner(System.in);
		int t,n,m,a,b;
		t=cin.nextInt();
		for(int tt=1;tt<=t;++tt)
			{
			n=cin.nextInt();
			m=cin.nextInt();
			tree=new point[m];
			Arrays.fill(is_creat,-1);
			now_n=0;
			while(n--!=0)
				{
				a=cin.nextInt();
				b=cin.nextInt();
				if(is_creat[b]==-1)
					{
					is_creat[b]=now_n;
					tree[now_n++]=new point(b);
					}
				int fa_index=is_creat[b];
				if(tree[fa_index].lc==-1)
					tree[fa_index].lc=now_n;
				else
					tree[fa_index].rc=now_n;
				tree[now_n]=new point(a);
				is_creat[a]=now_n++;
				
				}
			
			for(int i=0;i<now_n;++i)
				if(tree[i].v==1)
					{
					Queue<Integer> qe=new LinkedList<Integer>();
					qe.offer(i);
					System.out.println("Q"+tt+":");
					go(qe);
					break;
					}
			
			}
		}
	
	public static void go(Queue<Integer> qe)
		{
		Queue<Integer> qee=new LinkedList<Integer>();
		int x;
		point p;
		while(qe.peek()!=null)
			{
			x=qe.poll();
			p=tree[x];
			System.out.print(p.v);
			if(p.lc!=-1)
				qee.offer(p.lc);
			if(p.rc!=-1)
				qee.offer(p.rc);
			if(qe.peek()!=null)
				System.out.print(" ");
			else
				break;
			}
		System.out.println();
		if(qee.peek()!=null)
			go(qee);
		}
	
	public static class point
		{
		int lc,rc;
		int v;
		public point(int v)
			{
			this.v=v;
			lc=-1;
			rc=-1;
			}
		}

	}

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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