Tree Recovery,UVa536

本文介绍了一种使用前序和中序遍历构建二叉树,并实现后序遍历输出的C++算法。通过递归方式,算法能准确地构建出树结构并进行遍历,适用于数据结构和算法的学习与实践。
#include <cstdio>
#include <iostream>
#include <cstring>
#include <string>
#include <algorithm>
#include <sstream>
using namespace std;

const int MAXN = 100+10;
char pre_order[MAXN], in_order[MAXN];
char lch[MAXN], rch[MAXN];

char build_tree(int L1, int R1, int L2, int R2);
void post_order(char a);

int main()
{
	while(cin>>pre_order){
		cin>>in_order;
		int n = strlen(pre_order);
		build_tree(0,n-1,0,n-1);
		post_order(pre_order[0]);
		cout<<endl;
	}
	return 0;
}
//把pre_order[L1.....R1]和post_order[L2..R2]建成一棵树返回树根 
char build_tree(int L1, int R1, int L2, int R2)
{
	if(L2>R2) return '0';
	char root;
	root = pre_order[L1];
	int p = L2;
	while(in_order[p] != root ) p++;
	int cnt = p-L2;
	lch[root-'A'] = build_tree(L1+1,L1+cnt,L2,p-1);
	rch[root-'A'] = build_tree(L1+cnt+1, R1, p+1, R2);
	return root;
}

void post_order(char a){
	if(lch[a-'A'] != '0') post_order(lch[a-'A']);
	if(rch[a-'A'] != '0') post_order(rch[a-'A']);
	cout<<a;
	return; 
}

 

内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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