《平衡二叉树》

本文介绍了一种使用C++实现的二叉搜索树及其平衡调整方法。通过递归方式实现了节点插入操作,并在每次插入后检查树的平衡状态,必要时进行旋转操作以保持树的平衡。

摘要生成于 C知道 ,由 DeepSeek-R1 满血版支持, 前往体验 >

#include <bits/stdc++.h>
typedef struct node
{
    int data;
    struct node *l,*r;
}*tree;
int length(tree root)
{
    int cou=0,len1,len2;
    if(root)
    {
        len1=length(root->l);
        len2=length(root->r);
        if(len1>=len2)
        {
            cou=len1;
            cou++;
        }
        else
        {
            cou=len2;
            cou++;
        }
    }
    else
    {
       cou=0;
    }
    return cou;
}
tree RR(tree root) //  ROOT的右边,向左转
{
    tree p;
    p=root->r;
    root->r=p->l;
    p->l=root;
    return p;
}
tree LL(tree root)//  ROOT的左边,向右转
{
    tree p;
    p=root->l;
    root->l=p->r;
    p->r=root;
    return p;
}
tree RL(tree root)// ROOT的右边,先向右转在向左转
{
    root->r=LL(root->r);
    return RR(root);
}
tree LR(tree root) ROOT的左边,先向左转在向右转
{
    root->l=RR(root->l);
    return LL(root);
}
tree creat(int x,tree root)
{
    if(!root)
    {
        root=new node;
        root->l=NULL;
        root->r=NULL;
        root->data=x;
    }
    else if(x>root->data)
    {
        root->r=creat(x,root->r);
        if(length(root->r)-length(root->l)>1)
        {
            if(root->r->data<x)
                root = RR(root);
            else
                root = RL(root);
        }
    }
    else if(x<root->data)
    {
        root->l=creat(x,root->l);
        if(length(root->l)-length(root->r)>1)
        {
            if(root->l->data<x)
                root = LR(root);
            else
                root = LL(root);
        }

    }
    return root;
}
int main()
{
    int x,n;
    scanf("%d",&n);
    tree root;
    root=NULL;
    while(n--)
    {
        scanf("%d",&x);
        root=creat(x,root);
    }
    printf("%d\n",root->data);
    return 0;
}
内容概要:本文档详细介绍了基于MATLAB实现多目标差分进化(MODE)算法进行无人机三维路径规划的项目实例。项目旨在提升无人机在复杂三维环境中路径规划的精度、实时性、多目标协调处理能力、障碍物避让能力和路径平滑性。通过引入多目标差分进化算法,项目解决了传统路径规划算法在动态环境和多目标优化中的不足,实现了路径长度、飞行安全距离、能耗等多个目标的协调优化。文档涵盖了环境建模、路径编码、多目标优化策略、障碍物检测与避让、路径平滑处理等关键技术模块,并提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,对无人机路径规划和多目标优化算法感兴趣的科研人员、工程师和研究生。 使用场景及目标:①适用于无人机在军事侦察、环境监测、灾害救援、物流运输、城市管理等领域的三维路径规划;②通过多目标差分进化算法,优化路径长度、飞行安全距离、能耗等多目标,提升无人机任务执行效率和安全性;③解决动态环境变化、实时路径调整和复杂障碍物避让等问题。 其他说明:项目采用模块化设计,便于集成不同的优化目标和动态环境因素,支持后续算法升级与功能扩展。通过系统实现和仿真实验验证,项目不仅提升了理论研究的实用价值,还为无人机智能自主飞行提供了技术基础。文档提供了详细的代码示例,有助于读者深入理解和实践该项目。
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