二叉树

一个结点的子树个数,称为这个结点的度;度为0的结点称为叶结点;度不为0的结点称为分支结点;根以外的分支结点又称为内部结点;树中各结点的度的最大值称为这棵树的度。
在用图形表示的树型结构中,对两个用线段(称为树枝)连接的相关联的结点,称上端结点为下端结点的父结点,称下端结点为上端结点的子结点。称同一个父结点的多个子结点为兄弟结点。称从根结点到某个子结点所经过的所有结点为这个子结点的祖先。称以某个结点为根的子树中的任一结点都是该结点的子孙。
定义一棵树的根结点的层次(level)为1,其它结点的层次等于它的父结点层次加1。一棵树中所有的结点的层次的最大值称为树的深度(depth)。
对于树中任意两个不同的结点,如果从一个结点出发,自上而下沿着树中连着结点的线段能到达另一结点,称它们之间存在着一条路径。可用路径所经过的结点序列表示路径,路径的长度等于路径上的结点个数减1。
森林(forest)是m(m>=0)棵互不相交的树的集合。
存储结构
 const int m = 10; //树的结点数
  struct node
  {
   int data, parent; //数据域,指针域
  };
  node tree[m];

优缺点:利用了树中除根结点外每个结点都有唯一的父结点这个性质。很容易找到树根,但找孩子时需要遍历整个线性表。 

方法2:树型单链表结构,称为“孩子表示法”。每个结点包括一个数据域和一个指针域(指向若干子结点)。假设树的度为10,树的结点仅存放字符,则这棵树的数据结构定义如下:
const int m = 10; //树的度
typedef struct node;
typedef node *tree;
struct node
{
char data; //数据域
tree child[m]; //指针域,指向若干孩子结点
};
tree t;
缺陷:只能从根(父)结点遍历到子结点,不能从某个子结点返回到它的父结点。
方法3:树型双链表结构,称为“父亲孩子表示法”。每个结点包括一个数据域和二个指针域(一个指向若干子结点,一个指向父结点)。假设树的度为10,树的结点仅存放字符,则这棵树的数据结构定义如下:
const int m = 10; //树的度
typedef struct node;
typedef node *tree; //声明tree是指向node的指针类型
struct node
{
char data; //数据域
tree child[m]; //指针域,指向若干孩子结点
tree father; //指针域,指向父亲结点
};
tree t;

方法4:二叉树型表示法,称为“孩子兄弟表示法”。也是一种双链表结构,但每个结点包括一个数据域和二个指针域(一个指向该结点的第一个孩子结点,一个指向该结点的下一个兄弟结点)。
  typedef struct node;
  typedef node *tree;
  struct node
  {
   char data; //数据域
   tree firstchild, next; //指针域,分别指向第一个孩子结点和下一个兄弟结点
  };
  tree t;

数据集介绍:神经元细胞核检测数据集 一、基础信息 数据集名称:神经元细胞核检测数据集 图片数量: - 训练集:16,353张 - 测试集:963张 分类类别: - Neuron(神经元细胞核):中枢神经系统的基本功能单位,检测其形态特征对神经科学研究具有重要意义。 标注格式: - YOLO格式,包含界框坐标及类别标签,适用于目标检测任务 - 数据来源于显微镜成像,覆盖多种细胞分布形态和成像条件 二、适用场景 神经科学研究: 支持构建神经元定位分析工具,助力脑科学研究和神经系统疾病机理探索 医学影像分析: 适用于开发自动化细胞核检测系统,辅助病理诊断和细胞计数任务 AI辅助诊断工具开发: 可用于训练检测神经元退行性病变的模型,支持阿尔茨海默症等神经疾病的早期筛查 生物教育及研究: 提供标准化的神经元检测数据,适用于高校生物学实验室和科研机构的教学实验 三、数据集优势 大规模训练样本: 包含超1.6万张训练图像,充分覆盖细胞核的多样分布状态,支持模型深度学习 精准定位标注: 所有标注框均严格贴合细胞核缘,确保目标检测模型的训练精度 任务适配性强: 原生YOLO格式可直接应用于主流检测框架(YOLOv5/v7/v8等),支持快速模型迭代 生物学特性突出: 专注神经元细胞核的形态特征,包含密集分布、重叠细胞等真实生物场景样本 跨领域应用潜力: 检测结果可延伸应用于细胞计数、病理分析、药物研发等多个生物医学领域
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