2021-01-27

二叉树的基本实现

顺序存储结构

/* 二叉树的顺序存储表示 */
 #define MAX_TREE_SIZE 100 /* 二叉树的最大节点数 */
 typedef TElemType SqBiTree[MAX_TREE_SIZE]; /* 0号单元存储根节点 */

 typedef struct
 {
   int level,order; /* 即节点的层(按[满二叉树]计算) */
 }position;

链式存储结构

/* 二叉树的二叉联表存储表示 */
 typedef struct BiTNode
 {
   TElemType data;
   struct BiTNode *lchild,*rchild; /* 左右儿子指針 */
 }BiTNode,*BiTree;
/* 二叉树的三叉链表存储表示 */
 typedef struct BiTPNode
 {
   TElemType data;
   struct BiTPNode *parent,*lchild,*rchild; /* 父、左右儿子指針 */
 }BiTPNode,*BiPTree;

基本实现

//二叉树 节点结构
template<class T>
struct BinaryTreeNode
{
    typedef BinaryTreeNode<T>*  Treepoint ;
    BinaryTreeNode(const T& data)
        :_data(data)
        , pLeft(NULL)
        , pRight(NULL)
    {}
    T _data;
    Treepoint pLeft;
    Treepoint pRight;
};
//二叉树的基本操作
template<class T>
class BinaryTree
{
public:

    BinaryTree()
        :_pRoot(NULL)
    {}

    BinaryTree(T arr[], size_t sz)
    {
        size_t index = 0;
        _CreatNode(_pRoot, arr, sz, index);
    }

    BinaryTree(const BinaryTree<T>& t)//拷贝构造
    {
        _pRoot = _CopyTree(t._pRoot);
    }

    BinaryTreeNode<T>& operator=(const BinaryTree<T>& t) //赋值运算符重载
    {
        if (this != &t)
        {
            _Destroy(this->_pRoot);
            this->_pRoot = _CopyTree(t._pRoot);
        }
        return *this;
    }

    ~BinaryTree() //析构函数
    {
        if (this != NULL)
        {
            _Destroy(this->_pRoot);
        }
    }
private:
    BinaryTreeNode<T>* _pRoot;

protected:

    void _CreatNode(BinaryTreeNode<T>*& Root, T arr[], size_t sz, size_t& index)//创建
    {                              //传的是引用                        //引用
        if (index < sz && arr[index] != '?')
        {
            //前序遍历 :创建过程  根-左-右
            Root = new BinaryTreeNode<T>(arr[index]);
            _CreatNode(Root->pLeft, arr, sz, ++index);
            _CreatNode(Root->pRight, arr, sz, ++index);
        }
    }
    BinaryTreeNode<T>* _CopyTree(const BinaryTreeNode<T>* Root) //拷贝
    {
        BinaryTreeNode<T>* NewRoot = NULL;
        if (Root != NULL)
        {
            NewRoot = new BinaryTreeNode<T>(Root->_data);
            NewRoot->pLeft = _CopyTree(Root->pLeft);
            NewRoot->pRight = _CopyTree(Root->pRight);
        }
        return NewRoot;
    }

    void _Destroy(BinaryTreeNode<T>*& Root) //删除顺序 左-右-根
    {
        if (Root != NULL)
        {
            _Destroy(Root->pLeft);
            _Destroy(Root->pRight);
            //  _Destroy(Root);
            delete Root;
            Root = NULL;

        }
    }

};
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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