二叉树的构建和前中后序遍历

本文介绍了一种使用递归方法实现二叉树的构建过程,并提供了先序、中序及后序三种遍历方式的C++实现代码。通过递归函数可以直观地展示树的结构与遍历逻辑,但同时也指出对于大规模树结构使用非递归方法更为高效。

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代码分为二叉树的构建,以及三种遍历方法:先序遍历、中序遍历和后序遍历。

#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <string.h>

using namespace std;




//树的节点结构体定义
//这里主要要加上typedef,不然创建T的时候会显示没有生命BiTree类型
typedef struct TreeNode {
	//如果改为int char;那么就会输出有问题;
    char val;
    struct TreeNode *left;
    struct TreeNode *right;
}*BiTree;

//创建二叉树
int creatBiTree(BiTree &T){
	char ch;
	cin>>ch;
	if(ch=='0')
		T=NULL;
	else
	{
		T=(TreeNode*)malloc(sizeof(TreeNode));
		T->val=ch;
		creatBiTree(T->left);
		creatBiTree(T->right);
	}
	return 1;
}
//先序遍历
void PreShowBiTree(BiTree T){
	if(T){
		cout<<T->val<<" ";
		PreShowBiTree(T->left);
		PreShowBiTree(T->right);
	}
}

//中序遍历
void MidShowBiTree(BiTree &T){
	if(T){
		PreShowBiTree(T->left);
		cout<<T->val<<" ";;
		PreShowBiTree(T->right);
	}
}

//后序遍历
void BehShowBiTree(BiTree &T){
	if(T){
		PreShowBiTree(T->left);
		PreShowBiTree(T->right);
		cout<<T->val<<" ";;
	}
	else{
		cout<<"后序遍历不成功!";
	}
}


int main(){
	TreeNode *T;
	//BiTree T;
	cout<<"请输入二叉树:";
	creatBiTree(T);
	cout<<"中序遍历:";
	MidShowBiTree(T);
	cout<<endl;
	cout<<"先序遍历:";
	PreShowBiTree(T);
	cout<<endl;
	cout<<"后序遍历:";
	BehShowBiTree(T);
	cout<<endl;
	system("pause");
	return 0;
}


树的创建和遍历,很适合用递归算法,但是递归次数加多的话就会导致效率下降。因此一般如果树比较大,那么还是使用非递归的方法还是比较好的。



内容概要:本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的跨尺度注意力机制(CSA)结合Transformer编码器的多变量时间序列预测项目。项目旨在精准捕捉多尺度时间序列特征,提升多变量时间序列的预测性能,降低模型计算复杂度与训练时间,增强模型的解释性可视化能力。通过跨尺度注意力机制,模型可以同时捕获局部细节全局趋势,显著提升预测精度泛化能力。文档还探讨了项目面临的挑战,如多尺度特征融合、多变量复杂依赖关系、计算资源瓶颈等问题,提出了相应的解决方案。此外,项目模型架构包括跨尺度注意力机制模块、Transformer编码器层输出预测层,文档最后提供了部分MATLAB代码示例。 适合人群:具备一定编程基础,尤其是熟悉MATLAB深度学习的科研人员、工程师研究生。 使用场景及目标:①需要处理多变量、多尺度时间序列数据的研究应用场景,如金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等;②希望深入了解跨尺度注意力机制Transformer编码器在时间序列预测中的应用;③希望通过MATLAB实现高效的多变量时间序列预测模型,提升预测精度模型解释性。 其他说明:此项目不仅提供了一种新的技术路径来处理复杂的时间序列数据,还推动了多领域多变量时间序列应用的创新。文档中的代码示例详细的模型描述有助于读者快速理解复现该项目,促进学术技术交流。议读者在实践中结合自己的数据集进行调试优化,以达到最佳的预测效果。
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