二叉树

本文介绍了一个二叉树数据结构的实现方法,并提供了创建、插入、遍历、清空、查找、删除及修改等基本操作的C语言代码示例。
#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>
typedef struct Node
{//结点类型
	int data;
	struct Node* left;
	struct Node* right;
}Node;
typedef struct Tree
{//二叉树的类型
	Node*root;//指向根结点的指针
	int count;//记录结点个数
}Tree;
//1 创建结点
Node*CreateNode(int data)
{
	Node*pn = (Node*)malloc(sizeof(Node));
	pn->data = data;
	pn->left = NULL;
	pn->right = NULL;
	return pn;
}
//2 插入新结点
void Insert(Node**pRoot,Node*pNew);
void InsertData(Tree*pt,int data)
{
	Insert(&pt->root,CreateNode(data));//根结点需要指向新的插入结点,根结点指针发生变化 需要二级指针
	pt->count++;
}
void Insert(Node**pRoot,Node*pNew)
{//递归插入
	if(NULL==*pRoot)
	{//空树  结束条件 
		*pRoot = pNew;
	}
	else if(pNew->data<(*pRoot)->data)
	{//与根结点比较选择正确的位置继续递归插入
		Insert(&(*pRoot)->left,pNew);
	}
	else
	{
		Insert(&(*pRoot)->right,pNew);
	}
}
//3 遍历
void Travel(Node*root);
void TravelData(Tree*pt)
{
	Travel(pt->root);
	printf("\n");
}
void Travel(Node*root)
{
	if(NULL!=root)
	{
		Travel(root->left);//左
		printf("%d ",root->data);//中 直接打印
		Travel(root->right);//右
	}
}
// 4 清空二叉树
void Clear(Node**pRoot);
void ClearData(Tree*pt)
{
	Clear(&pt->root);
	pt->count = 0;
}
void Clear(Node**pRoot)
{
	if(NULL!=*pRoot)
	{
		Clear(&(*pRoot)->left);
		Clear(&(*pRoot)->right);
		free(*pRoot);
		*pRoot = NULL;
	}
}
// 5 查找
Node**Find(Node**pRoot,int data);
Node**FindData(Tree*pt,int data)
{//返回的是结点指针的地址
	return Find(&pt->root,data);
}
Node**Find(Node**pRoot,int data)
{
	if(NULL==*pRoot)
	{//空树
		return pRoot;
	}
	else if(data==(*pRoot)->data)
	{
		return pRoot;
	}
	else if(data<(*pRoot)->data)
	{//左树中查找 
		return Find(&(*pRoot)->left,data);
	}
	else
		return Find(&(*pRoot)->right,data);
}
// 6 删除
void Delete(Tree*pt,int data)
{
	Node** pn = FindData(pt,data);
	if(NULL==*pn)
	{
		printf("%d not exist\n",data);
		return ;
	}
	if((*pn)->left!=NULL)
	{//空树不用插入
		Insert(&(*pn)->right,(*pn)->left);//把左子树插入到右子树中
	}
	Node*q = *pn; // 保存
	*pn = (*pn)->right;//把 连接好的小二叉树    插入到上一个根结点上
	free(q);
	q = NULL;
	pt->count--;
}
// 7 修改 
void Modify(Tree*pt,int data,int newData)
{
	Delete(pt,data);
	InsertData(pt,newData);
}
// 8 判空
int Isempty(Tree*pt)
{
	return NULL == pt->root;
}
// 9 大小
int Size(Tree*pt)
{
	return pt->count;
}
// 10 取得根结点的值
int GetRoot(Tree*pt)
{
	if(!Isempty(pt))
		return pt->root->data;
	return -1;
}
int main()
{
	Tree tree;
	tree.root = NULL;
	tree.count = 0;
	InsertData(&tree,10);
	TravelData(&tree);
	InsertData(&tree,20);
	TravelData(&tree);
	InsertData(&tree,8);
	TravelData(&tree);
	InsertData(&tree,25);
	TravelData(&tree);
	printf("---------------\n");
	//ClearData(&tree);
//	Delete(&tree,15);
//	Delete(&tree,20);
	Modify(&tree,20,5);
	TravelData(&tree);
	printf("the root is %d\n",GetRoot(&tree));
	printf("count = %d\n",Size(&tree));
	printf("%s\n",(Isempty(&tree))?"empty":"not empty");
	ClearData(&tree);
	printf("%s\n",(Isempty(&tree))?"empty":"not empty");
	return 0;
}

(Kriging_NSGA2)克里金模型结合多目标遗传算法求最优因变量及对应的最佳自变量组合研究(Matlab代码实现)内容概要:本文介绍了克里金模型(Kriging)与多目标遗传算法NSGA-II相结合的方法,用于求解最优因变量及其对应的最佳自变量组合,并提供了完整的Matlab代码实现。该方法首先利用克里金模型构建高精度的代理模型,逼近复杂的非线性系统响应,减少计算成本;随后结合NSGA-II算法进行多目标优化,搜索帕累托前沿解集,从而获得多个最优折衷方案。文中详细阐述了代理模型构建、算法集成流程及参数设置,适用于工程设计、参数反演等复杂优化问题。此外,文档还展示了该方法在SCI一区论文中的复现应用,体现了其科学性与实用性。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,熟悉优化算法和数值建模的研究生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事仿真优化、实验设计、代理模型研究的相关领域工作者。; 使用场景及目标:①解决高计算成本的多目标优化问题,通过代理模型降低仿真次数;②在无法解析求导或函数高度非线性的情况下寻找最优变量组合;③复现SCI高水平论文中的优化方法,提升科研可信度与效率;④应用于工程设计、能源系统调度、智能制造等需参数优化的实际场景。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码逐段理解算法实现过程,重点关注克里金模型的构建步骤与NSGA-II的集成方式,建议自行调整测试函数或实际案例验证算法性能,并配合YALMIP等工具包扩展优化求解能力。
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