AVL树模版

本文详细介绍了AVL树的插入操作及四种旋转调整方法:左旋(LL)、右旋(RR)、左右旋(LR)和右左旋(RL)。通过具体的C++实现代码,展示了如何保持AVL树的平衡特性。
#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<iostream>
using namespace std;
struct AVL_tree_node
{
    char name[31];
    int cnt,height;
    AVL_tree_node *pleft;
    AVL_tree_node *pright;
};
int n=0;
int Height(AVL_tree_node *p)
{
    if(p==NULL) return -1;
    return p->height;
}
AVL_tree_node* LLRotate(AVL_tree_node *Root)
{
    AVL_tree_node *p=Root->pleft;
    Root->pleft=p->pright;
    p->pright=Root;

    Root->height=max(Height(Root->pleft),Height(Root->pright))+1;
    p->height=max(Height(p->pleft),Root->height)+1;
    return p;
}
AVL_tree_node* RRRotate(AVL_tree_node *Root)
{
    AVL_tree_node *p=Root->pright;
    Root->pright=p->pleft;
    p->pleft=Root;

    Root->height=max(Height(Root->pleft),Height(Root->pright))+1;
    p->height=max(Height(p->pright),Root->height)+1;
    return p;
}
AVL_tree_node* LRRotate(AVL_tree_node *Root)
{
    Root->pleft=RRRotate(Root->pleft);
    return LLRotate(Root);
}
AVL_tree_node* RLRotate(AVL_tree_node *Root)
{
    Root->pright=LLRotate(Root->pright);
    return RRRotate(Root);
}
AVL_tree_node* Insert(char s[],AVL_tree_node *Root)
{
    if(Root==NULL)
    {
        Root=new AVL_tree_node;
        strcpy(Root->name,s);
        Root->cnt=1;
        Root->height=0;
        Root->pleft=Root->pright=NULL;
        return Root;
    }
    int t=strcmp(s,Root->name);
    if(t==0)
    {
        Root->cnt++;
    }
    else if(t<0)
    {
        Root->pleft=Insert(s,Root->pleft);
        if(Height(Root->pleft)-Height(Root->pright)==2)
        {
            if(strcmp(s,Root->pleft->name)<0) Root=LLRotate(Root);
            else Root=LRRotate(Root);
        }
    }
    else
    {
        Root->pright=Insert(s,Root->pright);
        if(Height(Root->pright)-Height(Root->pleft)==2)
        {
            if(strcmp(s,Root->pright->name)>0) Root=RRRotate(Root);
            else Root=RLRotate(Root);
        }
    }
    Root->height=max(Height(Root->pleft),Height(Root->pright))+1;
    return Root;
}
void mid_cal(AVL_tree_node *Root)
{
    if(Root!=NULL)
    {
        mid_cal(Root->pleft);
        printf("%s %.4lf\n",Root->name,Root->cnt*100.0/n);
        mid_cal(Root->pright);
    }
}
int main()
{
    AVL_tree_node *Root=NULL;
    char s[31];
    while(gets(s)!=NULL)
    {
        Root=Insert(s,Root);
        n++;
    }
    mid_cal(Root);
}


内容概要:本文系统介绍了算术优化算法(AOA)的基本原理、核心思想及Python实现方法,并通过图像分割的实际案例展示了其应用价值。AOA是一种基于种群的元启发式算法,其核心思想来源于四则运算,利用乘除运算进行全局勘探,加减运算进行局部开发,通过数学优化器加速函数(MOA)和数学优化概率(MOP)动态控制搜索过程,在全局探索与局部开发之间实现平衡。文章详细解析了算法的初始化、勘探与开发阶段的更新策略,并提供了完整的Python代码实现,结合Rastrigin函数进行测试验证。进一步地,以Flask框架搭建前后端分离系统,将AOA应用于图像分割任务,展示了其在实际工程中的可行性与高效性。最后,通过收敛速度、寻优精度等指标评估算法性能,并提出自适应参数调整、模型优化和并行计算等改进策略。; 适合人群:具备一定Python编程基础和优化算法基础知识的高校学生、科研人员及工程技术人员,尤其适合从事人工智能、图像处理、智能优化等领域的从业者;; 使用场景及目标:①理解元启发式算法的设计思想与实现机制;②掌握AOA在函数优化、图像分割等实际问题中的建模与求解方法;③学习如何将优化算法集成到Web系统中实现工程化应用;④为算法性能评估与改进提供实践参考; 阅读建议:建议读者结合代码逐行调试,深入理解算法流程中MOA与MOP的作用机制,尝试在不同测试函数上运行算法以观察性能差异,并可进一步扩展图像分割模块,引入更复杂的预处理或后处理技术以提升分割效果。
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