线索二叉树(后序)

文章介绍了如何用C语言定义和操作二叉树结构,包括创建树节点、后序遍历以及获取前驱节点的方法。主要展示了`create`、`postthread`和`GetFirst/GetNext`等关键函数。
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>

typedef struct TREE {
	char data;
	struct TREE* Lchild;
	struct TREE* Rchild;
	struct TREE* Parent;
	int rtag;
	int ltag;
}TREE,*PTREE;

void create(TREE** T,PTREE parent) {
	char data;
	scanf("%c", &data);
	getchar();
	if (data != '#') {
		*T = (PTREE)malloc(sizeof(TREE));
		(*T)->data = data;
		(*T)->ltag = 0;
		(*T)->rtag = 0;
		(*T)->Parent = parent;
		create(&(*T)->Lchild,*T);
		create(&(*T)->Rchild,*T);
	}
	else
	{
		*T = NULL;
	}
}

void postthread(PTREE T, TREE** pre) {
	if (T) {
		postthread(T->Lchild, pre);
		postthread(T->Rchild, pre);
		if (T->Lchild == NULL) {
			T->ltag = 1;
			T->Lchild = *pre;
		}
		if (*pre != NULL && (*pre)->Rchild == NULL) {
			(*pre)->rtag = 1;
			(*pre)->Rchild = T;
		}
		*pre = T;
	}
}

PTREE GetFirst(PTREE T) {
	while (T->ltag == 0) {
		T = T->Lchild;
	}
	if (T->rtag == 0) {
		return GetFirst(T->Rchild);
	}
	else
	{
		return T;
	}
}

PTREE GetNext(PTREE node) {
	if (node->rtag == 1) {
		return node->Rchild;
	}
	else
	{
		if (node->Parent == NULL) {
			return NULL;
		}
		else if (node->Parent->Rchild == node) {
			return node->Parent;
		}
		else
		{
			if (node->Parent->rtag == 0) {
				return GetFirst(node->Parent->Rchild);
			}
			else
			{
				return node->Parent;
			}
		}
	}
}

int main() {
	PTREE T;
	create(&T,NULL);
	PTREE pre = NULL;
	postthread(T, &pre);
	for (PTREE node = GetFirst(T); node != NULL; node = GetNext(node)) {
		printf("%c", node->data);
	}
	return 0;
}

基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究”展开,提出了一种结合数据驱动方法与Koopman算子理论的递归神经网络(RNN)模型线性化方法,旨在提升纳米定位系统的预测控制精度与动态响应能力。研究通过构建数据驱动的线性化模型,克服了传统非线性系统建模复杂、计算开销大的问题,并在Matlab平台上实现了完整的算法仿真与验证,展示了该方法在高精度定位控制中的有效性与实用性。; 适合人群:具备一定自动化、控制理论或机器学习背景的科研人员与工程技术人员,尤其是从事精密定位、智能控制、非线性系统建模与预测控制相关领域的研究生与研究人员。; 使用场景及目标:①应用于纳米级精密定位系统(如原子力显微镜、半导体制造设备)中的高性能预测控制;②为复杂非线性系统的数据驱动建模与线性化提供新思路;③结合深度学习与经典控制理论,推动智能控制算法的实际落地。; 阅读建议:建议读者结合Matlab代码实现部分,深入理解Koopman算子与RNN结合的建模范式,重点关注数据预处理、模型训练与控制系统集成等关键环节,并可通过替换实际系统数据进行迁移验证,以掌握该方法的核心思想与工程应用技巧。
基于粒子群算法优化Kmeans聚类的居民用电行为分析研究(Matlb代码实现)内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)优化Kmeans聚类的居民用电行为分析展开研究,提出了一种结合智能优化算法与传统聚类方法的技术路径。通过使用粒子群算法优化Kmeans聚类的初始聚类中心,有效克服了传统Kmeans算法易陷入局部最优、对初始值敏感的问题,提升了聚类的稳定性和准确性。研究利用Matlab实现了该算法,并应用于居民用电数据的行为模式识别与分类,有助于精细化电力需求管理、用户画像构建及个性化用电服务设计。文档还提及相关应用场景如负荷预测、电力系统优化等,并提供了配套代码资源。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事电力系统、智能优化算法、数据分析等相关领域的研究人员或工程技术人员,尤其适合研究生及科研人员。; 使用场景及目标:①用于居民用电行为的高效聚类分析,挖掘典型用电模式;②提升Kmeans聚类算法的性能,避免局部最优问题;③为电力公司开展需求响应、负荷预测和用户分群管理提供技术支持;④作为智能优化算法与机器学习结合应用的教学与科研案例。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,深入理解PSO优化Kmeans的核心机制,关注参数设置对聚类效果的影响,并尝试将其应用于其他相似的数据聚类问题中,以加深理解和拓展应用能力。
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