算法6.3

#include<stdio.h>
#include<string.h>
#include<malloc.h>//in order to include the malloc function
#include <stdlib.h>//in order to include the exit function
#define OVERFLOW 1
#define STACK_INIT_SIZE 100
#define STACKINCREMENT 10
//-----------------Binary Tree Node-----------------------
typedef struct BiTNode{        
    char name[20];
    struct BiTNode *lchild,    *rchild;
}BiTNode,*BiTree;
//-----------------Binary Tree Node------------------------------------------

//-----------------SqStack Node----------------------------------------------
typedef struct{
    BiTree *base;
    BiTree *top;
    int stacksize;
}SqStack;
//because the element in the stack is pointer,so we use the pointer of pointer
//-----------------SqStack Node----------------------------------------------

//------------------quote the functions--------------------------------------
SqStack InitStack(void);
BiTree GetTop(SqStack *);
int Push(SqStack *,BiTree );
int StackEmpty(SqStack *);
BiTree Pop(SqStack *);

int InOrder(BiTree,SqStack *);
//------------------quote the functions--------------------------------------

//-------------------------MAIN FUNCTION-------------------------------------
int main(void){
//    BiTNode a1,b1,c1,d1,e1,f1,g1;
    BiTree head,a,b,c,d,e,f,g;//a is the root
//    a=&a1;b=&b1;c=&c1;d=&d1;e=&e1;f=&f1;g=&g1;
//    head->lchild=NULL;head->rchild=a;//the head pointer point to the root
    
    head=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));
    a=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));
    b=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));
    c=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));
    d=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));
    e=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));
    f=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));
    g=(BiTree)malloc(sizeof(BiTNode));

    strcpy(a->name,"Aname");strcpy(b->name,"Bname");strcpy(c->name,"Cname");
    strcpy(d->name,"Dname");strcpy(e->name,"Ename");strcpy(f->name,"Fname");
    strcpy(g->name,"Gname");
    a->lchild=b;a->rchild=NULL;
    b->lchild=c;b->rchild=d;
    c->lchild=NULL;c->rchild=NULL;
    d->lchild=e;d->rchild=f;
    e->lchild=NULL;e->rchild=g;
    f->lchild=NULL;f->rchild=NULL;
    g->lchild=NULL;g->rchild=NULL;    
       

    InOrderTraverse(a);
    
    return 0;
}
//-------------------------MAIN FUNCTION-------------------------------------

//---------------------------InOrderTraverse----------------------------------
int InOrderTraverse(BiTree T){
  SqStack S,*S1;BiTree p;
  S= InitStack();S1=&S;
  p=T;
  while(p || !StackEmpty(S1)){
    if(p) {Push(S1,p);p=p->lchild;}
    else {
      p=Pop(S1);
      printf("%s\n",p->name);
      p=p->rchild;
    }
  }
  return 1;
}

//---------------------------InOrderTraverse----------------------------------

//--------------------------some execuation about the stack--------------------
SqStack InitStack(void){
    SqStack s;
    s.base=(BiTree *)malloc(STACK_INIT_SIZE*sizeof(BiTree));
    if(!s.base) exit(OVERFLOW);
    s.top=s.base;
    s.stacksize=STACK_INIT_SIZE;
    return s;
}

BiTree GetTop(SqStack *s){
    BiTree e;
//    if (s.top==s.base) return 1;
    e=*(s->top-1);
    return e;
}

int Push(SqStack *s,BiTree e){
    if(s->top-s->base>=s->stacksize){
    s->base=(BiTree *)realloc(s->base,(s->stacksize+STACKINCREMENT)*sizeof(BiTree));
        
        if(!s->base) exit(OVERFLOW);
        s->top=s->base+s->stacksize;
        s->stacksize+=STACKINCREMENT;
    }
    *s->top++ =e;
    return 0;    
}

int StackEmpty(SqStack *s){
    if(s->top==s->base) return 1;
    else return 0;
}    

BiTree Pop(SqStack *s){
    BiTree e;;
//    if(s.top=s.base) return 1;
    e=*--(s->top);
    return e;
}    
//--------------------------some execuation about the stack--------------------
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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