PAT A1064. Complete Binary Search Tree (30) [⼆叉查找树BST]

构建完全二叉搜索树并输出层序遍历序列
给定一个独特的非负整数序列,构建一棵同时是二叉搜索树和完全二叉树的树,并输出其层序遍历序列。通过排序输入序列得到中序遍历,然后确定根节点的下标,递归地找到左右子树的根节点下标,最后生成并输出层序遍历序列。

A Binary Search Tree (BST) is recursively defined as a binary tree which has the following properties:
The lef subtree of a node contains only nodes with keys less than the node’s key.
The right subtree of a node contains only nodes with keys greater than or equal to the node’s key.
Both the lef and right subtrees must also be binary search trees.
A Complete Binary Tree (CBT) is a tree that is completely filled, with the possible exception of the bottom
level, which is filled from lef to right.
Now given a sequence of distinct non-negative integer keys, a unique BST can be constructed if it is
required that the tree must also be a CBT. You are supposed to output the level order traversal sequence
of this BST.
Input Specification:
Each input file contains one test case. For each case, the first line contains a positive integer N (<=1000).
Then N distinct non-negative integer keys are given in the next line. All the numbers in a line are
separated by a space and are no greater than 2000.
Output Specification:
For each test case, print in one line the level order traversal sequence of the corresponding complete
binary search tree. All the numbers in a line must be separated by a space, and there must be no extra
space at the end of the line.
Sample Input:
10
1 2 3 4 5 6 7 8 9 0
Sample Output:
6 3 8 1 5 7 9 0 2 4
题⽬⼤意:给⼀串构成树的序列,已知该树是完全⼆叉搜索树,求它的层序遍历的序列
分析:总得概括来说,已知中序,可求root下标,可以求出层序。

  1. 因为⼆叉搜索树的中序满⾜:是⼀组序列的从⼩到⼤排列,所以只需排序所给序列即可得到中
  2. 因为根据完全⼆叉树的结点数,可以求出它的根结点在中序中对应的下标
  3. 如此,已知了中序,⼜可以根据结点数求出根结点的下标,就可以递归求出左右⼦树的根结点
    的下标
  4. i结点的左孩⼦为2 * i + 1,右孩⼦2 * i + 2,就可以根据结点下标和中序数组赋值level数组
  5. 最后输出所有结点的层序数组level
#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cmath>
using namespace std;
	vector<int> in, level;
void levelorder(int start, int end, int index) {
	if(start > end) return ;
	int n = end - start + 1;
	int l = log(n + 1) / log(2); 		// 除了最后1层的层数
	int leave = n - (pow(2, l) - 1);	// 最后1层的叶子节点数
	int root = start + (pow(2, l - 1) - 1) + min((int)pow(2, l - 1), leave);
	 /*
	pow(2, l - 1) - 1是除了root结点所在层和最后?层外,左子树的结点个数, pow(2, l - 1) 是l+1
	层最多拥有的属于根结点左子树的结点个数, min(pow(2, l - 1), leave)是最后1个结点真正拥有的
	属于根结点左子树上的结点个数
	*/ 
	level[index] = in[root];
	levelorder(start, root - 1, 2 * index + 1);
	levelorder(root + 1, end, 2 * index + 2);
}
int main() {
	int n;
	scanf("%d", &n);
	in.resize(n);
	level.resize(n);
	for(int i = 0 ; i < n; i++)
		scanf("%d", &in[i]);
	sort(in.begin(), in.end());
	levelorder(0, n - 1, 0);
	printf("%d", level[0]);
	for(int i = 1; i < n; i++)
		printf(" %d", level[i]);
return 0;
}
本课题设计了一种利用Matlab平台开发的植物叶片健康状态识别方案,重点融合了色彩与纹理双重特征以实现对叶片病害的自动化判别。该系统构建了直观的图形操作界面,便于用户提交叶片影像并快速获得分析结论。Matlab作为具备高效数值计算与数据处理能力的工具,在图像分析与模式分类领域应用广泛,本项目正是借助其功能解决农业病害监测的实际问题。 在色彩特征分析方面,叶片影像的颜色分布常与其生理状态密切相关。通常,健康的叶片呈现绿色,而出现黄化、褐变等异常色彩往往指示病害或虫害的发生。Matlab提供了一系列图像处理函数,例如可通过色彩空间转换与直方图统计来量化颜色属性。通过计算各颜色通道的统计参数(如均值、标准差及主成分等),能够提取具有判别力的色彩特征,从而为不同病害类别的区分提供依据。 纹理特征则用于描述叶片表面的微观结构与形态变化,如病斑、皱缩或裂纹等。Matlab中的灰度共生矩阵计算函数可用于提取对比度、均匀性、相关性等纹理指标。此外,局部二值模式与Gabor滤波等方法也能从多尺度刻画纹理细节,进一步增强病害识别的鲁棒性。 系统的人机交互界面基于Matlab的图形用户界面开发环境实现。用户可通过该界面上传待检图像,系统将自动执行图像预处理、特征抽取与分类判断。采用的分类模型包括支持向量机、决策树等机器学习方法,通过对已标注样本的训练,模型能够依据新图像的特征向量预测其所属的病害类别。 此类课题设计有助于深化对Matlab编程、图像处理技术与模式识别原理的理解。通过完整实现从特征提取到分类决策的流程,学生能够将理论知识与实际应用相结合,提升解决复杂工程问题的能力。总体而言,该叶片病害检测系统涵盖了图像分析、特征融合、分类算法及界面开发等多个技术环节,为学习与掌握基于Matlab的智能检测技术提供了综合性实践案例。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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