第十周项目1-二叉树算法库

本文介绍了二叉树的链式存储结构定义及其基本运算实现,包括创建、查找、输出等操作,并通过具体实例展示了算法的运用过程。

问题及代码:

/* 
Copyright (c)2016,烟台大学计算机与控制工程学院 
All rights reserved. 
文件名称:第十周项目1 - 二叉树算法库.cpp 
作    者:董雪 
完成日期:2016年11月3日 
版 本 号:v1.0 
 
问题描述:  定义二叉树的链式存储结构,实现其基本运算,并完成测试。  
输入描述: 若干测试数据。 
程序输出: 二叉树的输出。  
*/  

btree.h头文件代码:

 

#include <stdio.h>  
#include <malloc.h>  
#define MaxSize 100  
typedef char ElemType;  
typedef struct node  
{  
    ElemType data;              //数据元素  
    struct node *lchild;        //指向左孩子  
    struct node *rchild;        //指向右孩子  
} BTNode;  
void CreateBTNode(BTNode *&b,char *str);    //由str串创建二叉链  
BTNode *FindNode(BTNode *b,ElemType x);     //返回data域为x的节点指针  
BTNode *LchildNode(BTNode *p);              //返回*p节点的左孩子节点指针  
BTNode *RchildNode(BTNode *p);              //返回*p节点的右孩子节点指针  
int BTNodeDepth(BTNode *b);                 //求二叉树b的深度  
void DispBTNode(BTNode *b);                 //以括号表示法输出二叉树  
void DestroyBTNode(BTNode *&b);             //销毁二叉树  


btree.cpp代码:

//二叉树基本运算函数  
#include "btree.h"  
  
  
void CreateBTNode(BTNode *&b,char *str)     //由str串创建二叉链  
{  
    BTNode *St[MaxSize],*p=NULL;  
    int top=-1,k,j=0;  
    char ch;  
    b=NULL;             //建立的二叉树初始时为空  
    ch=str[j];  
    while (ch!='\0')    //str未扫描完时循环  
    {  
        switch(ch)  
        {  
        case '(':  
            top++;  
            St[top]=p;  
            k=1;  
            break;      //为左节点  
        case ')':  
            top--;  
            break;  
        case ',':  
            k=2;  
            break;                          //为右节点  
        default:  
            p=(BTNode *)malloc(sizeof(BTNode));  
            p->data=ch;  
            p->lchild=p->rchild=NULL;  
            if (b==NULL)                    //p指向二叉树的根节点  
                b=p;  
            else                            //已建立二叉树根节点  
            {  
                switch(k)  
                {  
                case 1:  
                    St[top]->lchild=p;  
                    break;  
                case 2:  
                    St[top]->rchild=p;  
                    break;  
                }  
            }  
        }  
        j++;  
        ch=str[j];  
    }  
}  
BTNode *FindNode(BTNode *b,ElemType x)  //返回data域为x的节点指针  
{  
    BTNode *p;  
    if (b==NULL)  
        return NULL;  
    else if (b->data==x)  
        return b;  
    else  
    {  
        p=FindNode(b->lchild,x);  
        if (p!=NULL)  
            return p;  
        else  
            return FindNode(b->rchild,x);  
    }  
}  
BTNode *LchildNode(BTNode *p)   //返回*p节点的左孩子节点指针  
{  
    return p->lchild;  
}  
BTNode *RchildNode(BTNode *p)   //返回*p节点的右孩子节点指针  
{  
    return p->rchild;  
}  
int BTNodeDepth(BTNode *b)  //求二叉树b的深度  
{  
    int lchilddep,rchilddep;  
    if (b==NULL)  
        return(0);                          //空树的高度为0  
    else  
    {  
        lchilddep=BTNodeDepth(b->lchild);   //求左子树的高度为lchilddep  
        rchilddep=BTNodeDepth(b->rchild);   //求右子树的高度为rchilddep  
        return (lchilddep>rchilddep)? (lchilddep+1):(rchilddep+1);  
    }  
}  
void DispBTNode(BTNode *b)  //以括号表示法输出二叉树  
{  
    if (b!=NULL)  
    {  
        printf("%c",b->data);  
        if (b->lchild!=NULL || b->rchild!=NULL)  
        {  
            printf("(");  
            DispBTNode(b->lchild);  
            if (b->rchild!=NULL) printf(",");  
            DispBTNode(b->rchild);  
            printf(")");  
        }  
    }  
}  
void DestroyBTNode(BTNode *&b)   //销毁二叉树  
{  
    if (b!=NULL)  
    {  
        DestroyBTNode(b->lchild);  
        DestroyBTNode(b->rchild);  
        free(b);  
    }  
}  


main.cpp:

#include "btree.h"  
int main()  
{  
    BTNode *b,*p,*lp,*rp;;  
    printf("  (1)创建二叉树:");  
    CreateBTNode(b,"A(B(D,E(H(J,K(L,M(,N))))),C(F,G(,I)))");  
    printf("\n");  
    printf("  (2)输出二叉树:");  
    DispBTNode(b);  
    printf("\n");  
    printf("  (3)查找H节点:");  
    p=FindNode(b,'H');  
    if (p!=NULL)  
    {  
        lp=LchildNode(p);  
        if (lp!=NULL)  
            printf("左孩子为%c ",lp->data);  
        else  
            printf("无左孩子 ");  
        rp=RchildNode(p);  
        if (rp!=NULL)  
            printf("右孩子为%c",rp->data);  
        else  
            printf("无右孩子 ");  
    }  
    else  
        printf(" 未找到!");  
    printf("\n");  
    printf("  (4)二叉树b的深度:%d\n",BTNodeDepth(b));  
    printf("  (5)释放二叉树b\n");  
    DestroyBTNode(b);  
    return 0;  
}  


运行结果截图:

知识点总结:学习了定义二叉树算法库。

学习心得:平时要多加练习,多画。

 

 

内容概要:本文详细介绍了一种基于Simulink的表贴式永磁同步电机(SPMSM)有限控制集模型预测电流控制(FCS-MPCC)仿真系统。通过构建PMSM数学模型、坐标变换、MPC控制器、SVPWM调制等模块,实现了对电机定子电流的高精度跟踪控制,具备快速动态响应和低稳态误差的特点。文中提供了完整的仿真建模步骤、关键参数设置、核心MATLAB函数代码及仿真结果分析,涵盖转速、电流、转矩和三相电流波形,验证了MPC控制策略在动态性能、稳态精度和抗负载扰动方面的优越性,并提出了参数自整定、加权代价函数、模型预测转矩控制和弱磁扩速等优化方向。; 适合人群:自动化、电气工程及其相关专业本科生、研究生,以及从事电机控制算法研究与仿真的工程技术人员;具备一定的电机原理、自动控制理论和Simulink仿真基础者更佳; 使用场景及目标:①用于永磁同步电机模型预测控制的教学演示、课程设计或毕业设计项目;②作为电机先进控制算法(如MPC、MPTC)的仿真验证平台;③支撑科研中对控制性能优化(如动态响应、抗干扰能力)的研究需求; 阅读建议:建议读者结合Simulink环境动手搭建模型,深入理解各模块间的信号流向与控制逻辑,重点掌握预测模型构建、代价函数设计与开关状态选择机制,并可通过修改电机参数或控制策略进行拓展实验,以增强实践与创新能力。
根据原作 https://pan.quark.cn/s/23d6270309e5 的源码改编 湖北省黄石市2021年中考数学试卷所包含的知识点广泛涉及了中学数学的基础领域,涵盖了实数、科学记数法、分式方程、几何体的三视图、立体几何、概率统计以及代数方程等多个方面。 接下来将对每道试题所关联的知识点进行深入剖析:1. 实数与倒数的定义:该题目旨在检验学生对倒数概念的掌握程度,即一个数a的倒数表达为1/a,因此-7的倒数可表示为-1/7。 2. 科学记数法的运用:科学记数法是一种表示极大或极小数字的方法,其形式为a×10^n,其中1≤|a|<10,n为整数。 此题要求学生运用科学记数法表示一个天文单位的距离,将1.4960亿千米转换为1.4960×10^8千米。 3. 分式方程的求解方法:考察学生解决包含分母的方程的能力,题目要求找出满足方程3/(2x-1)=1的x值,需通过消除分母的方式转化为整式方程进行解答。 4. 三视图的辨认:该题目测试学生对于几何体三视图(主视图、左视图、俯视图)的认识,需要识别出具有两个相同视图而另一个不同的几何体。 5. 立体几何与表面积的计算:题目要求学生计算由直角三角形旋转形成的圆锥的表面积,要求学生对圆锥的底面积和侧面积公式有所了解并加以运用。 6. 统计学的基础概念:题目涉及众数、平均数、极差和中位数的定义,要求学生根据提供的数据信息选择恰当的统计量。 7. 方程的整数解求解:考察学生在实际问题中进行数学建模的能力,通过建立方程来计算在特定条件下帐篷的搭建方案数量。 8. 三角学的实际应用:题目通过在直角三角形中运用三角函数来求解特定线段的长度。 利用正弦定理求解AD的长度是解答该问题的关键。 9. 几何变换的应用:题目要求学生运用三角板的旋转来求解特定点的...
Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究内容概要:本文围绕“Python基于改进粒子群IPSO与LSTM的短期电力负荷预测研究”展开,提出了一种结合改进粒子群优化算法(IPSO)与长短期记忆网络(LSTM)的混合预测模型。通过IPSO算法优化LSTM网络的关键参数(如学习率、隐层节点数等),有效提升了模型在短期电力负荷预测中的精度与收敛速度。文中详细阐述了IPSO算法的改进策略(如引入自适应惯性权重、变异机制等),增强了全局搜索能力与避免早熟收敛,并利用实际电力负荷数据进行实验验证,结果表明该IPSO-LSTM模型相较于传统LSTM、PSO-LSTM等方法在预测准确性(如MAE、RMSE指标)方面表现更优。研究为电力系统调度、能源管理提供了高精度的负荷预测技术支持。; 适合人群:具备一定Python编程基础、熟悉基本机器学习算法的高校研究生、科研人员及电力系统相关领域的技术人员,尤其适合从事负荷预测、智能优化算法应用研究的专业人士。; 使用场景及目标:①应用于短期电力负荷预测,提升电网调度的精确性与稳定性;②为优化算法(如粒子群算法)与深度学习模型(如LSTM)的融合应用提供实践案例;③可用于学术研究、毕业论文复现或电力企业智能化改造的技术参考。; 阅读建议:建议读者结合文中提到的IPSO与LSTM原理进行理论学习,重点关注参数优化机制的设计思路,并动手复现实验部分,通过对比不同模型的预测结果加深理解。同时可拓展尝试将该方法应用于其他时序预测场景。
霍夫曼编码是一种广泛使用的无损数据压缩算法,其核心思想是通过构建一棵带权路径最短的二叉树(霍夫曼树),为高频出现的字符分配较短的编码,为低频出现的字符分配较长的编码,从而实现高效压缩。在 Python 中,虽然标准库中没有直接实现霍夫曼编码的模块,但可以借助一些第三方库或自行实现相关算法。 ### 1. 使用 `bitarray` 库进行位操作 霍夫曼编码涉及大量的位操作,例如将字符编码为二进制串并进行打包和解包。Python 中的 `bitarray` 库非常适合这一任务,它提供了高效的位数组操作,便于构建和处理二进制数据流。 安装方式: ```bash pip install bitarray ``` 示例代码片段: ```python from bitarray import bitarray # 示例字符编码 code_table = { 'a': bitarray('0'), 'b': bitarray('10'), 'c': bitarray('11') } # 编码过程 text = "abac" encoded = bitarray() for char in text: encoded.extend(code_table[char]) # 写入文件 with open('compressed.bin', 'wb') as f: encoded.tofile(f) ``` ### 2. 自行实现霍夫曼编码类 虽然没有现成的库直接提供霍夫曼编码功能,但可以根据算法原理自行实现。通常包括以下组件: - **节点类**:用于构建霍夫曼树 - **优先队列**:使用 `heapq` 模块实现最小堆 - **编码与解码函数** 示例代码: ```python import heapq from collections import Counter class HuffmanNode: def __init__(self, char, freq): self.char = char self.freq = freq self.left = None self.right = None def __lt__(self, other): return self.freq < other.freq def build_huffman_tree(freq_map): heap = [HuffmanNode(char, freq) for char, freq in freq_map.items()] heapq.heapify(heap) while len(heap) > 1: left = heapq.heappop(heap) right = heapq.heappop(heap) merged = HuffmanNode(None, left.freq + right.freq) merged.left = left merged.right = right heapq.heappush(heap, merged) return heap[0] ``` ### 3. 霍夫曼编码的应用场景 基于纯霍夫曼算法的压缩程序能够对未经压缩的文件格式起到压缩作用,特别是对字节种类不多、重复次数多的文件格式如 BMP 位图、AVI 视频等能够起到非常好的压缩效果,但对于本身已经经过压缩的文件格式如 DOCX、MP4 等基本无效 [^2]。 此外,在实际运行测试过程中发现,对于权值相同的字符,每次迭代排序时编码要么是 0、要么是 1,这往往造成成对的编译码错误,问题主要出在以下代码中: ```python sorts = sorted(l, key=lambda x: x.value, reverse=False) ``` 因此,在实现过程中应特别注意节点排序策略,确保编码的一致性和正确性 [^3]。 ### 4. 面向对象设计与扩展性 在实现霍夫曼编码的过程中,可以采用面向对象设计来提高代码的可扩展性与灵活性。例如,使用策略模式处理不同的编码策略,使用工厂模式创建节点对象,使用递归模式构建霍夫曼树 [^1]。 ---
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