本文深入探讨了树和二叉树的基本概念,包括定义、性质、存储方式、遍历方法及应用。详细讲解了二叉树的特殊性质,如完全二叉树的特性,以及如何通过不同遍历序列构建二叉树。

1.定义

有且只有一个根结点,若干个互不相交(没有交集)的子树;

除了根结点,每个结点有且只有一个父结点;

N个结点的树有N-1条边(每个结点都有往上的一条边除了根结点);

2.存储

孩子兄弟表示法
A、每个结点都有一个指向其第一个孩子的指针
B、每个结点都有一个指向其第一个右兄弟的指针

 

 

二叉树

1.性质

1)第i层最多 2^ i-1 个结点; 

2)深度为 k 的二叉树上至多含 2^k-1 个结点(k≥1);

3)  对任何一棵二叉树,若它含有n0 个叶子结点、n2 个度为 2 的结点,则必存在关系式:n0 = n2+1;

       二叉树上结点总数   n = n0 + n1 + n2;

       二叉树上分支总数   b = n1 + 2n2;

       b = n-1;

4)完全二叉树的特性:
A、同样结点数的二叉树,完全二叉树的深度最小;
B、完全二叉树的叶子结点仅出现在最下边两层,并且最底层的叶子结点一定出现在左边,倒数第二层的叶子结点一定出现在右边;
C、完全二叉树中度为1的结点只有左孩子;

5) 完全二叉树

      A.非根结点的父结点是小超过i/2的最大整数;
      B.若 2i>n,则该结点无左孩子, 否则,编号为 2i 的结点为其左孩子结点;
      C.若 2i+1>n,则该结点无右孩子结点, 否则,编号为2i+1 的结点为其右孩子结点;

 

2.存储结构

1)顺序存储:完全二叉树从上往下,从左往右放入一维数组中;非完全把不存在的结点空出;(完全二叉树)

2)链式存储:

3.遍历

从左往右:(访问根结点、遍历左子树、遍历右子树)先序(根),中序,后序;

1.先序递归

先访问根结点;先序遍历左子树;先序遍历右子树;

void prev(struct node *t)
{
    if(t)
    {
        printf("%d",t->data);
        prev(t->lchild);
        prev(t->rchild);
    }
}

非递归

从根结点开始访问入栈,

2.层次遍历

 

 

4.建立

1.已知二叉树先序遍历输入的字符序列,空结点用,表示;

int i=0;
char s[100];
struct node* creat ( )
{
    struct node *t;
    if(s[i]==',')
    {
        i++;
        t=NULL;
    }
    else
    {
        t=(struct node*)malloc(sizeof(struct node));
        t->data=s[i];
        i++;
        t->lchild=creat();
        t->rchild=creat();
    }
    return t;
}

2.两种遍历序列确定二叉树

必须有中序

A. 已知先序和中序

struct node *creat(char a[], char b[], int n)
{
    struct node *t;
    int i;
    if(n==0) t=NULL;
    else
    {
        t=(struct node*)malloc(sizeof(struct node));
        for(i=0; i<n; i++)
        {
            if(b[i]==a[0]) break;
        }
        t->lchild=creat(a+1,b,i);             //i个左子树
        t->rchild=creat(a+1+i,b+i+1,n-1-i);   //先序 +根+左子树;中序 +根+左子树;总个数 n-1;
    }
    return t;;
}

B.已知后序和中序

struct node *creat(char a[] , char b[] , int n)
{
    struct node *t;
    int i;
    if(n==0) t=NULL;
    else
    {
        t=(struct node*)malloc(sizeof(struct node));
        t->data=b[n-1];                     //b后序
        for(i=0; i<n; i++)
        {
            if(b[i]==b[n-1]) break;         //a中序
        }
        t->lchild=creat(a,b,i);
        t->rchild=creat(a+1+i,b+i,n-1-i);   //中序 +根+左子树;后序 +左子树;
    }
    return t;
}

 

5.应用

1.求二叉树深度

int depth(struct node *t)
{
    if(t==NULL) return 0;
    else
    {
        int left=depth(t->lchild);
        int right=depth(t->rchild);
        if(left<right) return right+1;
        else return left+1;
    }
}

 

### 光流法C++源代码解析与应用 #### 光流法原理 光流法是一种在计算机视觉领域中用于追踪视频序列中运动物体的方法。它基于亮度不变性假设,即场景中的点在时间上保持相同的灰度值,从而通过分析连续帧之间的像素变化来估计运动方向和速度。在数学上,光流场可以表示为像素位置和时间的一阶导数,即Ex、Ey(空间梯度)和Et(时间梯度),它们共同构成光流方程的基础。 #### C++实现细节 在给定的C++源代码片段中,`calculate`函数负责计算光流场。该函数接收一个图像缓冲区`buf`作为输入,并初始化了几个关键变量:`Ex`、`Ey`和`Et`分别代表沿x轴、y轴和时间轴的像素强度变化;`gray1`和`gray2`用于存储当前帧和前一帧的平均灰度值;`u`则表示计算出的光流矢量大小。 #### 图像处理流程 1. **初始化和预处理**:`memset`函数被用来清零`opticalflow`数组,它将保存计算出的光流数据。同时,`output`数组被填充为白色,这通常用于可视化结果。 2. **灰度计算**:对每一像素点进行处理,计算其灰度值。这里采用的是RGB通道平均值的计算方法,将每个像素的R、G、B值相加后除以3,得到一个近似灰度值。此步骤确保了计算过程的鲁棒性和效率。 3. **光流向量计算**:通过比较当前帧和前一帧的灰度值,计算出每个像素点的Ex、Ey和Et值。这里值得注意的是,光流向量的大小`u`是通过`Et`除以`sqrt(Ex^2 + Ey^2)`得到的,再乘以10进行量化处理,以减少计算复杂度。 4. **结果存储与阈值处理**:计算出的光流值被存储在`opticalflow`数组中。如果`u`的绝对值超过10,则认为该点存在显著运动,因此在`output`数组中将对应位置标记为黑色,形成运动区域的可视化效果。 5. **状态更新**:通过`memcpy`函数将当前帧复制到`prevframe`中,为下一次迭代做准备。 #### 扩展应用:Lukas-Kanade算法 除了上述基础的光流计算外,代码还提到了Lukas-Kanade算法的应用。这是一种更高级的光流计算方法,能够提供更精确的运动估计。在`ImgOpticalFlow`函数中,通过调用`cvCalcOpticalFlowLK`函数实现了这一算法,该函数接受前一帧和当前帧的灰度图,以及窗口大小等参数,返回像素级别的光流场信息。 在实际应用中,光流法常用于目标跟踪、运动检测、视频压缩等领域。通过深入理解和优化光流算法,可以进一步提升视频分析的准确性和实时性能。 光流法及其C++实现是计算机视觉领域的一个重要组成部分,通过对连续帧间像素变化的精细分析,能够有效捕捉和理解动态场景中的运动信息
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