重建二叉树--python

本文详细介绍了一种基于前序遍历和中序遍历结果重建二叉树的算法。通过递归方式寻找根节点,并划分左右子树,最终实现二叉树的完整构建。文章还提供了Python代码示例,帮助读者深入理解算法细节。
#4.重建2叉树
#输入二叉树的前序遍历和中序遍历的结果,重建出该二叉树
#前序遍历--根-->左-->右  中序遍历--左-->根-->右  后序遍历--左-->右-->根
#二叉树特例:①二叉搜索树--左子结点小于等于根结点,右子结点大于等于根结点②堆--分为最大堆和最小堆。在最大堆中根结点值最大,在最小堆中根结点值最小
class TreeNode:
	def __init__(self,x):
		self.val = x
		self.left = None
		self.right = None
# 前序遍历
pre = [1, 2, 4, 7, 3, 5, 6, 8]
#中序遍历
mid = [4, 7, 2, 1, 5, 3, 8, 6]
def findBinaryTree(pre,pre_start,pre_end,mid,mid_start,mid_end):
	if pre_start>pre_end or mid_start>mid_end or len(pre)==0 or len(mid) == 0:
		return None
	#前序遍历第一个为根结点
	root = TreeNode(pre[pre_start])
	#循环遍历中序遍历,分别找到对应的左右子树
	for i in range(mid_start,mid_end):
		#在中序遍历中找到根结点--区分左右子树
		if mid[i] == pre[pre_start]:
			root.left = findBinaryTree(pre,pre_start+1,i-mid_start+pre_start,mid,mid_start,i-1)
			root.right = findBinaryTree(pre,i-mid_start+pre_start+1,pre_end,mid,i+1,mid_end)
	return root
print(findBinaryTree(pre,0,7,mid,0,7).val)

def findBinaryTree1(pre,nid):
	if len(pre) == 0:
		return None
	if len(pre) == 1:
		return TreeNode(pre[0])
	else:
		root = TreeNode(pre[0])
		root.left = findBinaryTree1(pre[1:mid.index(pre[0])+1],mid[:mid.index(pre[0])])
		root.right = findBinaryTree1(pre[mid.index(pre[0])+1:],mid[mid.index(pre[0])+1:])
	return root
基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于可靠性评估序贯蒙特卡洛模拟法的配电网可靠性评估研究”,介绍了利用Matlab代码实现配电网可靠性的仿真分析方法。重点采用序贯蒙特卡洛模拟法对配电网进行长时间段的状态抽样与统计,通过模拟系统元件的故障与修复过程,评估配电网的关键可靠性指标,如系统停电频率、停电持续时间、负荷点可靠性等。该方法能够有效处理复杂网络结构与设备时序特性,提升评估精度,适用于含分布式电源、电动汽车等新型负荷接入的现代配电网。文中提供了完整的Matlab实现代码与案例分析,便于复现和扩展应用。; 适合人群:具备电力系统基础知识和Matlab编程能力的高校研究生、科研人员及电力行业技术人员,尤其适合从事配电网规划、运行与可靠性分析相关工作的人员; 使用场景及目标:①掌握序贯蒙特卡洛模拟法在电力系统可靠性评估中的基本原理与实现流程;②学习如何通过Matlab构建配电网仿真模型并进行状态转移模拟;③应用于含新能源接入的复杂配电网可靠性定量评估与优化设计; 阅读建议:建议结合文中提供的Matlab代码逐段调试运行,理解状态抽样、故障判断、修复逻辑及指标统计的具体实现方式,同时可扩展至不同网络结构或加入更多不确定性因素进行深化研究。
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