用栈后续遍历二叉树的非递归算法!这有算法,哪位大虾抽点时间帮我用c++实现!感激不尽!

striker1982 2004-05-08 11:07:24
typedef struct {
BTNode* ptr;
enum {0,1,2} mark;
0 } PMType; //有mark域的结点指针类型
void PostOrder_Stack(BiTree T)//用栈后续遍历二叉树的非递归算法,
{
PMType a;
InitStack(S); //S的元素为PMType类型
Push (S,{T,0}); //根结点入栈
while(!StackEmpty(S))
{
Pop(S,a);
switch(a.mark)
{
case 0:
Push(S,{a.ptr,1}); //修改mark域
if(a.ptr->lchild) Push(S,{a.ptr->lchild,0}); //访问左子树
break;
case 1:
Push(S,{a.ptr,2}); //修改mark域
if(a.ptr->rchild) Push(S,{a.ptr->rchild,0}); //访问右子树
break;
case 2:
visit(a.ptr); //访问结点,返回
}
}//while
}//PostOrder_Stack
分析:为了区分两次过栈的不同处理方式,在堆栈中增加一个mark域,mark=0表示刚刚访问此结点,mark=1表示左子树处理结束返回,mark=2表示右子树处理结束返回.每次根据栈顶元素的mark域值决定做何种动作.
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codeyangjun 2004-06-14
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楼主可看清华殷人昆的数据结构教材!我们上课用的是这本,上面有详细的讲解
WYlslrt 2004-06-14
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既然上面说过了,我就不说了。
fannytong 2004-06-14
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小弟写得看看可以吗?


//后序非递归遍历
bool PostOrderTraverse(Bitree T)
{
Tree p;
stack<Tree> s;
p.bitree=T;

while(p.bitree||!s.empty())
{
if(p.bitree)
{
p.tag=0; //给标记tag赋初值0
s.push(p);
p.bitree=p.bitree->lchild;
}
else
{
p=s.top();
s.pop();
if(p.tag==0) //改变tag的值并压回栈中
{
p.tag=1;
s.push(p);
p.bitree=p.bitree->rchild;
}
else
{
cout<<p.bitree->data;
p.bitree=NULL;
}
}
}
return true;
}
whalefish2001 2004-05-09
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对呀,这样就可以了啊

在C++的编译器下也能运行啊。
并且速度还很快。
stephen85 2004-05-08
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这样就可以了
haoahoxueJAVA 2004-05-08
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关注中!

我也想要呀!
wlpwind 2004-05-08
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这个也可以看作c++
摘 要 针对高校教师教学业绩管理流程复杂、数据填报不规范、多级审核效率低、统计分析滞后等问题,本文设计并实现一套基于SpringBoot+Vue前后端分离架构的高校教师教学业绩综合管理系统。系统后端以SpringBoot处理业务逻辑与接口开发,前端用Vue构建交互界面,MySQL存储数据,MD5加密保障账号安全,具备低耦合、易扩展、易维护特性。 系统按权限划分为教师、学院管理员、学校管理员三级角色,构建闭环式业绩管理体系。教师可完成信息维护、业绩录入、成果申报、审核跟踪、档案导出、智能咨询与社区互动;学院管理员负责教师管理、业绩初审、数据汇总、通知发布与修正申请;学校管理员承担权限分配、数据维护、业绩终审、统计分析、公告发布与日志审计。 系统实现业绩填报、初审、终审、统计归档全流程线上化,支持批量导入、敏感词过滤、数据可视化、7×24小时AI咨询等功能,规范管理流程、减少统计误差、提升审核效率。测试表明,系统满足高校教学业绩精细化、规范化、信息化管理需求,为教师考核、绩效评定、教学评估提供数据支撑,提升高校教学管理智能化水平。 关键词: SpringBoot;Vue;教学业绩管理;三级权限;前后端分离
内容概要:本文围绕“基于雅可比伪逆迭代的双臂协同轨迹规划与跟踪误差收敛性研究”展开,通过Matlab代码实现双机械臂系统的协同运动控制与轨迹跟踪。研究采用雅可比伪逆法求解冗余机械臂的逆运动学问题,实现末端执行器在笛卡尔空间中的精确轨迹规划,并引入迭代优化机制提升双臂协同作业的精度与稳定性。重点分析了轨迹跟踪过程中误差的收敛特性,验证了所提控制算法在多自由度强耦合系统中的有效性和鲁棒性,适用于复杂环境下需要高精度配合的机器人协同操作任务。该研究属于科研仿真复现类工作,融合了机器人运动学理论、数值计算方法与控制算法设计,为多机械臂系统提供了可行的轨迹规划与控制策略参考。; 适合人群:具备扎实的机器人学基础、自动控制理论知识以及良好Matlab编程能力的科研人员或研究生,尤其适合从事多机械臂协同控制、运动规划、逆运动学求解及误差分析等方向的研究者。; 使用场景及目标:①用于多机械臂系统的协同轨迹规划与运动控制算法研究;②深入理解基于雅可比伪逆法的逆运动学求解原理及其在冗余机构中的应用;③分析轨迹跟踪误差的收敛行为,评估控制策略的稳定性与精度;④作为高质量论文复现资源,支撑相关课题的仿真验证、算法对比与改进创新。; 阅读建议:建议结合Matlab代码与机器人运动学经典理论同步学习,重点关注雅可比矩阵的构建、伪逆运算的实现方式、误差反馈机制的设计以及迭代过程中的数值稳定性处理,同时可进一步拓展至非线性优化、避免奇异位形及实时控制策略的改进研究。

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