通过本次实习加强了对二叉树的建立和各种遍历操作的了解。 1. 学会并实现二叉树的建立； 2. 掌握二叉树的遍历思想和存储实现； 3. 掌握二叉树的先序中序后序递归遍历； 4. 掌握二叉树的先序中序后序层序非递归遍历； 5．编制程序实现二叉树遍历算法并运行。 正文 二、综合训练任务描述 这次实习的主要任务是对二叉树的先序、中序、后序的递归与非递归遍历算法，按层次遍历的非递归遍历算法的实现，同时也实现了对二叉树的创建的算法。 三、算法设计 (1) 文字描述 1、程序中的核心数据结构的定义及其说明： typedef struct BiTNode { TElemType data; BiTNode *lchild,*rchild; } BiTNode,*BiTree; 在程序中定义了二叉树的链式存储结构，其中包括二叉树的3个域：数据域和左右指针域。 2.程序共分为几个部分： 第一部分：栈的构建、销毁、进栈和出栈等一些基本操作； 第二部分：队列的构建、销毁、入队和出队等一些基本操作； 第三部分：最主要的一部分包括了二叉树的各种操作：先序模块，中序模块，后序模块，层序模块；它们分别完成了二叉树的建立，以及递归、非递归的先序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历算法：其中先序中序后序的递归遍历算法是利用二叉树的链式存储结构进行的遍历。 ### 二叉树遍历论文知识点汇总 #### 综合训练目的与要求 - **学习目标**：通过本次实习，加深对二叉树的理解，并掌握其建立与遍历方法。 - **理解并实现二叉树的建立**：能够根据给定的数据结构，构建出具体的二叉树实例。 - **掌握二叉树的遍历思想和存储实现**：理解二叉树遍历的基本原理，包括递归与非递归方法。 - **掌握二叉树的先序、中序、后序遍历**：熟练应用递归方法完成这三种遍历方式。 - **掌握二叉树的层序遍历**：实现非递归的层序遍历算法。 - **编写程序实现遍历算法并运行**：能够编写代码实现以上所述的所有遍历方法，并对其进行验证。 #### 二叉树的创建与遍历概述 - **二叉树定义**：二叉树是一种每个节点最多有两个子节点的树形结构。通常将这两个子节点称为“左子节点”和“右子节点”。在计算机科学中，二叉树是一个重要的数据结构，用于表示层级关系或进行搜索操作。 - **数据结构定义**： ```c typedef struct BiTNode { TElemType data; // 数据域 BiTNode *lchild, *rchild; // 左右子节点指针 } BiTNode, *BiTree; ``` 这里定义了一个二叉树节点的数据结构，包括一个数据域和两个指向子节点的指针。 - **算法设计与实现**： - **栈与队列的基础操作**：栈用于实现递归遍历的非递归版本，队列用于实现层序遍历。 - **先序、中序、后序遍历**： - **递归遍历**：基于二叉树的递归性质实现。 - **非递归遍历**：使用栈来模拟递归调用的过程。 - **层序遍历**：采用队列实现，逐层访问节点。 #### 具体实现细节 1. **二叉树的创建**： - 使用先序遍历来创建二叉树，根据输入的字符构建节点。当遇到特殊字符`'#'`时，表示该位置为叶子节点。 ```c void CreateBiTreePreOrder(BiTree &T) { charch; scanf("%c", &ch); if (ch == '#') { T = NULL; } else { if (!(T = (BiTNode *)malloc(sizeof(BiTNode)))) { exit(-1); } T->data = ch; CreateBiTreePreOrder(T->lchild); CreateBiTreePreOrder(T->rchild); } } ``` 2. **先序遍历**： - **递归算法**：首先访问根节点，然后递归地遍历左子树和右子树。 - **非递归算法**：使用栈模拟递归过程，先将根节点压入栈中，然后每次从栈顶取出节点访问，并依次将其右子节点和左子节点压入栈中。 ```c void PreOrderTraverse(BiTree T, int(*Visit)(TElemType)) { BiTree p; SqStack S; InitStack(S); Push(S, T); while (!StackEmpty(S)) { Pop(S, p); Visit(p->data); if (p->rchild != NULL) { Push(S, p->rchild); } if (p->lchild != NULL) { Push(S, p->lchild); } } DestroyStack(S); } ``` 3. **中序遍历**： - **递归算法**：首先递归遍历左子树，然后访问根节点，最后递归遍历右子树。 - **非递归算法**：使用栈辅助实现。从根节点开始，将其压入栈中，然后不断压入左子节点直到左子节点为空，此时开始出栈并访问节点，之后再将其右子节点压入栈中继续重复上述过程。 ```c void InOrderTraverse(BiTree T, int(*Visit)(TElemType)) { BiTree p; SqStack S; InitStack(S); p = T; while (p || !StackEmpty(S)) { if (p) { Push(S, p); p = p->lchild; } else { Pop(S, p); if (!Visit(p->data)) { return; } p = p->rchild; } } DestroyStack(S); } ``` 4. **后序遍历**： - **递归算法**：先递归遍历左子树，然后递归遍历右子树，最后访问根节点。 - **非递归算法**：与中序遍历类似，但需要注意调整访问顺序。 5. **层序遍历**： - 使用队列实现，将根节点入队，然后逐层处理队列中的节点。对于每个节点，先访问它，然后将其左右子节点（如果存在的话）依次入队。 #### 总结 通过上述实习内容的学习，可以深入理解二叉树的基本概念及其遍历方法。递归与非递归遍历都是解决遍历问题的重要手段，各有优缺点。递归方法简洁易懂，但在大规模数据集上可能会导致栈溢出等问题；而非递归方法虽然代码相对复杂，但在空间效率方面表现更佳。此外，通过对这些遍历算法的实现，还能进一步提升编程技能和解决问题的能力。

基于蒙特卡罗树搜索的 Quoridor AI 是一个抽象的策略游戏，在 81 (9x9) 个正方形的棋盘上玩，目标是让你的棋子到棋盘的另一边。 这个玩 Quoridor 的 AI 代理基于 。 纯 MCTS 导致性能不佳。 应用一些启发式方法后，性能得到了显着提高。 我在树搜索的选择、扩展和模拟阶段（以及搜索后的后期处理）添加了启发式方法。 您可以在下面的“包含的一些启发式方法”部分中看到其中的一些。 如果您想查看所有启发式方法或其实现细节，请参阅源代码中的注释。 （找到“启发式”这个词。） 您可以在网站（或 Web 应用程序） 上与此 AI 对战。 网站上每个 AI 级别的每次移动推出次数如下。 等级 每次移动的卷展栏 新手 2,500 平均 7,500 好的 20,000 强的 60,000 最新版本 (v0.3) 中包含的一些启发式方法 Quoridor 的分支因子很

从 onnxruntime-1.9.0-cp36-cp36m-linux_armv7l.whl 到onnxruntime-1.16.0-cp39-cp39-linux_armv7l.whl 版本都有 Python 3.6 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.7 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.8 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.9 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.10 支持 onnxruntime 1.9.0 ~ 1.16.0; Python 3.11 支持 onnxruntime 1.15.0 ~ 1.16.0;

基于lex和yacc的词法分析器+语法分析器，可以在控制台生成语法分析树 要使用lex和yacc（或其GNU版本flex和bison）来创建一个可以在控制台生成语法分析树的词法分析器和语法分析器，你需要遵循以下步骤： 定义词法规则 (lex文件)： 使用正则表达式来定义你的语言中的记号（tokens）。 为每个记号编写一个规则，当lex匹配到输入流中的这些模式时，它会执行相应的动作。 编写语法规则 (yacc文件)： 使用BNF（巴科斯-诺尔范式）或EBNF（扩展巴科斯-诺尔范式）来定义你的语言的语法。 为每个语法规则编写一个动作，这个动作通常包括构建语法分析树的一部分。 集成lex和yacc： lex生成的词法分析器会读取源代码，并产生记号流。 yacc生成的语法分析器会消费这些记号，并根据语法规则构建分析树。

在qtreewieget中实现右击菜单，用qtreewidget模仿visionpro实现算子输入输出关系显示，拖动Item变换当前位置或绑定输入输出关系，拖动item移动算子位置同时更新输入输出箭头位置，实现按住Ctrl+F键来搜索算子名，若搜索到，则高亮显示。详见链接：https://blog.csdn.net/weixin_43935474/article/details/130013613?spm=1001.2014.3001.5501

根据哥伦比亚、秘鲁和墨西哥个体的饮食习惯和身体状况估计肥胖水平数据集，依据频繁食用高热量食物(FAVC)、食用蔬菜频率(FCVC)、主餐数量(NCP)、两餐之间的食物消耗量(CAEC)、每日饮水量 (CH20)等数据特征，预测人群的肥胖水平(Obesity Prediction)，肥胖水平分为7类，分别为体重不足、正常体重、超重I级、超重II级、肥胖I型、肥胖II型和III型肥胖。 利用决策树进行分析预测，内附数据集、源代码、实验分析报告以及可视化结果

论文研究-基于C4.5决策树方法的到港航班延误预测问题研究.pdf,  航班延误一直是机场运营管理的一大难题，建立有效的模型实现较准确的延误预测来协助机场方面采取应对措施，于机场于社会都有重要意义. 本研究提出一个面向机场的到港航班延误预测问题，对比现有的贝叶斯网络及朴素贝叶斯方法，结合航班数据的特点构建了基于C4.5决策树的航班延误预测模型. 针对国内某大型机场的真实数据集，本研究 设计了大量实验，实验结果表明所提模型正确率接近80%，较两种贝叶斯方法有进一步提升. 此外研究还设计实验分析了影响模型效果的因素.

拓维思树障分析操作教程 拓维思树障分析操作教程是电力系统中常用的分析工具，用于分析电力系统中的树障问题。本教程将指导您如何使用拓维思树障分析操作软件进行树障分析。 一、创建工程 在开始树障分析之前，需要创建一个新的工程。点击创建工程，选择工程文件存放文件夹，并输入工程名称。工程名称可以是*kV*线塔-*塔，表示该工程是用于分析*kV*线塔的树障问题。点击保存后，鼠标右键点击工程名称，选择创建全局数据导入 LAS 文件。 二、数据导入 在数据导入页面中，需要选择要导入的 LAS 文件，并点击高程着色以显示树障的高度信息。然后，点击杆塔标记设置杆塔信息，输入杆塔的相关信息，如技术规范、电压等级、回路数、检测项等。 三、坐标投影系设置 在坐标投影系设置页面中，需要选择合适的坐标投影系，例如UTM 坐标系或 Gauss-Krüger 坐标系等。同时，需要设置中央子无线设置线路信息，包括技术规范、电压等级、回路数、检测项等。 四、线路信息编辑 在线路信息编辑页面中，需要编辑线路的相关信息，如技术规范、电压等级、回路数、检测项等。同时，需要勾选word报告，以便生成树障分析报告。 五、自动分四类 在自动分四类页面中，需要选择要分类的对象，并点击自动分四类按钮。系统将根据对象的特征将其分类为四类：树障、杆塔、线路和其他。 六、标记点云类型 在标记点云类型页面中，需要使用折线工具或者矩形工具框选目标红色，即为选中目标。然后，点击对应目标类型分类完成检测。 七、输出报告 在输出报告页面中，需要设置截图参数，以便生成树障分析报告。点击检测按钮，系统将生成树障分析报告，包括树障的位置、类型、数量等信息。 八、结论 通过使用拓维思树障分析操作软件，我们可以快速、准确地分析电力系统中的树障问题，提高电力系统的安全性和可靠性。本教程提供了详细的操作步骤，帮助您快速掌握拓维思树障分析操作软件的使用方法。

### 树莓派简介 #### 一、树莓派概述 树莓派（Raspberry Pi）是一种体积小巧、价格低廉的单板计算机，专为计算机编程教育设计，旨在提升学校的计算机科学及相关学科的教学质量，激发学生对计算机的兴趣，并鼓励计算机爱好者进行软硬件方面的创新。 #### 二、树莓派的历史背景与研发目的 - **历史背景**：树莓派项目起源于英国，最初由一群关心学校计算机教学状况的教育工作者和计算机科学家发起。 - **研发目的**： - 提升学校计算机科学及相关学科的教学质量。 - 使计算机学习变得更加有趣，激发学生的兴趣。 - 鼓励计算机爱好者探索和创新，开发新的软硬件应用。 #### 三、树莓派的硬件配置 - **核心处理器**：基于ARM架构的处理器。 - **存储介质**：使用SD卡作为主存储介质，支持运行Linux等操作系统。 - **接口**：配备两个USB接口、一个以太网接口、视频模拟信号输出接口、HDMI高清视频输出接口以及支持Wi-Fi功能。 - **其他特性**： - 支持高达1080p的高清视频播放。 - 集成OpenGL ES 2.0和硬件加速OpenVG。 - GPU性能强大，支持1G像素/秒、1.5G纹理/秒或24GFLOPs的纹理过滤能力。 #### 四、树莓派的应用场景 树莓派因其小巧便携、功能多样而受到广泛欢迎，可用于多种应用场景： - **教育领域**：作为计算机科学入门的实验平台。 - **家庭自动化**：智能家居控制中心，如智能灯控、温控等。 - **多媒体娱乐**：音乐播放器、视频播放器等。 - **物联网项目**：数据采集与传输节点。 - **游戏开发**：自制游戏机。 - **科研领域**：用于气象监测、生物医学研究等。 - **DIY项目**：创意无限，如自制无人机控制、自动喂食器等。 #### 五、树莓派的优势特点 - **操作系统支持**：原生支持Linux系统，兼容性好，可安装丰富的应用程序。 - **GPIO接口**：通用输入输出接口，支持各种扩展硬件，如传感器、显示器等。 - **Wi-Fi功能**：内置Wi-Fi模块，便于实现无线网络连接。 - **社区资源**：活跃的用户社区提供丰富的教程和技术支持。 #### 六、树莓派的实际案例展示 - **机械假肢控制器**：MIT Media Lab的研究人员利用树莓派作为机械假肢的控制单元。 - **自制笔记本电脑**：连接LCD屏幕、键盘和鼠标后，可变为一台便携式电脑。 - **树莓派烤箱**：通过iPad控制温度和时间，实现智能烹饪。 - **树莓派游戏机**：安装RetroPie等系统后，可作为复古游戏机使用。 - **树莓派谷歌日历**：将实时的日程安排显示在墙上。 - **飞行控制器**：用作无人机的飞行控制器，并记录飞行数据。 - **智能咖啡机**：实现咖啡机的远程控制。 - **Wi-Fi相机**：配备摄像头模块，实现远程监控。 - **自动喂食器**：定时定量喂养宠物。 #### 七、总结 树莓派以其小巧、低成本、高性能的特点，在教育、科研、娱乐等多个领域发挥着重要作用。无论是初学者还是资深玩家，都能从中找到乐趣并实现自己的创意项目。随着技术的不断进步，未来树莓派的应用前景将更加广阔。 通过以上介绍可以看出，树莓派不仅是一款强大的计算工具，更是激发创造力和实践能力的理想平台。

用Python代码实现了一个GBDT类，训练和预测数据，给出了运行示例。代码解释说明的博客地址：https://blog.csdn.net/u013172930/article/details/143473024 梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree，简称GBDT）是一种基于集成学习的机器学习算法，它通过迭代地添加新的树来改进整体模型。GBDT的核心思想是通过不断学习前一个树的残差来构建新的树，以此来修正前一个树的预测误差。在每次迭代中，GBDT都会生成一棵新的决策树，然后将新的决策树与现有的模型集成在一起，以优化目标函数。这种算法特别适合处理回归问题，同时在分类问题上也有不错的表现。 Python作为一门高级编程语言，因其简洁性和强大的库支持，在数据科学领域得到了广泛的应用。在Python中实现GBDT算法，通常需要借助一些专门的机器学习库，例如scikit-learn。然而，在给定的文件中，我们有一个从头开始编写的GBDT类实现，这意味着它可能不依赖于任何外部的库，而是直接用Python的原生功能来完成算法的实现。 文件列表中的"gbdt.ipynb"可能是一个Jupyter Notebook文件，这是一个交互式编程环境，非常适合进行数据科学实验。该文件很可能是对GBDT算法实现的解释和使用说明，其中可能包含了详细的代码注释和运行示例。"cart.py"文件名暗示了它可能是实现分类与回归树（CART）算法的Python脚本。CART是一种决策树算法，可以用于生成GBDT中的单棵树。"utils.py"文件通常包含一些辅助功能或通用工具函数，这些可能是为了支持GBDT类的运行或者在实现过程中使用的通用功能。 这个压缩包文件包含了用Python从零开始实现GBDT算法的完整过程。它不仅提供了GBDT算法的代码实现，还可能包括了如何使用该算法进行训练和预测的示例，以及相关的辅助代码和工具函数。通过这样的实现，用户可以更深入地理解GBDT的工作原理，而不仅仅是作为一个“黑盒”使用现成的机器学习库。