１本程序在vc++6.0编译通过并能正常运行。
２主界面程序已经尽量做到操作简便了，用户只需要根据提示一步步进行操作就行了。
六思考和总结：这个课程设计的各个基本操作大部分都在我的综合性实验中实现了，所以做这个主要攻克插入和删除这两个算法！其中插入在书本上已经有了，其中的右平衡算法虽然没有给出，但通过给出的左平衡算法很容易就可以写出右平衡算法。
所以最终的点就在于删除算法的实现！做的过程中对插入算法进行了非常非常多次的尝试！花了非常多的时间，这其中很多时候是在对程序进行单步调试，运用了ＶＣ６。
０的众多良好工具，也学到了很多它的许多好的调试手段。
其中删除算法中最难想到的一点是：在用叶子结点代替要删除的非叶子结点后，应该递归的运用删除算法去删除叶子结点！这就是整个算法的核心，其中很强烈得体会到的递归的强大，递归的最高境界（我暂时能看到的境界）！其它的都没什么了。
选做的那两个算法很容易实现的：１合并两棵平衡二叉排序树：只需遍历其中的一棵，将它的每一个元素插入到另一棵即可。
２拆分两棵平衡二叉排序树：只需以根结点为中心，左子树独立为一棵，右子树独立为一棵，最后将根插入到左子树或右子树即可。
BSTreeEmpty(BSTreeT)初始条件：平衡二叉排序树存在。
操作结果：若T为空平衡二叉排序树，则返回TRUE,否则FALSE.BSTreeDepth(BSTreeT)初始条件：平衡二叉排序树存在。
操作结果：返回T的深度。
LeafNum(BSTreeT)求叶子结点数，非递归中序遍历NodeNum(BSTreeT)求结点数，非递归中序遍历DestoryBSTree(BSTree*T)后序遍历销毁平衡二叉排序树TR_Rotate(BSTree*p)对以*p为根的平衡二叉排序树作右旋处理，处理之后p指向新的树根结点即旋转处理之前的左子树的根结点L_Rotate(BSTree*p)对以*p为根的平衡二叉排序树作左旋处理，处理之后p指向新的树根结点，即旋转处理之前的右子树的根结点LeftBalance(BSTree*T)对以指针Ｔ所指结点为根的平衡二叉排序树作左平衡旋转处理，本算法结束时，指针Ｔ指向新的根结点RightBalance(BSTree*T)对以指针Ｔ所指结点为根的平衡二叉排序树作右平衡旋转处理，本算法结束时，指针Ｔ指向新的根结点Insert_AVL(BSTree*T,TElemTypee,int*taller)若在平衡的二叉排序树Ｔ中不存在和e有相同的关键字的结点，则插入一个数据元素为e的新结点，并返回OK,否则返回ERROR.若因插入而使二叉排序树失去平衡，则作平衡旋转处理布尔变量taller反映Ｔ长高与否InOrderTraverse(BSTreeT)递归中序遍历输出平衡二叉排序树SearchBST(BSTreeT,TElemTypee,BSTree*f,BSTree*p)在根指针Ｔ所指的平衡二叉排序树中递归的查找其元素值等于e的数据元素，若查找成功，则指针p指向该数据元素结点，并返回TRUE，否则指针p指向查找路径上访问的最后一个结点并返回FALSE，指针f指向Ｔ的双亲，其初始调用值为NULLDelete_AVL(BSTree*T,TElemTypee,int*shorter)在平衡二叉排序树中删除元素值为e的结点,成功返回OK,失败返回ERRORPrintBSTree_GList(BSTreeT)以广义表形式打印出来PrintBSTree_AoList(BSTreeT,intlength)以凹入表形式打印,length初始值为0Combine_Two_AVL(BSTree*T1,BSTreeT2)合并两棵平衡二叉排序树Split_AVL(BSTreeT,BSTree*T1,BSTree*T2)拆分两棵平衡二叉树}(2)存储结构的定义：typedefstructBSTNode{ TElemTypedata; intbf;//结点的平衡因子 structBSTNode*lchild,*rchild;//左.右孩子指针}BSTNode,*BSTree;

其中，N和S分别为载流子浓度和光子密度，g为对光子密度的增益系数，N是透明载流子密度，τ表示谐振腔中载流子寿命(注入载流子到由于光子的受激辐射复合以及自发发射和非发光复合而消失的平均时间)，τ表示谐振腔中光子寿命(从光子产生到光子丢失为止的平均时间)，Γ是光限制因子(表示在谐振腔内所有光能中有源层内部所包含的比例)，β是自发发射耦合进激射模中的比率即自发辐射因子，J是注入有源层的电流，q是电子电荷，V是有源层体积。

灰色关联分析matlab代码计算方法参考文献：王宁练：冰川平衡线变化的主导气候因子灰色关联分析冰川冻土

为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法。
该方法通过扩大果蝇搜索范围,在味道判定公式中引入调整项来实现果蝇算法的改进,并用改进后的果蝇算法优化GRNN的光滑因子。
这样可以避免果蝇算法陷入局部最优,提高模型预测精度。
将该方法用于双陷波超宽带天线模型的建立中,并对天线的S11参数和电压驻波比VVSWR参数进行预测。
结果表明,相比于FOA-GRNN建模方法和GRNN建模方法,S11参数的最大相对误差分别减小了91.08%和99.14%;VVSWR参数的最大相对误差分别减小了98.36%和99.18%,使超宽带天线建模精度得到提高,验证了该方法的可行性。

包含：基本粒子群算法、带压缩因子、线性递减权重、自适应权重、随机权重、同步变化、二阶粒子群、混沌粒子群、基于模拟退火的粒子群算法等

概述PSAT(PowerSystemAnalysisToolbox)，中文翻译为电力系统分析软件包，包含了：PF-潮流计算；
CPF-连续潮流；
OPF-最优潮流；
SSSA-小扰动分析；
TDS-时域仿真；
GUI-用户人机界面；
GNE-自定义模型等功能。
经过验证，该工具包已经可以计算上千节点规模的系统。
而且该软件包源代码完全公开，因此用户可以根据自己的研究兴趣编写修改相应源代码实现研究目的。
同时,依托于Matlab的强大计算功能以及丰富的控制、信号处理、鲁棒控制、模糊控制等工具箱,使得PSAT可以把控制科学、信号处理等方面的新思想与电力系统的传统仿真计算有机地结合起来[1]。
系统模型库及主界面为了适应针对电力系统新元件、新问题的研究，PSAT提供了丰富的静态、动态模型库：电力系统分析软件包PSAT主界面介绍（1）潮流模型，母线、传输线、变压器、平衡母线、PV母线、恒功率负荷以及并联电容器等；
（2）电力市场相关模型，供求上下限、储备功率等；
（3）断路器相关模型，故障类型、开关等；
（4）测量元件模型，测频器、相量测量单元PMU等；
（5）电机模型，同步、异步电机；
（6）负荷模型(ZIP)，电压、频率相关模型等；
（7）控制器模型，调速器、励磁，电力系统稳定器PSS及附加阻尼控制(POD)；
（8）柔性交流输电技术(FACTS)模型，静止无功补偿器(SVC)、可控串联补偿装置(TCSC)、静止同步串联补偿器(SSSC)、统一潮流控制器(UPFC)；
（9）直流输电模型；
（10）分布式发电系统，各种风机模型。
主要功能（1）潮流计算：进行各种电力系统问题研究的基础，PSAT包括了标准牛顿-拉夫逊算法、快速解耦算法等。
PSAT具有友好的潮流计算界面,在装载算例(*.mdl或*.m)文件后,选择powerflow完成潮流计算后可以弹出潮流计算GUI。
其中，清楚地列出了母线电压相角、有功、无功等潮流结果。
同时，PSAT还支持将潮流结果以文本格式输出，这样的潮流结果可以方便地应用于任何软件编写的电力系统分析软件的输入。
（2）最优潮流：PSAT采用基于Mehrotra预测-修改的内点法求解最优潮流问题，并且PSAT最优潮流中的目标函数相当丰富。
（3）小信号分析：低频振荡正成为跨大区输电安全性的瓶颈，针对这一问题的研究已广泛展开。
在完成基本的潮流计算后，PSAT便可以进行特征值参与因子等计算工作。
它采用解析法计算Jacobian矩阵，这样就保证了计算的精确性。
（4）时域仿真分析：PSAT采用修改系统参数(例如支路阻抗数值大小)以及其专有的嵌入式的故障描述文件(*.m)来构成。

报道了1064nm单频激光抽运的KTP晶体外腔单谐振光参量振荡器(OPO)，获得了波长为2.05μm的纳秒激光脉冲输出。
在平-平腔中，将2块II类相位匹配KTP晶体按走离补偿方式放置，在400Hz重复频率下，抽运单脉冲能量达到5mJ时获得了单脉冲能量为0.9mJ的2.05μm信号光输出，其脉宽约为3.7ns，对应抽运光-信号光转换效率约为18%，光束质量因子M2在x、y方向分别为2.08、3.03。

查阅JPEG编码的有关资料，对图像进行JPEG压缩，算法步骤必须包括如下几个部分：图像分块，离散余弦变换，量化，ac和dc系数的Z字形编排。
问题1:质量因子分别选为20，60，80，对比显示原图与不同质量因子下解码后的图像；
问题2:记录图像大小、压缩比、均方根误差；
对结果进行分析。

本文详细分析了IEEE1588时钟同步的基本原理，并在此基础上给出一种改进的时间同步方法。
该改进的时钟同步算法针对网络传输路径的不对称性引入加权因子，用一定时间窗内的主从时钟偏差样本的算术平均值而不是直接利用主从时钟偏差来调整从时钟，并根据算法的状态改变时间窗N的大小，同时利用方差阈值滤波的方法过滤跳变过大时钟偏差测量值，保证同步算法的稳定性。
最后给出Alcatel-LucentTSS5R系统在实验室的时间性能实验结果。
实验结果表明TSS5R时钟同步具有稳定的性能，同步精度达到亚微秒级，可满足PTN产品高精度时钟同步的要求。

利用非对称非线性函数耦合混沌同步方法,讨论了Chen吸引子的混沌同步问题,数值模拟分析初始值和耦合强度因子的选择对于实现混沌同步的影响.

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。