/*这是一个在字符环境中，用ASCII码打印二叉树形状的算法。
采用层次遍法。
算法拙劣，仅供初学者做练习，（本人也是初学者，自学数据结构，刚好学到这二叉树这一章，搞几个二叉的例题，却不知道其构造形状，想调用图形ＡＰＩ做个美观点的，却有点偏离本章的学习目的，只好用字符打印，linux环境中打印的还可以，ＤＯＳ屏幕如果不够宽您输出到文本，如果您有更好的算法一定不吝赐教。
我的ＱＱ：137241638mail：hnflcp@139.com*/voidPBTNodePrint(PBTNode*pb[],intn,inth){ intl=-1, r=0, i,j,k, end; charc; PBTNode*p; if(ndata); printf("\n"); return; } h=h-pb[0]-＞level+2; for(k=0;kparent-＞space; for(;jlrflag==0)?'/':'\\'; printf("%c",c); } printf("\n"); } for(i=0;ilrflag==0) p-＞space=p-＞parent-＞space+l; else p-＞space=p-＞parent-＞space+r; } for(i=0,j=0;idata); } printf("\n");}//循环打印所有层的数据

二叉树的高度和深度

1.要求对文件进行Huffman编码的算法,以及对一编码文件进行解码的算法2.熟练掌握二叉树的应用;具体要求如下:最小冗余码/哈夫曼码

binarytree：用于研究二叉树的Python库

文本处理是现代化计算机应用的重要领域。
文本由字符组成，字符以某种编码形式存储在计算机中。
每个字符的编码可以是相等长度的，也可以是不等长度的。
我们熟知的ASCII编码是等长编码。
为了提高存储和处理文本的效率，在一些计算机应用场合，如数据通信，常采用不等长的编码，对常用的字符用较少的码位编码，不常出现的字符用较多的码位编码，从而减少文本的存储长度。
哈夫曼编码就是用于此目的的不等长编码方法。
当然，编码的对面就有译码。
本课题中，首先是构造哈夫曼树。
给定一组权值，以此作为叶结点的权值，可以构造多棵扩充二叉树，它们通常具有不同的加权路径长度。
其中具有最小加权路径长度的扩充二叉树，用于构造高效的不等长编码。
哈夫曼给出了构造具有最小加权路径长度的扩充二叉树的算法，称位哈夫曼算法。
用哈夫曼算法构造的扩充二叉树称为哈夫曼编码树或哈夫曼树。
当然，还有编码和译码部分。
本系统的前端开发工具是VisualC++6.0。
具有输入字符集大小及权值大小，构造哈夫曼树，并对用户输入的字符串进行编码以及译码还有退出四种功能。
本程序经过测试后，功能均能实现，运行稳定。

1．对于二叉排序树，下面的说法（）是正确的。
A．二叉排序树是动态树表，查找不成功时插入新结点时，会引起树的重新分裂和组合B．对二叉排序树进行层序遍历可得到有序序列C．用逐点插入法构造二叉排序树时，若先后插入的关键字有序，二叉排序树的深度最大D．在二叉排序树中进行查找，关键字的比较次数不超过结点数的1/22．在有n个结点且为完全二叉树的二叉排序树中查找一个键值，其平均比较次数的数量级为（）。
A．O(n)B．O(log2n)C．O(n*log2n)D．O(n2)3．静态查找与动态查找的根本区别在于（）。
A.它们的逻辑结构不一样B.施加在其上的操作不同C.所包含的数据元素类型不一样D.存储实现不一样4．已知一个有序表为{12，18，24，35，47，50，62，83，90，115，134}，当折半查找值为90的元素时，经过（）次比较后查找成功。
A．2B．3C．4D．55．已知数据序列为（34，76，45，18，26，54，92，65），按照依次插入结点的方法生成一棵二叉排序树，则该树的深度为（）。
A.4B.5C.6D.76．设散列表表长m=14，散列函数H（k）=kmod11。
表中已有15，38，61，84四个元素，如果用线性探测法处理冲突，则元素49的存储地址是（）。
A.8B.3C.5D.97.平衡二叉树的查找效率呈（）数量级。
A.常数阶B.线性阶C.对数阶D.平方阶8.设输入序列为{20,11,12,…},构造一棵平衡二叉树，当插入值为12的结点时发生了不平衡，则应该进行的平衡旋转是（）。
A.LLB.LRC.RLD.RR二、填空题（每空3分，共24分）。
1．在有序表A[1..18]中，采用二分查找算法查找元素值等于A[7]的元素，所比较过的元素的下标依次为。
2．利用逐点插入法建立序列(61，75，44，99，77，30，36，45)对应的二叉排序树以后，查找元素36要进行次元素间的比较，查找序列为。
3.用顺序查找法在长度为n的线性表中进行查找，在等概率情况下，查找成功的平均比较次数是。
4.二分查找算法描述如下：intSearch_Bin(SSTST,KTkey){low=1;high=ST.length;while(low＜=high){mid=(low+high)/2;if(key==ST.elem[mid].key)returnmid;elseif(key＜ST.elem[mid].key);else;}return0;}5．链式二叉树的定义如下：typedefstructBtn{TElemTypedata;;}BTN,*BT;6．在有n个叶子结点的哈夫曼树中，总结点数是。
三、综合题（共52分）。
1.（共12分）假定关键字输入序列为19，21，47，32，8，23，41，45，40，画出建立二叉平衡树的过程。
2.（共15分）有关键字{13，28，31，15，49，36，22，50，35，18，48，20}，Hash函数为H=keymod13，冲突解决策略为链地址法，请构造Hash表（12分），并计算平均查找长度（3分）。
ASL=3.（共10分）设关键字码序列{20，35，40，15，30，25}，给出平衡二叉树的构造过程。
4.（共15分）设哈希表长为m=13，散列函数为H(k)=kmod11，关键字序列为5，7，16，12，11，21，31，51，17

选择输入前中后缀表达式，建立表达式二叉树，再前序中序后序遍历二叉树，输出三种形式的表达式

课程大纲每节课资料提前5天发放第1章本节大纲”破解“算法面试"Hack"theAlgorithmInterview算法面试究竟考什么史上最全的算法面试考点大全2013-2018面试难度变化如何在最有效率的准备算法面试如何在不押题的情况下更有信息的去面试2018/6/24上午9:30:00第2章本节大纲二分与LogN算法BinarySearch&LogNAlgorithm二分法三重境界二分位置之满足条件的第一次-BinarySearchonIndex-OOXX二分位置之保留一半-BinarSearchonIndex-Halfhalf二分答案-BinarySearchonResult学习BinarySearch的通用模板，不再死循环讲解SearchinRotatedSortedArray等10道高频二分搜索题2018/7/1上午9:30:00第3章本节大纲为面试而生的双指针算法TwoPointersAlgorithmTwoSum问题及他的各种扩展TwoSum&Follow-ups其他高频的双指针问题2018/7/2上午9:30:00第4章本节大纲宽度优先搜索和拓扑排序BFS&TopologicalSorting二叉树上的宽搜BFSinBinaryTree二叉树的序列化问题BinaryTreeSerialization图上的宽搜BFSinGraph拓扑排序TopologicalSorting棋盘上的宽搜BFSinChessboard2018/7/15上午9:30:00第5章本节大纲基于树的深度优先搜索Tree-basedDFS二叉树的深度优先遍历BinaryTreeDFSTraversal先序/中序/后序Preorder/inorder/postorder二叉树中的分治算法Divide&ConquerDFS模板IntroduceDFSTemplate二叉树高频面试问题递归三要素遍历算法与分治算法对比TraversevsDivideConquer2018/7/16上午9:30:00第6章本节大纲基于组合的深度优先搜索Combination-basedDFS组合类深搜CombinationDFS排列类深搜PermutationDFS图上的深搜GraphDFS非递归的深搜实现方法Non-Recursion2018/7/22上午9:30:00第7章本节大纲基于排列、图的深度优先搜索Permutation/GraphbasedDFSTBD2018/7/23上午9:30:00第8章本节大纲数据结构-栈，队列，哈希表与堆Stack,Queue,Hash&Heap哈希表Hash常用的哈希库的区别HashSetvsHashMapvsHashTable哈希表的实现原理BasicHashKnowledge哈希函数HashFunction冲突的解决方法Collision开散列OpenHashing闭散列ClosedHashing哈希扩容Rehashing哈希表高频面试题HighFrequentlyAskedHashQuestions堆堆的基本原理BasicHeapKnowledge优先队列与堆的联系和区别PriorityQueuevsHeap堆的高频面试题HighFrequentlyAskedHeapQuestions堆的代替品：TreeMap2018/7/29上午9:30:00第9章本节大纲数据结构-区间、数组、矩阵与树状数组Interval,Array,Matrix&BinaryIndexedTree数组Array子数组及相关面试题Subarray&RelatedQuestions其他高频数组问题HighFrequentAskedArrayQuestionsTBD2018/7/30上午9:30:00课程更新日志

第1章绪论1.1合成孔径雷达概况1.2发展历程1.2.1国外SAR发展历程1.2.2我国SAR发展历程1.3发展趋势1.4主要应用1.4.1军事领域1.4.2民用领域1.5内容安排第2章合成孔径雷达2.1概述2.2SAR成像基本原理2.2.1距离向分辨率与脉冲压缩技术2.2.2方位向分辨率与合成孔径原理2.2.3点目标信号回波模型2.2.4SAR成像处理与算法2.3SAR成像的几何特性2.3.1斜距图像的比例失真2.3.2透视收缩与顶底位移2.3.3雷达阴影2.3.4雷达视差与立体观察第3章雷达目标电磁散射计算3.1概述3.1.1电磁散射基本计算方法3.1.2严格的经典解法3.1.3近似求解方法3.2等效电磁流计算3.2.1等效电磁流奇异性的消除3.2.2等效电磁流的分析与计算3.3多次散射的计算3.3.1几何/物理光学混合算法3.3.2存在多重散射的条件和遮挡关系的判断3.3.3几何光学/等效电磁流混合算法3.3.4GO/PO混合方法的应用3.4腔体结构电磁散射RCS计算3.4.1复射线近轴近似电磁散射算法3.4.2计算实例3.5复杂目标电磁散射的计算3.5.1复杂目标几何建模3.5.2复杂目标电磁散射混合计算第4章合成孔径雷达图像特征分析4.1概述4.2SAR图像辐射特征4.2.1SAR图像回波强度的概率分布4.2.2辐射分辨率4.3SAR图像噪声特征4.4SAR图像目标几何特征4.4.1点目标4.4.2线目标4.4.3面目标4.5SAR图像灰度统计特征4.5.1幅度特征4.5.2直方图特征4.5.3统计特征4.6SAR图像纹理特征4.6.1方向差分特征4.6.2灰度共现特征4.6.3小波纹理能量特征第5章合成孔径雷达图像分割5.1概述5.2阈值分割法5.2.1基于遗传算法的二维最大熵阈值分割法5.2.2二维模糊熵阈值分割法5.2.3双阈值分割算法5.3基于马尔可夫随机场模型的分割法5.3.1吉布斯MEF分割模型5.3.2吉布斯MRF分割算法5.3.3多尺度MRF图像分割5.4基于多尺度几何分析的分割法5.4.1基于Contourlet变换的SAR图像分割5.4.2基于Wedgelet变换的SAR图像分割5.5分割评价方法5.5.1分割质量评价5.5.2适用情况分析第6章合成孔径雷达图像目标分类6.1概述6.1.1分类流程6.1.2评价标准6.2概率密度函数估计6.2.1单-密度函数6.2.2混合密度函数6.2.3有限混合密度函数的逼近能力6.3参数估计6.3.1极大似然估计6.3.2EM算法6.4最小距离分类法6.5最大后验概率分类法6.6支持向量机分类法6.6.1支持向量机原理6.6.2支持向量机分类法6.7隐马尔可夫优化分类法6.7.1HMM原理6.7.2HMOC模型第7章合成孔径雷达图像目标识别7.1概述7.1.1识别方法7.1.2自动目标识别系统7.2基于电磁特性的目标识别7.3典型目标识别7.3.1道路识别7.3.2机场识别7.3.3MSTAR坦克识别第8章合成孔径雷达图像融合8.1概述8.1.1图像融合概念8.1.2融合效果评价8.2SAR图像与可见光图像融合8.2.1提升小波变换8.2.2基于提升小波变换区域统计特性的融合算法8.3SAR图像与多光谱图像融合8.3.1主成分分析方法8.3.2基于主成分分析的SAR与多光谱图像融合8.4多波段SAR图像融合8.4.1基于atrous算法方向滤波器组的多波段SAR图像灰度融合8.4.2多波段SAR图像伪彩色融合第9章合成孔径雷达图像压缩9.1概述9.1.1第一代和第二代压缩技术9.1.2多尺度方向分析技术9.2SAR图像压缩中的典型特征9.2.1纹理特征9.2.2变换域系数统计特征9.3SAR图像Non-SWMDA压缩方法9.3.1不可分离小波的提升实现9.3.2基于块分割的二叉树编码方案设计9.4SAR图像压缩效果评价9.4.1保真度准则9.4.2特征衡量标准

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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。