CreateBTree()中变量k起什么作用

时间: 2024-05-25 15:10:26 浏览: 40
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C语言编程中实现二分查找的简单入门实例

在CreateBTree()函数中，变量k通常是用来表示B树的阶数。B树的阶数指的是一个节点最多可以存储的关键字数量，也就是节点的最大度数。在B树中，每个节点可以包含多个关键字和指向子节点的指针。k的值决定了节点可以存储的最大关键字数量，通常情况下，节点最大关键字数量为k-1。因此，k的值可以影响B树的性能和空间利用率。通常情况下，k的取值应该根据实际需求进行调整，以达到最优的性能和空间利用率。
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NameError: name 'CreateBTree2' is not defined. Did you mean: '_CreateBTree2'?

这个错误提示表明 CreateBTree2 函数没有被定义，可能是因为在调用该...在这种情况下，您需要确保将包含 CreateBTree2 函数定义的模块导入到当前的 Python 环境中，或者将该函数定义复制到当前的 Python 环境中。

2.对于字符串 X(B(E,Y(G,A)),C(,D(Z,J(,K)))) 所表示的二叉树,调用 CreateBTree()函数创建二叉树,编写算法找出值最大的

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递归调用 CreateBTree() 函数得到该节点的左子树。 3. 如果下一个字符不是左括号，则说明该节点没有左子树。 4. 如果下一个字符是逗号，则说明该节点有右子树。跳过逗号，再判断下一个字符。 5. 如果下一个字符是...

def Height(self): #求二叉树高度的算法 return self._Height1(self.b) def _Height1(self,t): #被Height方法调用 if t==None: return 0 #空树的高度为0 else: lh=self._Height1(t.lchild) #求左子树高度lchildh rh=self._Height1(t.rchild) #求右子树高度rchildh return max(lh,rh)+1 def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 _PreOrder(bt.b) def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 _InOrder(bt.b) def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 _PostOrder(bt.b) def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 bt=BTree() bt.b=_CreateBTree2(posts,0,ins,0,len(posts)) return bt def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): if n<=0: return None d=posts[i+n-1] #取后序序列尾元素d t=BTNode(d) #创建根结点(结点值为d) p=ins.index(d) #在ins中找到根结点的索引 k=p-j #确定左子树中结点个数k t.lchild=_CreateBTree2(posts,i,ins,j,k) #递归构造左子树 t.rchild=_CreateBTree2(posts,i+k,ins,p+1,n-k-1) #递归构造右子树 return t

PreOrder、InOrder、PostOrder和LevelOrder分别是实现了二叉树的先序、中序、后序和层次遍历的算法，其中_PreOrder、_InOrder、_PostOrder和_CreateBTree2分别是被对应遍历算法调用的辅助方法。最后，CreateBTree2...

NameError: name 'CreateBTree2' is not defined 以下代码：from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 self.data=d self.lchild=None self.rchild=None class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 self.root=BTNode(d) def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 return self._DispBTree1(self.root) def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 if t==None: return '' else: return '(%s%s%s)' % (t.data,self._DispBTree1(t.lchild),self._DispBTree1(t.rchild)) def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 return self._FindNode1(self.root,x) def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 if t==None: return None elif t.data==x: return t else: p=self._FindNode1(t.lchild,x) if p!=None: return p else: return self._FindNode1(t.rchild,x) def Height(self): #求二叉树高度的算法 return self._Height1(self.root) def _Height1(self,t): #被Height方法调用 if t==None: return 0 else: return max(self._Height1(t.lchild),self._Height1(t.rchild))+1 def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 _PreOrder(bt.root) def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 if t!=None: print(t.data,end=' ') _PreOrder(t.lchild) _PreOrder(t.rchild) def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 _InOrder(bt.root) def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 if t!=None: _InOrder(t.lchild) print(t.data,end=' ') _InOrder(t.rchild) def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 _PostOrder(bt.root) def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 if t!=None: _PostOrder(t.lchild) _PostOrder(t.rchild) print(t.data,end=' ') def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 Q=deque() Q.append(bt.root) while len(Q)!=0: t=Q.popleft() print(t.data,end=' ') if t.lchild!=None: Q.append(t.lchild) if t.rchild!=None: Q.append(t.rchild) def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 n=len(posts) return _CreateBTree2(posts,0,ins,0,n) def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 if n<=0: return None else: r=BTNode(posts[i+n-1]) k=ins.index(posts[i+n-1]) r.lchild=_CreateBTree2(posts,i,ins,j,k-j) r.rchild=_CreateBTree2(posts,i+k-j,ins,k+1,n-(k-j)-1) return r #主程序 ins=[1,2,3,4,5] posts=[5,4,3,2,1] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt=BTree() bt.root=CreateBTree2(posts,len(posts)-1,ins,0,len(ins)) print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x=值 p=bt.FindNode(x) if p is not None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); PreOrder(bt); print() print(" 中序序列:",end=' '); InOrder(bt); print() print(" 后序序列:",end=' '); PostOrder(bt); print() print(" 层次序列:",end=' '); LevelOrder(bt); print()

这个错误是因为在代码中调用了CreateBTree2函数，但是该函数没有被定义。请确认你已经定义或导入了CreateBTree2函数。如果你没有定义这个函数，请添加以下代码到你的程序中： def CreateBTree2(posts,ins): # ...

def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 bt=BTree() bt.b=_CreateBTree2(posts,0,ins,0,len(posts)) return bt

在 CreateBTree2 方法中，我们创建了一个空的二叉树 bt，并调用 _CreateBTree2 方法构造二叉树，最后返回这个二叉树。 需要注意的是，这段代码中省略了函数调用 _CreateBTree2 的具体实现，因此上述代码仅...

def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 bt=BTree() bt.b=_CreateBTree2(posts,0,ins,0,len(posts)) return bt def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): if n<=0: return None d=posts[i+n-1] #取后序序列尾元素d t=BTNode(d) #创建根结点(结点值为d) p=ins.index(d) #在ins中找到根结点的索引 k=p-j #确定左子树中结点个数k t.lchild=_CreateBTree2(posts,i,ins,j,k) #递归构造左子树 t.rchild=_CreateBTree2(posts,i+k,ins,p+1,n-k-1) #递归构造右子树 return t #主程序 ins=['D','G','B','A','E','C','F'] posts=['G','D','B','E','F','C','A'] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt=BTree() bt=CreateBTree2(posts,ins) print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x='X' p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' ');PreOrder(bt);print() print(" 中序序列:",end=' ');InOrder(bt);print() print(" 后序序列:",end=' ');PostOrder(bt);print() print(" 层次序列:",end=' ');LevelOrder(bt);print()

这段代码是实现了根据中序序列和后序序列构造二叉树，并且实现了二叉树的遍历和查找操作。... return FindNode(t.rchild,x) #在右子树中查找 这些函数应该是这段代码所需要的。如果您有其他问题，可以继续提出。

1.递归口是什么，为什么？ 2.2i，2i+1，为什么这样设计。 bt->lchild =CreateBTree(str,2i); bt->rchild =CreateBTree(str,2i+1); typedef struct node BTree; typedef struct node{ char data; BTree lchild; BTree rchild; }TNode; BTree CreateBTree(string str,int i){ int len; BTree bt; bt=new TNode; len=str.size(); if(i>len-1 || i<=0) return NULL; if(str[i]=='#') return NULL; bt->data =str[i]; bt->lchild =CreateBTree(str,2i); bt->rchild =CreateBTree(str,2*i+1); return bt; }

1. 递归口是指递归程序中结束递归的条件，通常是判断递归到达了最小的可处理问题，也即递归到了某种边界。在本程序中，递归口是当输入字符串下标i超出范围或为0时，返回空指针（NULL），结束递归。 2. 2i，2i+1 是...

//二叉链表的结构定义 typedef char ElemType;//元素类型为字符类型 typedef struct BTNode { ElemType data; struct BTNode *lchild, *rchild; }BTNode; typedef struct BTNode bitree; /*函数声明从此处开始*/ //以递归方式创建二叉树（需扩展）,如输入：ABD##E##C#FHJ##K##I## bitree * CreateBTree1(); //以递归方式创建二叉树（需扩展）,如输入：ABD##E##C#FHJ##K##I## void CreateBTree2(bitree *&root); //销毁二叉树：释放动态分配的空间 void DestroyBTree(bitree *root); /*函数声明到此处结束*/ /*函数定义从此处开始*/ //以递归方式创建二叉树（需扩展）,如输入：ABD##E##C#FHJ##K##I## bitree * CreateBTree1() { bitree *root ;char ch; ch=getchar(); if (ch == '#') root = NULL; else { root=(bitree*)malloc(sizeof(bitree)); root->data=ch; root->lchild = NULL; root->rchild = NULL; root->lchild =CreateBTree1(); root->rchild= CreateBTree1(); } return root; } //以递归方式创建二叉树（需扩展）,如输入：ABD##E##C#FHJ##K##I## void CreateBTree2(bitree *&root) { char ch; ch=getchar(); if (ch == '#') root = NULL; else { root=(bitree*)malloc(sizeof(bitree)); root->data=ch; root->lchild = NULL; root->rchild = NULL; CreateBTree2(root->lchild); CreateBTree2(root->rchild); } } //销毁二叉树：释放动态分配的空间 void DestroyBTree(bitree *root) { if( root != NULL) { if (root->lchild != NULL) DestroyBTree(root->lchild); if (root->rchild != NULL) DestroyBTree(root->rchild); free(root); } }

其中，以递归方式实现的遍历函数通常使用较简单，但非递归方式实现的遍历函数能够充分发挥栈的作用，具有一定的优势。------------------------------------------------------------------------------------------...

补全代码 from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 …… def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 …… def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 ……. def Height(self): #求二叉树高度的算法 …… def _Height1(self,t): #被Height方法调用 …… def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 ……. def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 …… def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 …… def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 …… def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 …… def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 …… def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 …… def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 …… def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 …… #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt= ___ ___ ___ ___ bt= ___ ___ ___ ___ print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x= ___ ___ ___ ___ p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 中序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 后序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 层次序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print()补全代码

t.lchild=_CreateBTree2(posts,i+n-k+j,k-n+j,ins,j,k-j) t.rchild=_CreateBTree2(posts,i-1,k+1,ins,k+1,j+n-k-1) return t #主程序 ins=[......] posts=[......] print() print(" 中序:",end=' '); print...

补全代码：from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 …… def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 …… def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 ……. def Height(self): #求二叉树高度的算法 …… def _Height1(self,t): #被Height方法调用 …… def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 ……. def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 …… def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 …… def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 …… def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 …… def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 …… def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 …… def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 …… def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 …… #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt= ___ ___ ___ ___ bt= ___ ___ ___ ___ print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x= ___ ___ ___ ___ p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 中序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 后序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 层次序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print()

r.rchild=_CreateBTree2(posts,i+k-j,ins,k+1,n-(k-j)-1) return r #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造...

请优化一下代码：#include <stdio.h> #include <stdlio.h> #define MaxSize 100 typedef char ElemType; typedef struct node//二叉树顺序结构的类型声明 { ElemType data;//数据元素 struct node *lchild；//指向左孩子结点 struct node *rchild；//指向有孩子结点 }BTNode; void CreateBTree(BTNode *&b,char *str)//创建二叉树 { BTNode *St[MaxSize],*p; int top=-1,k,j=0; char ch; b=NULL; ch=str[j]; while(ch!='\0') { switch(ch) { case'(':top++;St[top]=p;k=1;break; case')':top--;break; case',':k=2;break; default:p=(BTNode *)malloc(sizeof(BTNode)); p->data=ch; p->lchild=p->rchild=NULL; if(b==NULL) b=p; else { switch(k) { case 1:St[top]->lchild=p;break; case 2:St[top]->rchild=p;break; } } } j++; ch=str[j]; } } void DestoryBTree(BTNode *&b)//销毁二叉树 { if(b!=NULL) { DestoryBTree(b->lchild); DestoryBTree(b->rchild); free(b); } } BTNode *FindNode(BTNode *b,ELemType x)//查找节点 { BTNode *p; if(b==NULL) return NULL; else if(b->data==x) return b; else { p=FindNode(b->lchild,x); if(p!=NULL) return p; else return FindNode(b->lchild,x); } } BTNode *LchildNode(BTNode *p)//返回节点p的左孩子节点 { return p->lchild; } BTNode *RchildNode(BTNode *p)//返回节点p的右孩子节点 { return p->rchild; } int BTHeight(BTNode *b) { int lchildh,rchildh; if(b==NULL)return(0); else { lchildh=BTHeight(b->lchild); rchildh=BTHeight(b->rchild); return (lchildh>rchildh)?(lchildh+1):(rchildh+1); } } void DispBTree(BTNode *b)//输出二叉树 { if(b!=NULL) { printf("%c",b->data); if(b->lchild!=NULL||b->rchild!=NULL) { printf("("); DispBTree(b->lchild); if(b->rchild!=NULL)printf(","); DispBTree(b->rchild); printf("("); } } } void PreOrder(BTNode *b)//先序遍历 { if(b!=NULL) { printf("%c",b->data); PreOrder(b->lchild); PreOrder(b->rchild); } } void InOrder(BTNode *b)//中序遍历 { if(b!=NULL) { InOrder(b->lchild); printf("%c",b->data); InOrder(b->rchild); } }

void CreateBTree(BTNode *&b, char *str) { if (!str || !*str) { b = NULL; return; } BTNode *St[MaxSize], *p; int top = -1, k, j = 0; char ch = str[j]; while (ch != '\0') { switch (ch) { ...

编写一个程序btree.cpp，实现二叉树的链式存储结构以及二叉树的各种基本运算：CreateBTree、DestroyBTree(销毁二叉树)、FindNode（查找结点）、BTHeight（求二叉树的高度）、DispBTree（用括号表示法输出二叉树）、PreOrder（先序遍历）、InOrder（中序遍历）、PostOrder（后序遍历），LevelOrder（层次遍历）并在此基础上设计一个程序exp5-1.cpp，完成以下功能

TreeNode *CreateBTree() { char c; cin >> c; if (c == '#') { return NULL; } TreeNode *root = new TreeNode(c); root->left = CreateBTree(); root->right = CreateBTree(); return root; } // 销毁...

from collections import deque class BTNode: #二叉链中结点类 def init(self,d=None): #构造方法 …… class BTree: #二叉树类 def init(self,d=None): #构造方法 …… def DispBTree(self): #返回二叉链的括号表示串 …… def _DispBTree1(self,t): #被DispBTree方法调用 …… def FindNode(self,x): #查找值为x的结点算法 …… def _FindNode1(self,t,x): #被FindNode方法调用 ……. def Height(self): #求二叉树高度的算法 …… def _Height1(self,t): #被Height方法调用 …… def PreOrder(bt): #先序遍历的递归算法 ……. def _PreOrder(t): #被PreOrder方法调用 …… def InOrder(bt): #中序遍历的递归算法 …… def _InOrder(t): #被InOrder方法调用 …… def PostOrder(bt): #后序遍历的递归算法 …… def _PostOrder(t): #被PostOrder方法调用 …… def LevelOrder(bt): #层次遍历的算法 …… def CreateBTree2(posts,ins): #由后序序列posts和中序序列ins构造二叉链 …… def _CreateBTree2(posts,i,ins,j,n): #被CreateBTree2方法调用 …… #主程序 ins=[……] posts=[……] print() print(" 中序:",end=' '); print(ins) print(" 后序:",end=' '); print(posts) print(" 构造二叉树bt") bt= ___ ___ ___ ___ bt= ___ ___ ___ ___ print(" bt:",end=' '); print(bt.DispBTree()) x= ___ ___ ___ ___ p=bt.FindNode(x) if p!=None: print(" bt中存在"+x) else: print(" bt中不存在"+x) print(" bt的高度=%d" %(bt.Height())) print(" 先序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 中序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 后序序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print() print(" 层次序列:",end=' '); _ ___ ___ ___;print()

print("bt中存在"+x) else: print("bt中不存在"+x) print("bt的高度=%d" %(bt.Height())) print("先序序列:",end=' '); PreOrder(bt); print() print("中序序列:",end=' '); InOrder(bt); print() print("后序序列...

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资源摘要信息:"HTML5基本类模块V1.46例子（mui角标+按钮+信息框+进度条+表单演示）-易语言" 描述中的知识点: 1. HTML5基础知识：HTML5是最新一代的超文本标记语言，用于构建和呈现网页内容。它提供了丰富的功能，如本地存储、多媒体内容嵌入、离线应用支持等。HTML5的引入使得网页应用可以更加丰富和交互性更强。 2. mui框架：mui是一个轻量级的前端框架，主要用于开发移动应用。它基于HTML5和JavaScript构建，能够帮助开发者快速创建跨平台的移动应用界面。mui框架的使用可以使得开发者不必深入了解底层技术细节，就能够创建出美观且功能丰富的移动应用。 3. 角标+按钮+信息框+进度条+表单元素：在mui框架中，角标通常用于指示未读消息的数量，按钮用于触发事件或进行用户交互，信息框用于显示临时消息或确认对话框，进度条展示任务的完成进度，而表单则是收集用户输入信息的界面组件。这些都是Web开发中常见的界面元素，mui框架提供了一套易于使用和自定义的组件实现这些功能。 4. 易语言的使用：易语言是一种简化的编程语言，主要面向中文用户。它以中文作为编程语言关键字，降低了编程的学习门槛，使得编程更加亲民化。在这个例子中，易语言被用来演示mui框架的封装和使用，虽然描述中提到“如何封装成APP，那等我以后再说”，暗示了mui框架与移动应用打包的进一步知识，但当前内容聚焦于展示HTML5和mui框架结合使用来创建网页应用界面的实例。 5. 界面美化源码：文件的标签提到了“界面美化源码”，这说明文件中包含了用于美化界面的代码示例。这可能包括CSS样式表、JavaScript脚本或HTML结构的改进，目的是为了提高用户界面的吸引力和用户体验。 压缩包子文件的文件名称列表中的知识点: 1. mui表单演示.e：这部分文件可能包含了mui框架中的表单组件演示代码，展示了如何使用mui框架来构建和美化表单。表单通常包含输入字段、标签、按钮和其他控件，用于收集和提交用户数据。 2. mui角标+按钮+信息框演示.e：这部分文件可能展示了mui框架中如何实现角标、按钮和信息框组件，并进行相应的事件处理和样式定制。这些组件对于提升用户交互体验至关重要。 3. mui进度条演示.e：文件名表明该文件演示了mui框架中的进度条组件，该组件用于向用户展示操作或数据处理的进度。进度条组件可以增强用户对系统性能和响应时间的感知。 4. html5标准类1.46.ec：这个文件可能是核心的HTML5类库文件，其中包含了HTML5的基础结构和类定义。"1.46"表明这是特定版本的类库文件，而".ec"文件扩展名可能是易语言项目中的特定格式。 总结来说，这个资源摘要信息涉及到HTML5的前端开发、mui框架的界面元素实现和美化、易语言在Web开发中的应用，以及如何利用这些技术创建功能丰富的移动应用界面。通过这些文件和描述，可以学习到如何利用mui框架实现常见的Web界面元素，并通过易语言将这些界面元素封装成移动应用。
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"互动学习：行动中的多样性与论文攻读经历"

多样性她- 事实上SCI NCES你的时间表ECOLEDO C Tora SC和NCESPOUR l’Ingén学习互动，互动学习以行动为中心的强化学习学会互动，互动学习，以行动为中心的强化学习计算机科学博士论文于2021年9月28日在Villeneuve d'Asq公开支持马修·瑟林评审团主席法布里斯·勒菲弗尔阿维尼翁大学教授论文指导奥利维尔·皮耶昆谷歌研究教授：智囊团论文联合主任菲利普·普雷教授，大学。里尔/CRISTAL/因里亚报告员奥利维耶·西格德索邦大学报告员卢多维奇·德诺耶教授，Facebook /索邦大学审查员越南圣迈IMT Atlantic高级讲师邀请弗洛里安·斯特鲁布博士，Deepmind对于那些及时看到自己错误的人...3谢谢你首先，我要感谢我的两位博士生导师Olivier和Philippe。奥利维尔，"站在巨人的肩膀上"这句话对你来说完全有意义了。从科学上讲，你知道在这篇论文的（许多）错误中，你是我可以依
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【数据传输高速公路】：总线系统的深度解析

![计算机组成原理知识点](https://img-blog.csdnimg.cn/6ed523f010d14cbba57c19025a1d45f9.png) # 1. 总线系统概述 在计算机系统和电子设备中，总线系统扮演着至关重要的角色。它是一个共享的传输介质，用于在组件之间传递数据和控制信号。无论是单个芯片内部的互连，还是不同设备之间的通信，总线技术都是不可或缺的。为了实现高效率和良好的性能，总线系统必须具备高速传输能力、高效的数据处理能力和较高的可靠性。 本章节旨在为读者提供总线系统的初步了解，包括其定义、历史发展、以及它在现代计算机系统中的应用。我们将讨论总线系统的功能和它在不同层
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如何结合PID算法调整PWM信号来优化电机速度控制？请提供实现这一过程的步骤和代码示例。

为了优化电机的速度控制，结合PID算法调整PWM信号是一种常见且有效的方法。这里提供一个具体的实现步骤和代码示例，帮助你深入理解这一过程。 参考资源链接：[Motor Control using PWM and PID](https://wenku.csdn.net/doc/6412b78bbe7fbd1778d4aacb?spm=1055.2569.3001.10343) 首先，确保你已经有了一个可以输出PWM波形的硬件接口，例如Arduino或者其他微控制器。接下来，你需要定义PID控制器的三个主要参数：比例（P）、积分（I）、微分（D），这些参数决定了控制器对误差的响应速度和方式。
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Vue.js开发利器：chrome-vue-devtools插件解析

资源摘要信息:"Vue.js Devtools 是一款专为Vue.js开发设计的浏览器扩展插件，可用于Chrome浏览器。这个插件是开发Vue.js应用时不可或缺的工具之一，它极大地提高了开发者的调试效率。Vue.js Devtools能够帮助开发者在Chrome浏览器中直接查看和操作Vue.js应用的组件树，观察组件的数据变化，以及检查路由和Vuex的状态。通过这种直观的调试方式，开发者可以更加深入地理解应用的行为，快速定位和解决问题。这个工具支持Vue.js的版本2和版本3，并且随着Vue.js的更新不断迭代，以适应新的特性和调试需求。" 知识点： 1. Vue.js Devtools定义： - Vue.js Devtools是用于调试Vue.js应用程序的浏览器扩展工具。 - 它是一个Chrome插件，但也存在其他浏览器（如Firefox）的版本。 2. 功能特性： - 组件树结构展示：Vue.js Devtools可以显示应用中所有的Vue组件，并以树状图的形式展现它们的层级和关系。 - 组件数据监控：开发者可以实时查看组件内的数据状态，包括prop、data、computed等。 - 事件监听：可以查看和触发组件上的事件。 - 路由调试：能够查看当前的路由状态，以及路由变化的历史记录。 - Vuex状态管理：如果使用Vuex进行状态管理，Vue.js Devtools可以帮助调试状态树，查看和修改state，以及跟踪mutations和actions。 3. 使用场景： - 在开发阶段进行调试，帮助开发者了解应用内部工作原理。 - 生产环境问题排查，通过复现问题时使用Vue.js Devtools快速定位问题所在。 - 教学和学习，作为学习Vue.js和理解组件驱动开发的辅助工具。 4. 安装和更新： - 通过Chrome网上应用店搜索并安装Vue.js Devtools。 - 插件会定期更新，以保持与Vue.js的兼容性和最新的特性支持。 5. 兼容性： - 通常支持主流的Vue.js版本，包括Vue.js 2.x和3.x。 - 适用于大多数现代浏览器。 6. 开发背景： - Vue.js Devtools由社区开发和维护，它不是Vue.js官方产品，但得到了广大Vue.js社区的认可和支持。 - 随着Vue.js版本的迭代，社区会不断优化和增加Vue.js Devtools的新功能，以满足开发者日益增长的调试需求。 7. 技术实现： - Vue.js Devtools利用浏览器提供的调试接口和Vue.js自身的调试能力，构建了一个用户友好的界面。 - 它通过Vue.js实例的$vm属性访问组件实例，从而读取和修改组件的数据和方法。 8. 社区支持： - 在使用过程中遇到问题可以参考社区论坛、GitHub仓库中的issue或文档。 - 社区活跃，经常会有新的开发者贡献代码或提供问题解决方案。 通过使用Vue.js Devtools，开发者可以更加高效地进行问题定位、性能优化和代码调试，是提升Vue.js应用开发和维护效率的强力工具。