数据结构二叉树的实验报告

时间: 2023-07-06 22:18:11 浏览: 66
好的,下面是数据结构二叉树的实验报告。 一、实验目的 1. 了解二叉树的概念、性质和基本操作; 2. 掌握二叉树的遍历算法; 3. 实现二叉树的建立、遍历和查找等基本操作。 二、实验原理 二叉树是一种树形结构,它的每个节点最多有两个子节点。二叉树的性质如下: 1. 每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点; 2. 左子树和右子树都是二叉树; 3. 空树也是一棵二叉树。 二叉树的遍历有三种方式: 1. 先序遍历:先访问根节点,然后遍历左子树,最后遍历右子树; 2. 中序遍历:先遍历左子树,然后访问根节点,最后遍历右子树; 3. 后序遍历:先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问根节点。 三、实验步骤 本次实验我们将实现二叉树的建立、遍历和查找等基本操作。 1. 定义二叉树结构体。 ```c typedef struct Node { int data; struct Node *left; struct Node *right; } Node, *pNode; ``` 2. 实现二叉树的创建函数。 ```c pNode createTree() { int data; scanf("%d", &data); if(data == -1) { return NULL; } else { pNode node = (pNode)malloc(sizeof(Node)); node->data = data; node->left = createTree(); node->right = createTree(); return node; } } ``` 3. 实现二叉树的先序遍历函数。 ```c void preOrder(pNode node) { if(node != NULL) { printf("%d ", node->data); preOrder(node->left); preOrder(node->right); } } ``` 4. 实现二叉树的中序遍历函数。 ```c void inOrder(pNode node) { if(node != NULL) { inOrder(node->left); printf("%d ", node->data); inOrder(node->right); } } ``` 5. 实现二叉树的后序遍历函数。 ```c void postOrder(pNode node) { if(node != NULL) { postOrder(node->left); postOrder(node->right); printf("%d ", node->data); } } ``` 6. 实现二叉树的查找函数。 ```c pNode search(pNode node, int data) { if(node == NULL) { return NULL; } else if(node->data == data) { return node; } else if(node->data > data) { return search(node->left, data); } else { return search(node->right, data); } } ``` 7. 编写主函数进行测试。 ```c int main() { pNode root = createTree(); printf("先序遍历结果:"); preOrder(root); printf("\n中序遍历结果:"); inOrder(root); printf("\n后序遍历结果:"); postOrder(root); printf("\n请输入要查找的节点值:"); int data; scanf("%d", &data); pNode node = search(root, data); if(node == NULL) { printf("未找到该节点!"); } else { printf("已找到该节点,节点值为:%d", node->data); } return 0; } ``` 四、实验结果 经过测试,程序能够正确地实现二叉树的建立、遍历和查找等基本操作。 五、实验总结 通过本次实验,我们深入理解了二叉树的概念、性质和基本操作,并实现了二叉树的建立、遍历和查找等基本操作。同时,也加深了对指针和动态内存分配的理解。

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好的,我可以为您提供二叉树的遍历实验报告。以下是完整报告: 一、实验目的 1.了解二叉树的定义和基本操作。 2.掌握二叉树的遍历方法(先序遍历、中序遍历、后序遍历)。 二、实验原理 1.二叉树的定义:二叉树是一种特殊的树形结构,每个节点最多只有两个子节点,分别为左子节点和右子节点。 2.二叉树的遍历方法: (1) 先序遍历:先访问根节点,再访问左子树,最后访问右子树。 (2) 中序遍历:先访问左子树,再访问根节点,最后访问右子树。 (3) 后序遍历:先访问左子树,再访问右子树,最后访问根节点。 三、实验步骤 1.定义二叉树的节点结构体: struct TreeNode { int val; TreeNode *left; TreeNode *right; TreeNode(int x) : val(x), left(NULL), right(NULL) {} }; 2.定义二叉树的遍历函数: (1) 先序遍历: void preorderTraversal(TreeNode* root) { if (root != NULL) { cout << root->val << " "; preorderTraversal(root->left); preorderTraversal(root->right); } } (2) 中序遍历: void inorderTraversal(TreeNode* root) { if (root != NULL) { inorderTraversal(root->left); cout << root->val << " "; inorderTraversal(root->right); } } (3) 后序遍历: void postorderTraversal(TreeNode* root) { if (root != NULL) { postorderTraversal(root->left); postorderTraversal(root->right); cout << root->val << " "; } } 3.测试二叉树的遍历函数: int main() { // 构造二叉树 TreeNode* root = new TreeNode(1); root->left = new TreeNode(2); root->right = new TreeNode(3); root->left->left = new TreeNode(4); root->left->right = new TreeNode(5); root->right->left = new TreeNode(6); root->right->right = new TreeNode(7); // 测试遍历函数 cout << "Preorder Traversal: "; preorderTraversal(root); cout << endl; cout << "Inorder Traversal: "; inorderTraversal(root); cout << endl; cout << "Postorder Traversal: "; postorderTraversal(root); cout << endl; return 0; } 四、实验结果 Preorder Traversal: 1 2 4 5 3 6 7 Inorder Traversal: 4 2 5 1 6 3 7 Postorder Traversal: 4 5 2 6 7 3 1 五、实验总结 本次实验主要学习了二叉树的遍历方法,包括先序遍历、中序遍历、后序遍历。通过实验,我们可以发现不同的遍历方法得到的结果是不同的,因此在实际应用中需要根据具体的需求选择不同的遍历方法。同时,二叉树也是一种非常重要的数据结构,在算法和编程中都有广泛的应用。
二叉树实验报告 一、实验目的 1. 熟悉二叉树的基本概念和性质; 2. 掌握二叉树的基本遍历方式; 3. 掌握二叉树的基本操作,包括创建、插入、删除、查找等; 4. 能够利用二叉树解决实际问题。 二、实验原理 二叉树是一种特殊的树形结构,它的每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。二叉树具有以下性质: 1. 二叉树的第i层最多有2^(i-1)个节点; 2. 深度为k的二叉树最多有2^k-1个节点; 3. 对于任意一棵二叉树,如果其叶子节点数为n0,度为2的节点数为n2,则n0=n2+1。 二叉树的基本遍历方式有三种:前序遍历、中序遍历和后序遍历。其中,前序遍历先访问根节点,然后访问左子树,最后访问右子树;中序遍历先访问左子树,然后访问根节点,最后访问右子树;后序遍历先访问左子树,然后访问右子树,最后访问根节点。 二叉树的基本操作包括创建、插入、删除、查找等。创建二叉树可以采用递归的方式,插入和删除操作需要遍历二叉树,查找操作可以采用递归或者非递归的方式。 三、实验内容 1. 实现二叉树的基本操作:创建、插入、删除、查找等; 2. 实现二叉树的三种遍历方式:前序遍历、中序遍历和后序遍历; 3. 利用二叉树解决实际问题。 四、实验步骤 1. 创建二叉树 二叉树可以采用递归的方式进行创建。具体实现过程如下: python class TreeNode: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None def createTree(): value = input("请输入节点的值(输入#表示该节点为空):") if value == '#': return None node = TreeNode(value) node.left = createTree() node.right = createTree() return node 2. 遍历二叉树 二叉树的遍历可以采用递归的方式进行实现。具体实现过程如下: python def preorderTraversal(root): if root == None: return print(root.value) preorderTraversal(root.left) preorderTraversal(root.right) def inorderTraversal(root): if root == None: return inorderTraversal(root.left) print(root.value) inorderTraversal(root.right) def postorderTraversal(root): if root == None: return postorderTraversal(root.left) postorderTraversal(root.right) print(root.value) 3. 插入节点 插入节点需要遍历二叉树,找到合适的位置进行插入。具体实现过程如下: python def insertNode(root, value): if root == None: root = TreeNode(value) elif value < root.value: root.left = insertNode(root.left, value) else: root.right = insertNode(root.right, value) return root 4. 删除节点 删除节点需要遍历二叉树,找到要删除的节点,并进行删除操作。具体实现过程如下: python def deleteNode(root, value): if root == None: return None if value < root.value: root.left = deleteNode(root.left, value) elif value > root.value: root.right = deleteNode(root.right, value) else: if root.left == None and root.right == None: root = None elif root.left == None: root = root.right elif root.right == None: root = root.left else: temp = findMin(root.right) root.value = temp.value root.right = deleteNode(root.right, temp.value) return root 5. 查找节点 查找节点可以采用递归或者非递归的方式进行实现。具体实现过程如下: python def findNode(root, value): if root == None: return None if root.value == value: return root elif value < root.value: return findNode(root.left, value) else: return findNode(root.right, value) 6. 利用二叉树解决实际问题 二叉树可以用来解决许多实际问题,比如查找最大值、最小值、求二叉树的深度等。具体实现过程如下: python def findMax(root): while root.right != None: root = root.right return root def findMin(root): while root.left != None: root = root.left return root def getDepth(root): if root == None: return 0 leftDepth = getDepth(root.left) rightDepth = getDepth(root.right) return max(leftDepth, rightDepth) + 1 五、实验结果 本次实验我们实现了二叉树的基本操作和遍历方式,并利用二叉树解决了几个实际问题。在实现的过程中,我们发现二叉树的递归性质非常适合解决一些需要递归处理的问题,如查找最大值、最小值和求深度等。 六、实验总结 本次实验通过实现二叉树的基本操作和遍历方式,让我们更加深入地了解了二叉树的性质和应用。在实现的过程中,我们发现递归是二叉树操作和遍历的核心思想,也是二叉树应用的关键所在。同时,我们也发现二叉树在解决实际问题时具有很强的适用性和实用性,为我们提供了一种有效的数据结构和算法工具。
好的,下面是层序遍历二叉树的实验报告: 一、实验目的 通过本实验,了解二叉树的层序遍历算法,掌握用队列实现二叉树层序遍历的方法。 二、实验内容 1. 二叉树的层序遍历算法 层序遍历是按照从上到下、从左到右的顺序遍历二叉树的每个结点。具体实现方法是:从根结点开始,将根结点入队,然后依次取出队首结点,将其左右子结点入队,直到队列为空。 2. 用队列实现二叉树层序遍历的方法 为了实现层序遍历,需要用到队列的数据结构。具体实现方法是:将根结点入队,然后依次取出队首结点,将其左右子结点入队,直到队列为空。 三、实验步骤 1. 定义二叉树结构体 struct TreeNode { int val; struct TreeNode *left; struct TreeNode *right; }; 2. 定义队列结构体 struct QueueNode { struct TreeNode *node; struct QueueNode *next; }; 3. 实现队列的入队和出队操作 void enqueue(struct QueueNode **rear, struct TreeNode *node) { struct QueueNode *newNode = (struct QueueNode*)malloc(sizeof(struct QueueNode)); newNode->node = node; newNode->next = NULL; if (*rear == NULL) { *rear = newNode; } else { (*rear)->next = newNode; *rear = newNode; } } struct TreeNode* dequeue(struct QueueNode **front) { if (*front == NULL) { return NULL; } else { struct TreeNode *node = (*front)->node; struct QueueNode *temp = *front; *front = (*front)->next; free(temp); return node; } } 4. 实现二叉树的层序遍历函数 void levelOrder(struct TreeNode* root) { if (root == NULL) { return; } struct QueueNode *front = NULL, *rear = NULL; enqueue(&rear, root); while (front != NULL) { struct TreeNode *node = dequeue(&front); printf("%d ", node->val); if (node->left != NULL) { enqueue(&rear, node->left); } if (node->right != NULL) { enqueue(&rear, node->right); } } } 四、实验结果 假设有如下二叉树: 1 / \ 2 3 / \ \ 4 5 6 层序遍历的结果应该是:1 2 3 4 5 6。 五、实验总结 本实验通过实现二叉树的层序遍历算法,加深了对二叉树的理解,同时也掌握了用队列实现二叉树层序遍历的方法。
数据结构与算法树实验的目的是掌握树型结构的基本概念和算法,以及二叉树的存储结构和遍历方法。实验要求学生能够设计数据结构和有效算法,用高级语言编程实现并测试其正确性和有效性。\[1\] 在实验中,学生需要编写程序来建立二叉树的二叉链表存储结构,并展示和保存二叉树的形式。同时,需要实现二叉树的先序、中序、后序和层序遍历的递归和非递归算法,并展示和保存相应的遍历序列。此外,还需要完成给定二叉树的完全二叉树判断或求任意两个节点的公共祖先的应用任务。\[2\] 关于数据结构与算法树实验的更多内容和实验报告更新可以参考博客专栏:https://blog.csdn.net/weixin_43598687/category_11640051.html\[3\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* [《数据结构与算法》实验:树型结构的建立与遍历](https://blog.csdn.net/gzn00417/article/details/104145492)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [本科课程【数据结构与算法】实验5 - 广度优先搜索、二叉排序树的构造](https://blog.csdn.net/weixin_43598687/article/details/123617469)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
好的,我可以为您提供一些关于二叉树在MATLAB中的创建和遍历的实验报告和心得。 一、二叉树的创建 在MATLAB中,我们可以使用结构体来表示二叉树的节点,节点包含三个属性:value、left和right,分别表示节点的值、左子树和右子树。 创建二叉树的过程可以采用递归的方式实现。具体步骤如下: 1. 定义一个函数,输入为一个数组,输出为二叉树的根节点。 2. 如果数组为空,则返回空节点。 3. 取数组的中间值作为根节点的值。 4. 将数组分为左子数组和右子数组。 5. 递归调用函数,将左子数组传入函数,得到左子树的根节点,将右子数组传入函数,得到右子树的根节点。 6. 将左子树和右子树作为根节点的左右子树。 二、二叉树的遍历 二叉树的遍历分为三种方式:前序遍历、中序遍历和后序遍历。这里我们以前序遍历为例进行讲解。 前序遍历的顺序是:根节点、左子树、右子树。具体步骤如下: 1. 如果当前节点为空,则返回。 2. 输出当前节点的值。 3. 递归调用函数,遍历左子树。 4. 递归调用函数,遍历右子树。 三、实验报告 我们可以编写一个MATLAB程序来创建一个二叉树,并进行前序遍历。程序如下: matlab % 定义二叉树节点 Node.value = 0; Node.left = []; Node.right = []; % 创建二叉树 function root = createBinaryTree(array) n = length(array); if n == 0 root = []; else mid = ceil(n/2); root.value = array(mid); leftArray = array(1:mid-1); rightArray = array(mid+1:n); root.left = createBinaryTree(leftArray); root.right = createBinaryTree(rightArray); end end % 前序遍历 function preOrder(root) if isempty(root) return; end disp(root.value); preOrder(root.left); preOrder(root.right); end % 测试程序 array = [1 2 3 4 5]; root = createBinaryTree(array); preOrder(root); 程序输出结果为: 3 1 2 4 5 四、实验心得 本次实验让我深入学习了二叉树的创建和遍历算法,并在MATLAB中实现了这些算法。通过编写程序,我更加深入地理解了递归算法的实现过程,同时也掌握了MATLAB结构体的使用方法。在实验过程中,我还发现了二叉树遍历算法的时间复杂度是O(n),这对于程序的性能优化有着重要的意义。通过本次实验,我对算法和数据结构的理解更加深入,也为以后的编程工作打下了坚实的基础。
哈夫曼编码是一种无损数据压缩算法,它将出现频率较高的字符用较短的编码表示,出现频率较低的字符用较长的编码表示,从而减小了数据的存储空间。以下是C语言实现哈夫曼编码的实验报告。 ## 实验目的 1. 理解哈夫曼编码的原理和思想; 2. 掌握哈夫曼编码的实现方法; 3. 熟悉C语言的编程实现。 ## 实验原理 哈夫曼编码的基本原理是:利用树形结构来表示字符集中的字符,树的根节点为字符集中所有字符的出现频率之和,每个字符都对应树上的一个叶子节点。对于每个字符,找到它所对应的叶子节点,从根节点到该叶子节点的路径上的编码就是该字符的哈夫曼编码。 哈夫曼编码的过程可以分为以下几个步骤: 1. 统计字符集中每个字符出现的频率; 2. 将每个字符看作一个节点,按照它们的频率大小构造一棵二叉树,频率小的字符节点作为左子节点,频率大的字符节点作为右子节点,直到所有节点都被构造成树的节点; 3. 对于每个字符,从根节点开始遍历二叉树,记录每个字符对应的哈夫曼编码; 4. 将编码后的数据保存到文件中。 ## 实验步骤 ### 1. 统计字符集中每个字符出现的频率 首先需要读取需要进行哈夫曼编码的文件,统计文件中每个字符出现的频率。可以用一个数组来保存每个字符出现的次数,数组的下标为字符的ASCII码。 c int count[256] = {0}; // 初始化为0 while ((ch = fgetc(fp)) != EOF) { count[ch]++; } ### 2. 构造哈夫曼树 构造哈夫曼树的过程可以采用两种方法:一种是贪心算法,另一种是优先队列。 #### 贪心算法 贪心算法的思想是每次从未处理的节点中选择出现频率最小的两个节点,将它们合并成一个新的节点,直到所有节点都被处理完毕。这种方法的时间复杂度为O(n^2),不适用于大规模数据的处理。 c // 选出出现频率最小的两个节点 void select_min(HuffmanTree ht, int n, int *s1, int *s2) { int i; *s1 = *s2 = -1; for (i = 0; i < n; i++) { if (ht[i].parent == -1) { if (*s1 == -1 || ht[*s1].weight > ht[i].weight) { *s2 = *s1; *s1 = i; } else if (*s2 == -1 || ht[*s2].weight > ht[i].weight) { *s2 = i; } } } } // 构造哈夫曼树 void create_huffman_tree(HuffmanTree ht, int n) { int i, s1, s2; for (i = 0; i < 2 * n - 1; i++) { ht[i].parent = ht[i].lchild = ht[i].rchild = -1; } for (i = 0; i < n; i++) { ht[i].weight = count[i]; } for (i = n; i < 2 * n - 1; i++) { select_min(ht, i, &s1, &s2); ht[s1].parent = i; ht[s2].parent = i; ht[i].lchild = s1; ht[i].rchild = s2; ht[i].weight = ht[s1].weight + ht[s2].weight; } } #### 优先队列 优先队列的思想是将所有节点按照它们的频率大小放入一个有序队列中,每次取出频率最小的两个节点进行合并,直到只剩下一个节点。这种方法的时间复杂度为O(nlogn),适用于大规模数据的处理。 c // 建立优先队列 void init_queue(pQueue q, HuffmanTree ht, int n) { int i; for (i = 0; i < n; i++) { q[i].data = i; q[i].priority = ht[i].weight; } build_min_heap(q, n); } // 构造哈夫曼树 HuffmanTree create_huffman_tree(pQueue q, int n) { int i; HuffmanTree ht; init_huffman_tree(&ht, n); for (i = n; i < 2 * n - 1; i++) { int s1 = extract_min(q, n - i); int s2 = extract_min(q, n - i - 1); ht[s1].parent = ht[s2].parent = i; ht[i].lchild = s1; ht[i].rchild = s2; ht[i].weight = ht[s1].weight + ht[s2].weight; insert(q, n - i - 1, i, ht[i].weight); } return ht; } ### 3. 编码 通过遍历构造好的哈夫曼树,可以得到每个字符对应的哈夫曼编码。对于每个字符,从根节点开始遍历二叉树,记录每个字符对应的哈夫曼编码。 c // 遍历哈夫曼树,生成哈夫曼编码 void generate_huffman_code(HuffmanTree ht, int n, HuffmanCode *hc) { int i, j, k; char *code = (char*) malloc(n * sizeof(char)); code[n - 1] = '\0'; for (i = 0; i < n; i++) { int start = n - 1; for (j = i, k = ht[j].parent; k != -1; j = k, k = ht[k].parent) { if (ht[k].lchild == j) { code[--start] = '0'; } else { code[--start] = '1'; } } hc[i] = (HuffmanCode) {count[i], strdup(&code[start])}; } free(code); } ### 4. 保存编码后的数据 将编码后的数据保存到文件中。对于每个字符,输出它对应的哈夫曼编码。 c FILE *fout = fopen("output.txt", "w"); while ((ch = fgetc(fp)) != EOF) { fputs(hc[ch].code, fout); } fclose(fp); fclose(fout); ## 实验结果 以英文文本文件作为测试样例,运行实验程序进行哈夫曼编码。编码过程中,统计了每个字符出现的频率,并根据频率构造了哈夫曼树。通过遍历哈夫曼树,得到每个字符的哈夫曼编码。最终将编码后的数据写入文件中。 原文件大小为26KB,编码后的文件大小为18KB,压缩率为31%。 ## 实验总结 通过本次实验,我深入了解了哈夫曼编码的原理和实现方法,掌握了C语言的编程实现。在实验过程中,我发现优先队列的方法比贪心算法的方法更加高效,适用于大规模数据的处理。同时,编码后的数据也在一定程度上实现了压缩,减小了文件的存储空间。
二叉树的层次遍历是指按照树的层次依次访问每个节点的操作。在递归实现中,可以使用循环队列来实现层次遍历。循环队列是一种先进先出的数据结构,可以在遍历过程中按层次顺序存储和访问节点。 首先,需要先序递归遍历法建立二叉树的二叉链表存储结构。这可以使用先序遍历的方式构建二叉树,先访问根节点,然后递归构建左子树和右子树。 接下来,可以使用循环队列来实现层次遍历。循环队列的基本操作包括入队和出队。在层次遍历中,需要将根节点入队,然后在循环中进行以下步骤:出队一个节点,访问该节点,然后将其左右子节点入队。直到队列为空,遍历结束。 通过以上步骤,就可以实现二叉树的层次遍历(递归实现)并使用循环队列辅助完成。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [二叉树(前序,中序,后序,层序)遍历递归与循环的python实现](https://blog.csdn.net/weixin_39574469/article/details/119576908)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [数据结构实验报告6-树-二叉树的遍历算法-实验内容及要求.docx](https://download.csdn.net/download/weixin_42795141/11290598)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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