bst_detection

时间: 2023-09-13 09:03:45 浏览: 107

bst.rar_bst_bst tree

二叉搜索树（BST，Binary Search Tree）是一种特殊类型的二叉树，它的每个节点都包含一个键、一个关联的值、一个指向左子节点的引用和一个指向右子节点的引用。在二叉搜索树中，对于每个节点，其左子树中的所有节点的键都小于该节点的键，而右子树中的所有节点的键都大于该节点的键。这种数据结构使得查找、插入和删除操作具有较高的效率，尤其是在树保持平衡的情况下。在Python中实现二叉搜索树，我们可以创建一个类来表示树节点，它包含键、值以及左右子节点的属性。下面是一个基本的二叉搜索树节点类的实现： ```python class TreeNode: def __init__(self, key, val): self.key = key self.val = val self.left = None self.right = None ``` 接着，我们创建一个二叉搜索树类，包含插入、查找和删除等基本操作： ```python class BST: def __init__(self): self.root = None def insert(self, key, val): if not self.root: self.root = TreeNode(key, val) else: self._insert(self.root, key, val) def _insert(self, node, key, val): if key < node.key: if node.left: self._insert(node.left, key, val) else: node.left = TreeNode(key, val) elif key > node.key: if node.right: self._insert(node.right, key, val) else: node.right = TreeNode(key, val) else: # 如果键已经存在，可以选择更新值 node.val = val def find(self, key): return self._find(self.root, key) if self.root else None def _find(self, node, key): if not node: return None if key == node.key: return node elif key < node.key: return self._find(node.left, key) else: return self._find(node.right, key) def delete(self, key): self.root = self._delete(self.root, key) def _delete(self, node, key): if not node: return node if key < node.key: node.left = self._delete(node.left, key) elif key > node.key: node.right = self._delete(node.right, key) else: # 要删除的节点是叶子节点 if not node.left and not node.right: return None # 要删除的节点只有一个孩子 if not node.left: return node.right if not node.right: return node.left # 要删除的节点有两个孩子，找到最小的右子节点替换 min_right = node.right while min_right.left: min_right = min_right.left node.key = min_right.key node.right = self._delete(node.right, min_right.key) return node ``` 以上代码实现了二叉搜索树的基本功能，包括插入新节点、查找特定键的节点以及删除指定键的节点。在实际应用中，为了提高性能，可以考虑使用自平衡二叉搜索树，如AVL树或红黑树，它们在进行插入和删除操作后能自动调整以保持平衡，从而保证操作的时间复杂度为O(log n)。在"bst.py"这个文件中，可能包含了上述类的实现，你可以通过导入这个模块并在Python环境中实例化BST对象，然后进行插入、查找和删除操作，以测试和理解二叉搜索树的工作原理。例如： ```python from bst import BST tree = BST() tree.insert(5, "five") tree.insert(3, "three") tree.insert(7, "seven") print(tree.find(5).val) # 输出: five tree.delete(5) print(tree.find(5) is None) # 输出: True ``` 通过这段代码，你可以在Python环境中交互式地探索二叉搜索树的特性。

引用中提到了一个文件名为hw_test_gen.py的脚本，在这个脚本中存在一段代码： src_file = bin_path + "/" + model_name + '.rbf' dest_file = out_path + "/fw_integration/" + model_name + '.rbf' 这段代码将模型的.rbf文件从源路径复制到目标路径。其中，src_file表示源文件的路径，dest_file表示目标文件的路径。引用中的box.h文件中定义了两个结构体：BoxQ和Box，这些结构体与bst_detection可能有关。其中，BoxQ结构体包含了一个用于表示坐标的Eigen::Vector3f对象，一个用于表示四元数的Eigen::Quaternionf对象，以及表示立方体尺寸的float类型的变量。Box结构体包含了表示边界框的最小和最大坐标的float类型的变量。综上所述，bst_detection可能是一个与模型检测及边界框相关的功能或算法的名称。这个功能可能涉及到复制模型文件以及使用边界框结构体进行相关计算和操作。但具体实现细节还需要查看代码的其他部分来确定。1234

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int results[3]; // 保存三种搜索树的查询结果 // 二叉搜索树 printf("Binary Search Tree:\n"); BinarySearchTree *bst = NULL; for (i = 0; i < 7; i++) { bst = bst_insert(bst, data[i]); // 插入数据 } results[0] = bst_search(bst, 6); // 查找数据 bst_destroy(bst); // 销毁树

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