第一行是搜索树的后面输入值的个数 第二行是依次插入节点的key(节点的key是整数) 输入的key值可能重复，如果已经形成的搜索树中存在该key，则不再插入

使用composite模式构成二叉树，并用迭代器模式封装访问，前序、中序和后序的遍历。JAVA 编写。 Main中直接运行

typedef int Status; typedef char TElemType; typedef struct BiTNode { TElemType data; struct BiTNode *lchild,*rchild; /* 左右孩子指针 */ } BiTNode,*BiTree; typedef BiTree QElemType; /* 设栈元素为二叉树的指针类型 */ typedef struct { QElemType *base; int front; /* 头指针,若队列不空,指向队列头元素 */ int rear; /* 尾指针,若队列不空,指向队列尾元素的下一个位置 */ } SqQueue; Status InitQueue(SqQueue *Q)； Status QueueEmpty(SqQueue Q)； Status EnQueue(SqQueue *Q,QElemType e)； Status DeQueue(SqQueue *Q,QElemType *e)；

适合非专业的学生使用。 本人是非计算机的学生，所以写的时候，可能不是很规矩 请您原谅！ 平台：vc++6.0 操作系统 32位

matlab中rbf源代码支持向量机 在该存储库中，提供了一个MATLAB工具箱，以针对不平衡和多类型分类问题训练和测试基于支持向量机（SVM）的模型。 附加了两个分类技巧，即granularization和binary-tree以形成GBT-SVM模型。 有关该模型的详细信息，请参考我的。 工具箱的构造 文件夹中的代码和脚本可用于构建粒度SVM（GSVM）模型，该模型能够形成树结构分类器。 我在这里列出了名称和相应的注释。 方法 评论 getGranule 通过将主要类别拆分为子集或颗粒来生成平衡的数据集。 myCrossSVM 通过交叉验证和网格化训练SVM模型，内核是可选的。 myGSVM预测 使用训练有素的模型对新样品进行分类。 获取颗粒 为了获得平衡的数据集，您可以使用getGranule作为 >>> [DataGranules] = getGranule(data,label) 输出DataGranules是一个结构，形成为 数据粒度 MajIdx ：主要类别的标签 MinIdx ：次要类别的标签 GraNum ：颗粒数 MinData ：次要样本的数据和标签 MajDat

共包含以下18个： 1.建立二叉树 2.树形输出 3.广义表形输出 4.判断是否为空树 5.求树的深度 6.插入孩子结点 7.删除孩子结点 8.取出根结点 9.取双亲结点 10.取左孩子结点 11.取右孩子结点 12.取左兄弟 13.取右兄弟 14.先序遍历 15.中序遍历 16.后序遍历 17.层序遍历 18.销毁树 按树形输出是自己想的算法，供参考。

（4）二叉树转换成森林 抹线：将二叉树中根结点与其右孩子连线，及沿右分支搜索到的所有右孩子间连线全部抹掉，使之变成孤立的二叉树 还原：将孤立的二叉树还原成树 E F G H I J A B C D E F G H I J A B C D A B C D E F G H I J A B C D E F G H I J

二叉树和森林之间的转换

在参考已有研究的基础上提出DNA计算机中二叉树存储结构的研究思路，并结合生物操作和DNA分子的特性，阐述了三种设计方法的基本思想，即利用双链DNA分子可实现二叉树的顺序存储结构和基本操作，利用单、双链DNA混合编码方法构造的DNA双链对应于二叉树的中序遍历序列，利用3-臂DNA分子可以实现二叉树的链式存储结构。仿真实例表明这三种设计方法具有可行性。

用函数实现如下平衡二叉排序树算法： （1） 插入新结点 （2） 前序、中序、后序遍历二叉树 （递归） （3） 前序、中序、后序遍历的非递归算法 （4） 层次遍历二叉树 （5） 在二叉树中查找给定关键字(函数返回值为成功1,失败0) （6） 交换各结点的左右子树 （7） 求二叉树的深度 （8） 叶子结点数 （9） 删除某结点