[原创]本matlab代码是2012年发表在IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing(2012 IEEE TGRS IF=3.467)的一篇文章A new on-board image codec based on binary tree with adaptive scanning order in scan-based mode的部分代码。 遥感图像的信息量很大，但由于星载设备的存储和传输的限制，需要在卫星上对图像进行压缩。JPEG2000太复杂，不适合成为星载图像压缩的标准；CCSDS-IDC固定了大部分参数，而且只提供质量可伸缩性。针对星载图像提出了一种新的低复杂度、低内存、高效的嵌入式小波图像编码算法。首先，提出了二叉树作为一种新型而且健壮的方式对遥感图像的小波变换进行编码。其次，开发了一种自适应扫描次序，对二叉树从低部至顶部依次访问，达到了更好的性能和视觉效果。最后，使用了基于扫描的模式，显著降低了对内存的需求。所提出的方法是非常快速的，因为它不使用任何熵编码和率失真优化算法，然而却能提供质量、位置和分辨率可伸缩性。作为一种低复杂度的算法，很容易硬件实现，非常适合星载图像压缩。实验表明，与无算术编码的SPIHT算法和基于扫描的CCSDS-IDC相比，该方法可以显著提高峰值信噪比，与基于扫描的JPEG2000差不多。

C++二叉树模板，包含了基本的二叉树的操作。

二项期权定价模型假设股价波动只有向上和向下两个方向，且假设在整个考察期内，股价每次向上(或向下)波动的概率和幅度不变。模型将考察的存续期分为若干阶段，根据股价的历史波动率模拟出正股在整个存续期内所有可能的发展路径，并对每一路径上的每一节点计算权证行权收益和用贴现法计算出的权证价格。对于美式权证，由于可以提前行权，每一节点上权证的理论价格应为权证行权收益和贴现计算出的权证价格两者较大者。

表达式求值，二叉排序，求最短路径，表达式二叉树

1.实验目的 通过“图片压缩编码”的编程实践，学习树、遍历二叉树、哈夫曼树、哈夫曼编码和他们的编程应用。 (1)掌握树的存储结构 (2)掌握二叉树的三种遍历方法 (3)掌握并理解Huffman树、Huffman编码等知识和应用 (4)掌握文件的操作 (5)使用Huffman算法实现图像压缩程序 2.实验内容 使用Huffman压缩算法，对一幅BMP格式的图片文件进行压缩。图片文件名为“Pic.bmp”,压缩后保存为“Pic.bmp.huf”文件。使用VS2010作为开发工具，开发一个控制台程序，使用Huffman压缩算法对图片文件“Pic.bmp”进行压缩。具体要求如下： (1)读取原文件，统计权值： 运行程序，输入文件名。 以“Pic.bmp”文件为例。若文件存放在F盘根目录下，输入文件完整路径“F：\Pic.bmp”。按回车结束。以字节流的方式，只读打“Pic.bmp”文件。 逐字节读取文件，统计文件中256种字节重复的次数，保存到一个数组中int weight[256]中。 (2)生成Huffman树 根据（1）中统计的结果，构建Huffman树。定义一个结构体来记录每个节点的权值、父节点、左孩子和右孩子。使用结构体数组来存储这个Huffman树。 (3)生成Huffman编码 遍历（2）中生成的Huffman树，记录256个叶子节点的Huffman编码，保存在字符串数组中。 (4)压缩原文件 使用Huffman编码对原文件中的字节重新编码，获得压缩后的文件数据。 (5)保存压缩文件 将编码过的数据，保存到文件“Pic.bmp.huf”中。

平衡二叉树的判定.cpp

统计利用二叉树存储的森林中树的棵数.cpp

C语言用递归法将二叉树层序遍历，并求出最大宽度。文件类型是.cpp的，c的编译器都可以编译。

算法

详细介绍了“二叉树与算术表达式的应用”数据结构课程设计流程；提供了c语言源代码；