**基数树（Radix Tree）**是一种高效的数据结构，尤其适用于存储和检索字符串或数字序列。它通过将数据转换为二进制表示并利用位运算来优化搜索性能，从而达到快速查找、插入和删除的目的。在C语言中实现基数树，可以充分利用C语言的低级特性，如指针操作，来构建高效的数据结构。 基数树的核心概念是**位向量（Bit Vector）**，它将每个字符或数字表示为一个固定长度的二进制串。当多个字符串有共同前缀时，它们在树中的路径也会共享这些前缀的节点，这大大减少了存储空间的需求。此外，由于每次比较都是基于位操作，查找速度非常快，通常在O(k)时间内完成，其中k是键的位数。 在C语言中，基数树的实现通常会涉及以下几个关键组件： 1. **节点（Node）**：每个节点代表一个或多个字符的位模式，并可能包含指向子节点的指针数组。每个子节点对应一个可能的下一位值。 2. **路径（Path）**：从根节点到特定节点的路径表示了一个字符串的二进制表示。每个节点对应路径上的一个字符或数字位。 3. **指针管理**：C语言中的指针需要谨慎管理，以防止内存泄漏和悬挂指针。插入和删除操作时，需要正确地分配和释放内存。 4. **位操作**：C语言提供了丰富的位操作符，如`&`（按位与）、`|`（按位或）、`^`（按位异或）和`<<`（左移）。这些操作符在基数树中用于比较和构造节点。 5. **插入算法**：插入新键时，从根节点开始，对键的每一位进行比较，创建或遍历到适当的子节点。如果到达叶子节点且键尚未完全匹配，则在该节点处创建新的子节点。 6. **查找算法**：查找操作类似，也是从根节点开始，逐位比较。如果在某一步找不到匹配的子节点，表示键不存在于树中。 7. **删除算法**：删除操作相对复杂，可能涉及到节点的合并和重新布局。如果一个节点的所有子节点都被删除，那么这个节点本身也需要被删除。 8. **优化策略**：为了进一步提高效率，可能需要考虑压缩节点（例如，将连续的相同位节点合并）或使用跳跃节点（跳过一系列相同的位）等技术。 在提供的压缩包文件`radix-tree-master`中，我们可以预期找到实现这些概念的源代码文件，包括节点定义、插入、查找和删除的函数，以及可能的测试用例和示例。通过阅读和理解这些代码，可以深入了解C语言中基数树的实现细节。同时，源码还可能包含一些设计和实现上的创新，例如错误处理、内存管理策略等，这些都是深入学习C语言数据结构的好材料。

论文“The Adaptive Radix Tree”的代码实现。算法实现了ART文章中提到的路径压缩和懒扩展方法，还有插入关键字、查看ART树中已有的关键字总数、查找某个关键字、删除关键字、查找包含某个前缀的关键字等方法。

乘法器在当今的数字信号处理和各种其他应用中起着重要作用。 随着技术的进步，许多研究人员已经尝试并且正在尝试设计乘法器，以实现高速，低功耗，布局规则并因此减小面积。 展位乘法器可用于带符号和无符号数字的运算。 建议的radix-4和radix-8展位乘数在部分乘积的数量，延迟和频率方面进行了比较。 部分乘积的数量以基数4减少为n / 2。 通过在乘数编码中使用更高的基数8，我们可以将部分乘积的数量进一步减少至n / 3，从而获得更简单的CSA树。 CSA（进位保存加法器）树和用于加速乘法器操作的最终CLA（进位提前加法器）。 由于有符号和无符号乘法运算是由相同的乘法器单元执行的。 因此，所需的硬件和芯片面积减少了，进而降低了功耗和复杂性。 功耗被认为是现代VLSI设计领域的关键参数。

基数树 Compact Prefix树（基数）的Java实现。

解散 介绍 Unodb是一种自适应的基数树实现，在我的操场上完成了各种C ++工具和构想。 我试图描述从中学到的一些知识。 要求 该代码使用SSE4.1内部函数（Nehalem和更高版本）。 这与仅需要SSE2的原始ART纸相反。 注意：由于这是我的个人项目，因此仅支持GCC 10和LLVM 11编译器。 如果您想尝试此操作并需要较低的受支持的编译器版本，请给我留言。 用法 所有声明都存在于unodb命名空间中，在以下内容unodb其省略。 当前唯一支持的密钥类型是std::uint64_t ，别名为key 。 但是，通过用所需的密钥类型实例化art_key类型并根据ART论文对art_key::make_binary_comparable进行特殊化，添加新的密钥类型应该相对容易。 值不透明地处理。 它们作为value_view非所有者对象value_view ，该对象是gsl::s

FFT有以下特性： l支持2^N复数点FFT/IFFT运算，其中4<= N <= 10 l支持数据input和output并行 l采用Raidx-4 butterfly设计 l支持添加循环前缀 l支持自动休眠（低功耗） 验证平台基于windos（questasim），包含与c model的自动比对

radix-tree:PHP基数树实现

期中作业-设计文档和仿真报告 1. 算法 根据Booth算法，一个16位二进制数A可被表示为如下形式： 将上述方程应用到A*B后，我们可以得到： 因此，基于Radix-4的Booth算法，我们可以将A*B转化为9个部分积之和。应用Wallace树，每次对三个数求和，可以将九个部分积求和的过程优化成5步。优化方式和具体流程如下图： ## 2. Verilog设计代码 模块之间的调用关系如下图，顶层设计模块为multiplier。 multiplier.v ├─booth_16x16.v └─wtree_16x16.v ├─full_adder.v └─half_adder.v multiplier.v module multiplier(A, B, M, clk, rst_n); parameter width = 16; input

基数二除法 无符号Radix-2 SRT除法，基2除法 Radix_2_div.v RTL文件 用于测试平台的 Radix_2_div_int.v 子锁 Radix_2_div_tb.v 测试台顶部 Radix_2_div_tb.m matlab 文件 玩得开心，Good4U - @ - 年轻 - @ -

matlab中蝶形运算代码 [TOC] 本文地址： FFT快速算法的MATLAB示例：可以提供C语言的实现思路 FFT算法的实现，主要参考“《离散时间信号处理》第二版 -- 奥本海姆 ” 第九章实现的FFT算法，包括五种FFT快速算法的递归实现和非递归实现。下面主要介绍递归的实现，非递归的代码参考网上（我也不记得在哪儿来的了），递归实现的函数简要介绍如下： fft_radix2t 是按时间抽选的基2-FFT递归算法，其程序实现流程如下： function X = fft_radix2t(x) % 按时间抽选的基2，FFT递归算法，输入必须是2的整数次幂 % 参考：《离散时间信号处理》第二版 -- 奥本海姆 513页 图9.3 x = x(:).'; N = length(x); if (N == 2) X = fft(x);%其实就是简单的一个蝶形运算 else g = x(1:2:N-1); % N/2 点偶序列 x[n]: x[0], x[2], x[4], ..., x[N-2]. h = x(2:2:N); % N/2 点奇序列 x[n]: x[1], x[3], x[5],