倒伏树检测

此仓库提供基于 ALS 的倒伏树检测算法的源代码。通过 mainfindFallenTrees.m 中的 findFallenTrees() 函数使用该算法。请查阅函数文档，以了解有关函数输入、输出和用法的更详细描述。注意：在运行函数之前，必须先调用脚本 startup.m，因为它将所有必需的文件路径添加到 MATLAB 路径中。算法流程：1. 读入和预处理数据2. 基于关联组件分析的分类过滤点云（可选）3. 使用基于迭代 Hough 变换的线检测检测倒伏树4. 使用卷积神经网络去除虚假倒伏树段（可选）步骤 2 和 4 可以使用用户自定义的分类器，这些分类器是使用 connected_component_training（步骤 2）和 final_classifier_training（步骤 4）文件夹中找到的函数进行训练的。

MATLAB代码层次分析显着性树新颖性显着检测框架。此代码适用于论文： [1] Z. Liu，W。Zou，O。Le Meur，“显着性树：一种新颖的显着性检测框架”，IEEE Transactions on Image Processing，vol。23，no。5，pp. 1937-1952，2014年5月。仅限非商业用途。如果使用，请引用论文[1]。此代码需要使用VLFeat开源库，可从其官网下载，以及[2]的源代码。P. Arbelaez，M. Maire，C. Fowlkes，J. Malik，“轮廓检测和分层图像分割”，IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence，vol。33，no。5，pp. 898-916，2011年5月。[2]的源代码可以在以下位置下载：运行代码（1）对于Windows，请首先使用[2]的源代码（注意，需将ST_win文件夹中的“im2ucm.m”替换为[2]中的原始文件），以生成与[1]中相同的结果。我们使用了调整大小因子0.5以提高运行速度。

B树，全称为平衡多路查找树，是一种自动调整的树状数据结构，主要应用于数据库和文件系统。它能有效地维护数据排序，并支持快速的查找、插入和删除操作。B树的节点可以拥有多个子节点，这一点与二叉搜索树有着显著区别。每个节点按升序排列关键字，每个关键字对应一个子节点。根节点至少有两个子节点，除非它为叶节点。叶节点不包含分支，通常包含指向相邻叶节点的指针，形成顺序链以便于遍历所有元素。

本实验包含以下任务： 给定二叉树后序和中序遍历结果，t- 输出前序遍历结果t- 判断是否为二叉搜索树 计算二叉树的最大宽度 查找二叉树两个节点最近公共祖先

用线段树解t为线段树每个节点增加一个sum标记，表示所对应区间内元素之和。 t每次修改一个格子，需要修改从叶结点到根结点路径上所有结点的值。 t为了定位到元素x，可以递归地从根查找到叶结点，然后在返回段修改值。 t也可以用下面示例的方法做修改。 t区间求和则是线段树的基本应用。

线段树是一种二叉树，每个节点对应一个区间[a,b]。 叶子节点代表单位区间，根节点代表整体区间。 非叶节点[a,b]的左子区间为[a,(a+b)/2]，右子区间为[(a+b)/2+1,b]。

通过树控件和LISTCTRL控件，连接ACCESS数据库，实现数据库基本操作。

Oracle数据库中的B树位图索引是一种高效的数据结构，用于加速查询和数据检索。它利用了B树结构的优点，同时通过位图技术进一步优化查询性能。B树位图索引在处理大量数据和复杂查询时表现出色，是数据库优化中的重要策略之一。

加权平衡树（Weighted Balanced Trees, WBTs）概述 加权平衡树是一种自平衡树结构，广泛应用于集合、字典和序列的实现。不同于传统的AVL树或红黑树，加权平衡树的每个结点储存其子树的大小，这一属性支持高效的顺序统计操作。 主要特点 自平衡性：在插入和删除操作后，通过树旋转重新平衡。 结点储存子树大小：这种方式使得查询操作更高效，尤其是顺序统计操作。 实现关键步骤 定义结点结构：储存值、左子树、右子树、子树大小等。 插入和删除操作：在插入或删除结点后，依据加权平衡规则调整结构。 树旋转：若某结点的左右子树大小不满足平衡条件，通过左旋和右旋操作平衡。 Python代码示例 以下代码展示了一个简单的加权平衡树的实现： class WBTNode: def __init__(self, value): self.value = value self.left = None self.right = None self.size = 1 def update_size(self): self.size = (self.left.size if self.left else 0) + (self.right.size if self.right else 0) + 1 class WeightedBinaryTree: def __init__(self): self.root = None def insert(self, value): # 插入值并平衡树的逻辑 pass def delete(self, value): # 删除值并平衡树的逻辑 pass def rotate_right(self, node): # 右旋转操作逻辑 pass def rotate_left(self, node): # 左旋转操作逻辑 pass 完整实现参考：GitHub 仓库

决策树ID3算法的案例分析在技术领域具有重要意义。