树遍历是图遍历的一种形式。它涉及精确地检查或打印树中的每个节点一次。二叉搜索树的后序遍历涉及按 (左，右，根) 的顺序访问树中的每个节点。二叉树的后序遍历示例如下。给定一个二叉树如下。后序遍历是：1 5 4 8 6 实现后序递归遍历的程序如下所示。示例 实时演示 #include using namespace std; struct node { int data; struct node *left; struct node *right; }; struct node *createNode(int val) ... 阅读更多

树遍历是图遍历的一种形式。它涉及精确地检查或打印树中的每个节点一次。二叉搜索树的中序遍历涉及按 (左，根，右) 的顺序访问树中的每个节点。二叉树的中序遍历示例如下。给定一个二叉树如下。中序遍历是：1 4 5 6 8 实现中序递归遍历的程序如下所示。示例 实时演示 #include using namespace std; struct node { int data; struct node *left; struct node *right; }; struct node *createNode(int val) ... 阅读更多

树遍历是图遍历的一种形式。它涉及精确地检查或打印树中的每个节点一次。二叉搜索树的前序遍历涉及按 (根，左，右) 的顺序访问树中的每个节点。二叉树的前序遍历示例如下。给定一个二叉树如下。前序遍历是：6 4 1 5 8 实现前序递归遍历的程序如下所示。示例 实时演示 #include using namespace std; struct node { int data; struct node *left; struct node *right; }; struct node *createNode(int val) ... 阅读更多

如果两个矩阵可以相乘，则称它们是可乘的。只有当第一个矩阵的列数等于第二个矩阵的行数时，才有可能。例如。矩阵 1 的行数 = 3 矩阵 1 的列数 = 2 矩阵 2 的行数 = 2 矩阵 2 的列数 = 5 矩阵 1 和矩阵 2 是可乘的，因为矩阵 1 的列数等于矩阵 2 的行数。检查…阅读更多

可以使用方阵的元素值来计算它的行列式。矩阵 A 的行列式可以表示为 det(A)，在几何学中，它可以称为矩阵描述的线性变换的缩放因子。矩阵行列式的示例如下所示。矩阵为：3 1 2 7 以上矩阵的行列式 = 7*3 - 2*1 = 21 - 2 = 19 所以，行列式是 19。计算矩阵行列式的程序如下所示。示例 实时演示 #include #include using namespace std; int determinant( int matrix[10][10], int ... 阅读更多

矩阵的行列式可以用来判断它是否可逆。如果行列式非零，则矩阵可逆。因此，如果行列式为零，则矩阵不可逆。例如-给定矩阵为：4 2 1 2 1 1 9 3 2 以上矩阵的行列式为：3 因此矩阵是可逆的。检查矩阵是否可逆的程序如下所示。示例 实时演示 #include #include using namespace std; int determinant( int matrix[10][10], int n) { int det = 0; int ... 阅读更多

矩阵是由数字组成的矩形数组，排列成行和列的形式。矩阵的示例如下所示。一个 3*4 矩阵有 3 行 4 列，如下所示。8 6 3 5 7 1 9 2 5 1 9 8 通过将矩阵传递给函数来相乘两个矩阵的程序如下所示。示例 实时演示 #include using namespace std; void MatrixMultiplication(int a[2][3],int b[3][3]) { int product[10][10], r1=2, c1=3, r2=3, c2=3, i, j, k; if (c1 != r2) { cout

结构是不同数据类型项目的集合。它在创建具有不同数据类型记录的复杂数据结构方面非常有用。结构是用 struct 关键字定义的。结构的示例如下所示-struct employee { int empID; char name[50]; float salary; }; 使用结构存储和显示信息的程序如下所示。示例 实时演示 #include using namespace std; struct employee { int empID; char name[50]; int salary; char department[50]; }; int main() { struct employee emp[3] = { { 1 , "Harry" , 20000 , "Finance" } , { 2 , "Sally" , 50000 , "HR" } , { 3 , "John" , 15000 , "Technical" } }; cout

标准差是衡量数据中数字分散程度的指标。它是方差的平方根，其中方差是与平均值的平方差的平均值。计算标准差的程序如下所示。示例 实时演示 #include #include using namespace std; int main() { float val[5] = {12.5, 7.0, 10.0, 7.8, 15.5}; float sum = 0.0, mean, variance = 0.0, stdDeviation; int i; for(i = 0; i < 5; ++i) sum += val[i]; mean = sum/5; for(i = 0; i < 5; ++i) variance += pow(val[i] - mean, 2); variance=variance/5; stdDeviation = sqrt(variance); cout

稀疏矩阵是指其中大部分元素为 0 的矩阵。换句话说，如果矩阵中超过一半的元素为 0，则它被称为稀疏矩阵。例如，以下矩阵包含 5 个零。由于零的个数超过矩阵元素的一半，因此它是一个稀疏矩阵：1 0 2 5 0 0 0 0 9 下面是一个检查矩阵是否为稀疏矩阵的程序示例。阅读更多