当前位置: 首页 > news >正文

正弦函数的连续傅里叶变换正弦序列的DTFT

在这里插入图片描述

正弦序列
  • 时域
    x [ n ] = sin ⁡ ( ω 0 n ) x[n] = \sin(\omega_0 n) x[n]=sin(ω0n)
  • 频域
    X ( e j ω ) = j π 2 [ δ ( ω − ω 0 ) − δ ( ω + ω 0 ) ] X({\rm e}^{{\rm j}\omega}) = \frac{{\rm j}\pi}{2} \left[ \delta(\omega - \omega_0) - \delta(\omega + \omega_0) \right] X(ejω)=2jπ[δ(ωω0)δ(ω+ω0)]
说明
  • 正弦序列的频谱由两个冲激函数组成,分别位于 ω = ω 0 \omega = \omega_0 ω=ω0 ω = − ω 0 \omega = -\omega_0 ω=ω0
  • 系数 j π 2 \frac{{\rm j}\pi}{2} 2jπ 表示了频谱的幅度和相位特性。
  • 正频率处的冲激函数 δ ( ω − ω 0 ) \delta(\omega - \omega_0) δ(ωω0) 表示正弦信号的正频率分量。
  • 负频率处的冲激函数 δ ( ω + ω 0 ) \delta(\omega + \omega_0) δ(ω+ω0) 表示正弦信号的负频率分量。
推导过程

正弦序列可以表示为:
sin ⁡ ( ω 0 n ) = e j ω 0 n − e − j ω 0 n 2 j \sin(\omega_0 n) = \frac{{\rm e}^{{\rm j}\omega_0 n} - {\rm e}^{-{\rm j}\omega_0 n}}{2{\rm j}} sin(ω0n)=2jejω0nejω0n

利用复指数序列的DTFT:
DTFT { e j ω 0 n } = 2 π δ ( ω − ω 0 ) \text{DTFT}\{{\rm e}^{{\rm j}\omega_0 n}\} = 2\pi\delta(\omega - \omega_0) DTFT{ejω0n}=2πδ(ωω0)
DTFT { e − j ω 0 n } = 2 π δ ( ω + ω 0 ) \text{DTFT}\{e^{-{\rm j}\omega_0 n}\} = 2\pi\delta(\omega + \omega_0) DTFT{ejω0n}=2πδ(ω+ω0)

根据线性性质,得到:
X ( e j ω ) = 1 2 j [ 2 π δ ( ω − ω 0 ) − 2 π δ ( ω + ω 0 ) ] X({\rm e}^{{\rm j}\omega}) = \frac{1}{2{\rm j}} \left[ 2\pi\delta(\omega - \omega_0) - 2\pi\delta(\omega + \omega_0) \right] X(ejω)=2j1[2πδ(ωω0)2πδ(ω+ω0)]

二维正弦序列
  • 时域
    x [ m , n ] = sin ⁡ ( 2 π u 0 m + 2 π v 0 n ) x[m, n] = \sin(2\pi u_0 m + 2\pi v_0 n) x[m,n]=sin(2πu0m+2πv0n)
    其中, u 0 u_0 u0 v 0 v_0 v0 分别是水平和垂直方向的空间频率。
  • 频域
    X ( e j ω m , e j ω n ) = 1 2 j [ 2 π δ ( ω m − 2 π u 0 , ω n − 2 π v 0 ) − 2 π δ ( ω m + 2 π u 0 , ω n + 2 π v 0 ) ] X({\rm e}^{{\rm j}\omega_m}, {\rm e}^{{\rm j}\omega_n}) = \frac{1}{2{\rm j}} \left[ 2\pi \delta(\omega_m - 2\pi u_0, \omega_n - 2\pi v_0) - 2\pi \delta(\omega_m + 2\pi u_0, \omega_n + 2\pi v_0) \right] X(ejωm,ejωn)=2j1[2πδ(ωm2πu0,ωn2πv0)2πδ(ωm+2πu0,ωn+2πv0)]
说明
  • 二维正弦序列的频谱由两个冲激函数组成,分别位于 ( ω m , ω n ) = ( 2 π u 0 , 2 π v 0 ) (\omega_m, \omega_n) = (2\pi u_0, 2\pi v_0) (ωm,ωn)=(2πu0,2πv0) ( ω m , ω n ) = ( − 2 π u 0 , − 2 π v 0 ) (\omega_m, \omega_n) = (-2\pi u_0, -2\pi v_0) (ωm,ωn)=(2πu0,2πv0)
  • 系数 j π 2 \frac{{\rm j}\pi}{2} 2jπ 表示了频谱的幅度和相位特性。
  • 正频率处的冲激函数 δ ( ω m − 2 π u 0 , ω n − 2 π v 0 ) \delta(\omega_m - 2\pi u_0, \omega_n - 2\pi v_0) δ(ωm2πu0,ωn2πv0) 表示正弦信号的正频率分量。
  • 负频率处的冲激函数 δ ( ω m + 2 π u 0 , ω n + 2 π v 0 ) \delta(\omega_m + 2\pi u_0, \omega_n + 2\pi v_0) δ(ωm+2πu0,ωn+2πv0) 表示正弦信号的负频率分量。
推导过程

二维正弦序列可以表示为:
sin ⁡ ( 2 π u 0 m + 2 π v 0 n ) = e j ( 2 π u 0 m + 2 π v 0 n ) − e − j ( 2 π u 0 m + 2 π v 0 n ) 2 j \sin(2\pi u_0 m + 2\pi v_0 n) = \frac{{\rm e}^{{\rm j}(2\pi u_0 m + 2\pi v_0 n)} - {\rm e}^{-{\rm j}(2\pi u_0 m + 2\pi v_0 n)}}{2{\rm j}} sin(2πu0m+2πv0n)=2jej(2πu0m+2πv0n)ej(2πu0m+2πv0n)

利用复指数序列的二维DTFT:
DTFT { e j ( 2 π u 0 m + 2 π v 0 n ) } = 2 π δ ( ω m − 2 π u 0 , ω n − 2 π v 0 ) \text{DTFT}\{{\rm e}^{{\rm j}(2\pi u_0 m + 2\pi v_0 n)}\} = 2\pi \delta(\omega_m - 2\pi u_0, \omega_n - 2\pi v_0) DTFT{ej(2πu0m+2πv0n)}=2πδ(ωm2πu0,ωn2πv0)
DTFT { e − j ( 2 π u 0 m + 2 π v 0 n ) } = 2 π δ ( ω m + 2 π u 0 , ω n + 2 π v 0 ) \text{DTFT}\{{\rm e}^{-{\rm j}(2\pi u_0 m + 2\pi v_0 n)}\} = 2\pi \delta(\omega_m + 2\pi u_0, \omega_n + 2\pi v_0) DTFT{ej(2πu0m+2πv0n)}=2πδ(ωm+2πu0,ωn+2πv0)

根据线性性质,得到:
X ( e j ω m , e j ω n ) = 1 2 j [ 2 π δ ( ω m − 2 π u 0 , ω n − 2 π v 0 ) − 2 π δ ( ω m + 2 π u 0 , ω n + 2 π v 0 ) ] X({\rm e}^{{\rm j}\omega_m}, {\rm e}^{{\rm j}\omega_n}) = \frac{1}{2{\rm j}} \left[ 2\pi \delta(\omega_m - 2\pi u_0, \omega_n - 2\pi v_0) - 2\pi \delta(\omega_m + 2\pi u_0, \omega_n + 2\pi v_0) \right] X(ejωm,ejωn)=2j1[2πδ(ωm2πu0,ωn2πv0)2πδ(ωm+2πu0,ωn+2πv0)]
在这里插入图片描述

相关文章:

正弦函数的连续傅里叶变换正弦序列的DTFT

正弦序列 时域 x [ n ] sin ⁡ ( ω 0 n ) x[n] \sin(\omega_0 n) x[n]sin(ω0​n)频域 X ( e j ω ) j π 2 [ δ ( ω − ω 0 ) − δ ( ω ω 0 ) ] X({\rm e}^{{\rm j}\omega}) \frac{{\rm j}\pi}{2} \left[ \delta(\omega - \omega_0) - \delta(\omega \omega_0…...

winstart.wsf 病毒清理大作战

0x00 背景 发现感染了winstart.wsf 病毒如何清理。 0x01 现象 遍历Users下每个目录以及C:\和C:\Windows\Temp 2个目录写入病毒文件。 C:\Users\Administrator\AppData\Local\Temp\winstart.wsf C:\Users\Administrator\AppData\Roaming\Microsoft\Windows\Start Menu\Program…...

leetcode 20.有效括号

20. 有效的括号 - 力扣(LeetCode) class Solution:def isValid(self, s: str) -> bool:stack []for i in s :if i in ((,{,[ ):stack.append(i)elif i in () ):# 这种情况是 栈弹出元素为空时候 ,右半部分的括号多出来一些 比如&#x…...

Leetcode刷题笔记1 图论part07

卡码网 53 寻宝 prim算法 prim算法核心就是三步,称为prim三部曲: 第一步,选距离生成树最近节点第二步,最近节点加入生成树第三步,更新非生成树节点到生成树的距离(即更新minDist数组) def p…...

unittest自动化测试实战

🍅 点击文末小卡片,免费获取软件测试全套资料,资料在手,涨薪更快 为什么要学习unittest 按照测试阶段来划分,可以将测试分为单元测试、集成测试、系统测试和验收测试。单元测试是指对软件中的最小可测试单元在与程…...

flask,示例及解释

1) from flask import Flask, render_templateapp Flask(__name__)app.route(/) def index():return render_template(m1index.html)app.route(/get_type) def get_type():return ["语文", "数学"]if __name__ __main__:app.run(host0.0.0.0…...

电机倍频曲线的一些奇异特性-原因分析及应用

这里对感应电机倍频曲线的特征进行了说明,然后将其特性用于电机转差率和工况的测量。先给出可以直接利用的结论: 电机的工况和转差率谱线会体现为5x,7x谱线调制在基频附近。两条调制过携带s信息的谱线距离基频谱线的距离。 与真实转速相对同步转速的频差…...

基于Ebay拍卖网站成交价格的影响因素分析

摘要:近些年来网上拍卖的不断地发展,网上购物慢慢变成了大家普遍接受的购物方式。因此关于网上拍卖的研究日益成为很多人研究的重点。 影响拍卖网站价格的因素很多,但很少有人分得清楚哪些因素才是比较重要的因素,因此对价格因素分析&#x…...

详解图卷积网络

文章目录 GCN/RGCN图卷积网络概述--运作原理**1. GCN(Graph Convolutional Network,图卷积网络)****1.1 核心思想****1.2 公式****1.3 特点****1.4 总结** **2. RGCN(Relational Graph Convolutional Network,关系型图…...

Java 8-17核心特性全景解析之Java9、10

Java 9 核心特性解析 Java 9在2017年9月发布,带来了模块系统等重大变革,是Java平台现代化的重要一步。 模块系统 (Project Jigsaw) 特性概述 模块系统是Java 9最重要的特性,旨在解决Java平台和应用程序的可伸缩性问题,提供更好…...

mysql的学习

关系性数据库需要遵循ACID规则 原子性: 事务是最小的执行单位,不允许分割。事务的原子性确保动作要么全部完成,要么完全不起作用; 一致性: 执行事务前后,数据保持一致,例如转账业务中&#xff…...

leecode 560题

一、题目解析 题目如下->: 这道题的问题是,找到目标值为k的所有连续子串个数,因此最简单最容易想到的就是枚举 两个指针枚举起来确实可以解决,但是时间复杂度极大,达到了O(n^2)的级别 因此这不是我们想要的 二、解题思路 2.1 …...

借壹起航东风,中国工厂出海开启新征程

在经济全球化不断深入的当下,中国工厂正以积极的姿态投身海外市场,渴望在全球商业版图中占据一席之地,绽放独特的光彩。然而,出海之路充满了挑战与艰辛,品牌塑造困难重重、询盘量不稳定、营销成本居高不下等问题&#…...

Joomla教程—查看网站的前台页面与菜单管理(栏目管理)

原文:Joomla 查看网站的前台页面_w3cschool 在本节中,我们将简单介绍一下JOOMLA的前台界面。通过本节的介绍,希望你能对JOOMLA的界面组成有一个大致的了解。 你可以直接在浏览器中输入http://localhost/zmax/ 就会出现我们网站的首页了。也…...

HCIA-WLAN实验

1、划分VLAN,配置IP地址 2、配置AC作为AP的DHCP服务器自动为AP分配IP地址 dhcp enable interface Vlanif100 dhcp select interface 3、建立CAPWAP隧道 capwap source interface vlanif100 4、配置WLAN业务配置,下发至AP ①配置:wlan …...

DNA-PAINT

参考: 【科研教程】NUPACK网页版使用教程 https://www.bilibili.com/video/BV1G94y1W7mN/NUPACK新版网页版教程-模拟部分 https://zhuanlan.zhihu.com/p/678730568NUPACK 4.0 User Guide https://docs.nupack.org/NUPACK网页版使用指南 https://zhuanlan.zhihu.com/p/55024017…...

VS2022的第一个Qt程序——实战《加载并显示图像》

目录 一、UI设计 S1:双击Form Files下.ui文件,进入ui设计界面Qt Designer S2:然后拖动一个Push Button和Label控件到界面 S3:点击信号与槽,然后点击PushButton往外拉一下 S4:松开鼠标进入配置连接界面…...

从概率到梯度:理解分类问题中交叉熵的优越性

分类问题一般使用交叉熵(Cross-Entropy)而不是平方损失(Square Loss)函数1. **概率解释**2. **梯度性质**3. **对错误的惩罚**4. **计算复杂度**5. **总结** 分类问题一般使用交叉熵(Cross-Entropy)而不是平…...

如何选择?Postman vs JMeter 对比介绍

Postman 和 JMeter 作为两款主流测试工具,各有特色。本文将从多个维度详细对比这两款工具最新特性和应用场景。 工具基本介绍 对比项 Postman JMeter 类型 API 开发和测试工具 性能测试工具 开源情况 闭源,提供免费版 开源(Apache L…...

P1182 数列分段 Section II

P1182 数列分段 Section II - 洛谷 题目描述 对于给定的一个长度为 N 的正整数数列 A1​∼AN​,现要将其分成 M(M≤N)段,并要求每段连续,且每段和的最大值最小。 关于最大值最小: 例如一数列 4 2 4 5 1…...

Thales靶场

信息收集 将靶机改为net模式,开启kali进行扫描,得到靶机ip 对靶机的端口,目录进行扫描,8080端口是 apache tomcat代理 进入8080端口,点击app出现登录窗口,弱口令没试出来,可以爆破登录窗口 查…...

系统思考—看见未来

感谢上海财经大学终身教育学院的持续邀请!每个月,都会带着不同的思维火花,走进财大与学员们一起探索系统思考的奥秘。 这次为宜宾市的干部们带来了一场深刻的学习体验。通过系统思考,帮助大家从整体视角去发现问题、分析问题、解…...

第30周Java分布式入门 ThreadLocal

ThreadLocal 课程笔记 一、章节结构概述 本章主要学习重要的工具类 ThreadLocal。章节分为六大模块: ThreadLocal 的两大使用场景ThreadLocal 所带来的好处ThreadLocal 的主要方法及使用顺序ThreadLocal 原理源码分析使用 ThreadLocal 的注意点和使用规范 从下一…...

Windows 10 LTSC 2019 中文版下载及安装教程(附安装包)

(cn_windows_10_enterprise_ltsc_2019_x64_dvd_9c09ff24)涵盖常见疑问和注意事项: cn_windows_10_enterprise_ltsc_2019_x64_dvd_9c09ff24 下载链接:https://pan.quark.cn/s/c2c8f3cd18f1 1. 镜像文件来源与合法性 官方渠道&…...

死亡并不是走出生命 而是走出时间

目录 第一章 倒春寒 第二章 悖论与共生 第三章 坍缩与永恒 第四章 在时差里相爱 终章 你从未离开 第一章 倒春寒 2022年春天的扬州东关街,青衣在文昌阁古槐下调试着「时间胶囊」算法。这个能将人类记忆转化为数据流的程序,是他用三年时间对抗渐冻…...

Langchain中的表格解析:RAG 和表格的爱恨情仇

实现 RAG(Retrieval-Augmented Generation)是一个挑战,尤其是在有效解析和理解非结构化文档中的表格时。这在处理扫描文档或图像格式的文档时尤为困难。这些挑战至少包括以下三个方面: 1.表格的“叛逆期”:不准确的解析可能会破坏表格结构: 表格在文档里就像个叛逆的青少…...

STM32F103_LL库+寄存器学习笔记02 - 开启SysTick(滴答定时器)中断

导言 《STM32F103_LL库寄存器学习笔记01 - 梳理CubeMX生成的LL库最小的裸机系统框架》上一章节对CubeMX生成的最小系统框架进行梳理,在此工程的基础上,梳理SysTick(滴答定时器)中断是怎样开启的?为什么SysTick中断会自…...

AI小白的第七天:必要的数学知识(概率)

概率 Probability 1. 概率的定义 概率是一个介于 0 和 1 之间的数,表示某个事件发生的可能性: 0:事件不可能发生。1:事件必然发生。0 到 1 之间:事件发生的可能性大小。 例如,掷一枚公平的硬币&#xf…...

SVN常用命令

SVN常用命令 基本操作命令 • 检出代码(Checkout):从SVN服务器获取代码到本地。 svn checkout [svn服务器url] [检出本地的path] 示例: svn checkout svn://47.106.183.193/helloworld ./ • 提交代码(Commit&…...

23种设计模式中的策略模式

在策略模式定义了一系列算法或策略,并将每个算法封装在独立的类中,使得它们可以互相替换。通过使用策略模式,可以在运行时根据需要选择不同的算法,而不需要修改客户端代码。 策略模式:Strategy。指的是,定义…...

车载通信方案为何选择CAN/CANFD?

摘要 随着汽车电子技术的飞速发展,车载通信系统在车辆的智能化、网联化进程中扮演着至关重要的角色。控制器局域网络(CAN)及其扩展版本CANFD凭借其卓越的可靠性、高效的数据传输能力和强大的抗干扰特性,成为现代汽车通信架构的核心…...

有价值的面试问题

迅雷一面 都是c和网络问题 了解epoll吗?解释下水平触发和边缘触发,医院的叫号系统应该算哪一种 c类a有成员b,成员b调用了a的函数,但是a不小心把b的成员删除了,会发生什么,怎么解决 c类a有一个static的函数…...

深度学习|表示学习|多头注意力在计算时常见的张量维度变换总结|28

如是我闻: 以下是多头注意力(Multi-Headed Attention)在计算时常见的张量维度变换总结,帮助理解从输入到输出是如何一步步处理的。为了方便,令: B B B 表示 batch size(批量大小) S …...

Mysql内置函数篇

🏝️专栏:Mysql_猫咪-9527的博客-CSDN博客 🌅主页:猫咪-9527-CSDN博客 “欲穷千里目,更上一层楼。会当凌绝顶,一览众山小。” 目录 7.函数 7.1 日期函数 函数总:​编辑 获得当前日期 获得…...

使用事件监听器来处理并发环境中RabbitMQ的同步响应问题

RabbitListener 是 Spring AMQP 提供的核心注解,用于简化 RabbitMQ 消息监听器的创建。以下是对 RabbitListener(queues "balloonWords.queue") 的详细解析: 一、基础功能 队列监听 通过 queues 属性指定监听的队列名称(如 "…...

基于Java的班级事务管理系统(源码+lw+部署文档+讲解),源码可白嫖!

摘要 随着世界经济信息化、全球化的到来和电子商务的飞速发展,推动了很多行业的改革。若想达到安全,快捷的目的,就需要拥有信息化的组织和管理模式,建立一套合理、畅通、高效的线上管理系统。当前的班级事务管理存在管理效率低下…...

Rviz 同时显示多个独立 URDF!解决双机械臂+底盘等场景(球体+方块实例演示)

视频讲解: Rviz 同时显示多个独立 URDF!解决双机械臂底盘等场景(球体方块实例演示) 仓库地址:GitHub - LitchiCheng/ros2_package 有小伙伴留言说想看下同时使用多个独立的urdf如何配置,实际上这个场景是很…...

【C++】--- 类和对象(中)之日期类的实现

日期类的实现 1. 应该实现哪些默认成员函数 构造函数是需要自己来实现的,因为日期类的成员变量都是内置类型,是否初始化取决于编译器,这里可以给出一个带参全缺省的构造函数,由于日期类不需要申请资源,所有不用显式的实现析构函…...

kafka基础

一:消息队列(message queue [MQ]): 1.1消息队列解释:用来存储消息的队列 简单理解就是将需要的数据传输到队列里,队列可存可取,like 一个管道,但是与hdfs不同的是kafka作为临时存储 1.2消息队列中间件 消息队列中间件其实就是一个组件,简单例子就是用户对于服务器产…...

蓝桥杯第十届 特别的数

题目描述 小明对数位中含有 2、0、1、9 的数字很感兴趣(不包括前导 0),在 1 到 40 中这样的数包括 1、2、9、10 至 32、39 和 40,共 28 个,他们的和是 574。 请问,在 1 到 n 中,所有这样的数的…...

fpga pcie

pcie reg 介绍 debug pcie issue using lspci & setpci 介绍了lspci & setpci用法, 以及fpga pcie调试过程中重点关注的reg Lspci -tv Sudo lspci -vvv -s 18:00.0 Sudo lspci -nvmms 18:00.0 setpci --dumpregs setpci -s 18:00.0 COMMAND #&#x…...

模数转换电路(A/D转换器)

A/D转换,是将输入的模拟电压量转换成相应的数字量。 A/D转换器的类型很多,按工作原理可分为直接转换型和间接转换型两大类。前者直接将模拟电压量转换成数字量,后者是先将模拟电压量转换成一个中间量,再将中间量转换成数字量。 …...

PAT乙级1007

常规解法 #include <iostream> using namespace std;// 判断一个数是否为素数的函数 bool isprime(int a) {// 遍历 2 到 sqrt(a) 之间的数&#xff0c;判断 a 是否能被它们整除for (int i 2; i * i < a; i) {if (a % i 0) // 如果能整除&#xff0c;说明 a 不是素…...

代码随想录刷题day52|(二叉树篇)106.从中序与后序遍历序列构造二叉树

目录 一、二叉树理论知识 二、构造二叉树思路 2.1 构造二叉树流程&#xff08;给定中序后序 2.2 整体步骤 2.3 递归思路 2.4 给定前序和后序 三、相关算法题目 四、易错点 一、二叉树理论知识 详见&#xff1a;代码随想录刷题day34|&#xff08;二叉树篇&#xff09;二…...

MTK平台 Android12-Android13 默认搜狗输入法

系统默认搜狗输入法功能实现 文章目录 需求&#xff1a;场景 参考资料需求实现内置搜狗输入法配置第三方apk .mk 和 搜狗安装包&#xff0c;不可卸载方式搜狗输入法module 配置到系统device.mk 中去 设置搜狗输入法为默认输入法给输入法授权&#xff0c;默认所有权限 总结思考 …...

vue3实现动态路由

文章目录 一、基础信息1.路由构成2.菜单配置表3.vue-router4方法 二、实现思路1.登录获取菜单配置表2.导航守卫3.添加动态路由4.渲染菜单5.退出登录删除动态路由 三、实现代码1.路由守卫2.基础路由文件3.添加动态路由逻辑4.待特殊处理路由配置表5.404类路由6.删除动态路由 场景…...

行为型设计模式

深入理解行为型设计模式&#xff1a;模板方法、观察者、责任链 设计模式是软件开发中解决常见问题的经典方案&#xff0c;而行为型设计模式尤其关注对象之间的职责分配与通信方式。本文将详细讲解模板方法模式、观察者模式和责任链模式。 一、模板方法模式&#xff08;Templat…...

【服务器环境安装指南-指定 cuda 版本】在 Ubuntu 22.04 上完成 cuda-toolkit 12.0 和 cudnn 12.x 的安装教程

0.引言 在深度学习和高性能计算领域&#xff0c;CUDA 和 cuDNN 是不可或缺的工具。为充分发挥硬件性能&#xff0c;我们需要在服务器环境中正确配置这些工具。然而&#xff0c;安装过程中可能会遇到诸多挑战&#xff0c;例如版本兼容性和环境变量设置等问题。本篇文章将以 Ubu…...

蓝桥杯第十届 数的分解

题目描述 本题为填空题&#xff0c;只需要算出结果后&#xff0c;在代码中使用输出语句将所填结果输出即可。 把 2019 分解成 3 个各不相同的正整数之和&#xff0c;并且要求每个正整数都不包含数字 2 和 4&#xff0c;一共有多少种不同的分解方法&#xff1f; 注意交换 3 个…...

二叉搜索树

目录 概念 代码实现 成员 基本结构 查找 插入 删除 中序遍历 拷贝构造 赋值运算符重载 析构函数 递归实现 递归实现查找 递归实现插入 递归实现删除 概念 关于二叉树的基本结构已经进行过详细剖析&#xff0c;本篇博客将对一种特殊的二叉树进行分析。 二叉树&…...