5.[数据结构和算法分析笔记]树 Tree
1.树 Tree 定义 树是层次化的而非线性的。 树是由显示结点间关系的边（edge）相联而成的结点（node）集合。 如果树的每个结点都可以有任意数目子结点，则称为一般树。 如果树中每个结点的子结点数目不超过n，则称为n叉树。 如果树中每个结点只有两个子结点，则称为二叉树。 从根开始，沿着连接结点的边从一个结点到另一结点，构成一条路径（path），顺着路径可以到达树中任何一个结点。根和其他任.....
每周一道数据结构（四）A*算法&博弈树α-β剪枝
前阵子考试学了A*算法、博弈树和回溯，自己真是愚蠢至极，根本没就搞明白这些，所以对于这些算法问道的话就不能说清楚，也记不住，所以才有了这篇笔记。在这里感谢面试我的那位工程师~~ A*算法 一些重要的概念 启发式信息：用于帮助减少搜索量的与问题有关的信息或知识。 启发式搜索：使用启发信息指导的搜索过程叫做启发式搜索。 估价函数：定义在状态空间上的实值函数。 open表：未扩展的节.....
数据结构和算法 （三）数据结构基础之树、二叉树
Java面试宝典之二叉树的实现 我们接着上一篇数据结构继续讲解。本章系数据结构之树与二叉树，从这章开始，我们就要介绍非线性结构了，这些内容理解起来比线性表稍难一些，我尽量写的通俗一些，如果读的过程中有任何问题，请按上述方式联系我！ 一、树 树 形结构是一类重要的非线性结构。树形结构是结点之间有分支，并具有层次关系的结构。它非常类似于自然界中的树。树结构在客观世界中是大量存在的，例如家 谱、行政组....
【坐在马桶上看算法】算法9：开启“树”之旅
我们先来看一个例子。 这是什么？是一个图？不对，确切的说这是一棵树。这哪里像树呢？不要着急我们来变换一下。 是不是很像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶子朝下的。不像？哈哈，看完下面这幅图你就会觉得像啦。 你可能会问：树和图有什么区别...
浅谈算法和数据结构: 九 平衡查找树之红黑树
定义 红黑树的主要是像是对2-3查找树进行编码，尤其是对2-3查找树中的3-nodes节点添加额外的信息。红黑树中将节点之间的链接分为两种不同类型，红色链接，他用来链接两个2-nodes节点来表示一个3-nodes节点。黑色链接用来链接普通的2-3节点。特别的，使用红色链接的两个2-nodes来表示一个3-nodes节点，并且向左倾斜，即一个2-node是另一个2-node的左子节点。这种做法的....
普林斯顿算法（1.3）并查集（union-find算法）——本质就是一个数 下面的子树代表了连在一起的点
转自：https://libhappy.com/2016/03/algs-1.3/ 假设在互联网中有两台计算机需要互相通信，那么该怎么确定它们之间是否已经连接起来还是需要架设新的线路连接这两台计算机。这就是动态连通性问题。 动态连通性问题在日常生活中十分常见，比如上文所说的通信网络中的连通性问题，比如物理化学中的渗流问题。通过并查集这种数据结构及union-find 算法可以解决动态连通性问题。....
数据结构与算法复习[ADT树基本操作]
复习记录，高手无视，关于 二叉搜索树的一些基本操作。 //Code by Pnig0s1992 //Date:2012,3,28 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> typedef int Element...
机器学习算法：决策树
决策树（Decision Tree）的核心思想是：根据训练样本构建这样一棵树，使得其叶节点是分类标签，非叶节点是判断条件，这样对于一个未知样本，能在树上找到一条路径到达叶节点，就得到了它的分类。 举个简单的例子，如何识别有毒的蘑菇？如果能够得到一棵这样的决策树，那么对于一个未知的蘑菇就很容易判断出它是否有毒了。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 &nbs...
Java数据结构与算法解析(八)——伸展树
伸展树简介 伸展树(Splay Tree)是特殊的二叉查找树。 它的特殊是指，它除了本身是棵二叉查找树之外，它还具备一个特点: 当某个节点被访问时，伸展树会通过旋转使该节点成为树根。这样做的好处是，下次要访问该节点时，能够迅速的访问到该节点。 特性 和普通的二叉查找树相比，具有任何情况下、任何操作的平摊O(log2n)的复杂度，时间性能上更好 和一般的平衡二叉树比如 红黑树、AVL树相比，维...
ML之监督学习算法之分类算法一 ——— 决策树算法
一、概述 决策树（decision tree）的一个重要任务是为了数据中所蕴含的知识信息，因此决策树可以使用不熟悉的数据集合，并从中提取出一系列规则，在这些机器根据数据创建规则时，就是机器学习的过程。 二、决策树的构造 决策树： 优点：计算复杂度不高， 输出结果易于理解， 对中间值的缺失不敏感， 可以处理不相关特征数据。 缺点： 可能会产生过度匹配问题。 适用数据...
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