树构造建议

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红花 2002年4月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第一
2002年3月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第一
2002年1月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第一
2001年12月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第一
2001年10月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第一
2001年9月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第一
2001年8月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第一
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黄花 2002年5月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第二
2002年2月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第二
2001年11月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第二
2001年7月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第二
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蓝花 2002年6月 专题开发/技术/项目大版内专家分月排行榜第三
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rick1126

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哈夫曼构造(C语言实现)

建议先看完推荐博客中的文字说明,或者自己找一本数据结构的来仔细阅读以下关于哈夫曼构造 然后再来看下面给出的code 这里给出的是关于哈夫曼构造代码: #include <cstdio> #include &...

Java面试题大全(2020版)

发现网上很多Java面试题都没有答案,所以花了很长时间搜集整理出来了这套Java面试题大全,希望对大家有帮助哈~ 本套Java面试题大全,全的不能再全,哈哈~ 一、Java 基础 1. JDK 和 JRE 有什么区别?...

后缀构造方法-Ukkonen详解

使用后缀在字符串匹配可以得到很好的时间效率,下面转载了一篇构造后缀的UKK算法,这是一种在线算法,其时间复杂度可以达到O(n)。 先来记录几个利用后缀解决的实际问题:  1.查找字符串O是否被包含在字符串S...

从零开始用Python构造决策(附公式、代码)

起步 熵的计算: 根据计算公式: 对应的 python 代码: 条件熵的计算: 根据计算方法: 对应的 python 代码: 其中参数 future_list 是某一特征向量组成的列表...对应的pytho

Java集合容器面试题(2020最新版)

文章目录集合容器概述什么是集合集合的特点集合和数组的区别使用集合框架的好处常用的集合类有哪些?List,Set,Map三者的区别?List、Set、Map 是否继承自 Collection 接口?List、Map、Set 三个接口存取元素时,各...

从B、B+、B*谈到R

从B 、B+ 、B* 谈到R   作者:July、weedge、Frankie。编程艺术室出品。 说明:本文从B开始谈起,然后论述B+、B*,最后谈到R 。其中B、B+及B*部分由weedge完成,R 部分由Frankie完成,...

硬核图解面试最怕的红黑建议反复摩擦】

面试官看了人傻掉,还可以这样学?

java通用的构造树的工具类

一些形结构的数据,经常是以 id、parent_id、其他属性这种方式存放在数据库里的,直接查询出来的就是这些带有id、parent_id值的javabean的list,并不是形的结构,这次项目需要,我直接把对应这种情况的写成一个...

小甲鱼零基础入门学习python笔记

小甲鱼老师零基础入门学习Python全套资料百度云(包括小甲鱼零基础入门学习Python全套视频+全套源码+全套PPT课件+全套课后题及Python常用工具包链接、电子书籍等)请往我的资源...

史上最全面Java面试汇总(面试题+答案)

JAVA面试精选【Java基础第一部分】 JAVA面试精选【Java基础第二部分】 JAVA面试精选【Java基础第三部分】 JAVA面试精选【Java算法与编程一】 JAVA面试精选【Java算法与编程二】 ...Java高级工程师—面试(1) ...

Linux C/C++ 学习路线

一、秋招 Linux C/C++ offer 情况 ...Linux C/C++ 从零基础到大神的学习路线,自己的真实学习路线,干货很多,建议收藏,认真阅读。 在校期间,我一直走的都是 Linux C/C++ 学习路线,历经暑期实习、秋招决战、校...

决策构造——一个手工例子

决策构造——一个手工例子 这个数据集来自Mitchell的机器学习,叫做是否去打网球play-tennis,以下数据仍然是从带逗号分割的文本文件,复制到纪事本,把后缀直接改为.csv就可以拿Excel打开: *play-tennis data,...

js面试题

JavaScript 的组成 JavaScript 由以下三部分组成: ECMAScript(核心):JavaScript 语言基础 ...BOM(浏览器对象模型):提供了浏览器窗口之间进行交互的对象和方法 JS 的基本数据类型和引用数据类型 ...

红黑解析

写在前面:我是「且听风吟」,目前是某上市游戏公司的大数据开发工程师,热爱大数据开源技术,喜欢分享自己的所学所悟,现阶段正在从头梳理大数据体系的知识,以后将会把时间重点放在Spark和Flink上面。...

后缀构造方法

后缀 Fast String Searching With Suffix Trees   原著 Mark Nelson. Fast string searching with suffix trees. 1996.   构造法 E. Ukkonen. On-line construction of suffix trees. 1995.   ...

二叉树的拷贝构造函数(递归与非递归)

二叉树在学习过程中的探索——构造 二叉树的拷贝构造函数 二叉树是数据结构中非常重要的一章,与之前的数组、链表之类的靠循环的章节在难度上有了一个小的飞跃,这是因为二叉树要用到很多关于递归的算法。但是二叉树...

测试开发笔记

测试开发笔记 第一章 测试基础 7 什么是软件测试: 7 ★软件测试的目的、意义:(怎么做好软件测试) 7 3.软件生命周期: 7 第二章 测试过程 8 1.测试模型 8 H模型: 8 V模型 9 2.内部测试 10 ...

机器学习实战(三)——决策

3.1 决策构造 3.1.1 信息增益 3.1.2 编写代码计算经验熵 3.1.4利用代码计算信息增益 3.2 决策的生成和修剪 3.2.1 决策的构建 1. ID3算法 2. C4.5的生成算法 3. 决策的剪枝 3.2.2 决策可视...

前端面试题

前端面试题汇总 ... 你做的页面在哪些流览器测试过?这些浏览器的内核分别是什么? 21 ... 21 Quirks模式是什么?它和Standards模式有什么区别 21 div+css的布局较table布局有什么优点?...img的alt与title有何异同?...

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者

C#基础教程-c#实例教程,适合初学者。 第一章 C#语言基础 本章介绍C#语言的基础知识,希望具有C语言的读者能够基本掌握C#语言,并以此为基础,能够进一步学习用C#语言编写window应用程序和Web应用程序。...

2019年常见Elasticsearch 面试题答案详细解析(下)

前言 1.Elasticsearch 是一个分布式的 RESTful 风格的搜索和数据分析引擎。 (1)查询 : Elasticsearch 允许执行和合并多种类型的搜索 — 结构化、非结构化、地理位置、度量指标 — 搜索方式随心而变。...

Dom CSS 渲染(render) 规则、原理

  前端不可不学的浏览器渲染机制,阿里年年问,去一个栽一个。听说百度也在考这个,你还不准备学吗? 首先你要了解浏览器渲染的顺序:   1.构建dom   2.构建css   3.构建渲染 ... 解析

Java集合面试题

Java集合面试题 Java 集合框架的基础接口有哪些? Collection ,为集合层级的根接口。一个集合代表一组对象,这些对象即为它的元素。Java 平台不提供这个接口任何直接的实现。 Set ,是一个不能包含重复元素的集合...

软件测试面试题汇总

转载自: ... 软件测试面试题汇总 测试技术面试题 ...........................................................................................................

HashMap

title: HashMap date: 2018-09-24 11:33:31 tags:HashMap 前一部分是拿的大佬的在这声明,后部分是自己看课程总结的 ... 1.HashMap的实现原理 1,HashMap概述 ...HashMap 是基于哈希表的 Map 接口的非同步实现。...

【数据结构】(总结)二叉树搜索/查找

虽然标题为“搜索”,但是我还是习惯叫“查找”,以下也将沿袭着一传统学习『查找』心里面始终要有一个意识:对于查找而言『平衡』很重要普通查找(BST)查找的初始化(返回根结点)查找的查找(线性...

DOM 是如何构建的 ?

今天通过对 DOM 模型、HTML 解释器和 JavaScript 的执行的介绍,来初步学习 HTML 解释器是如何将从网络或者本地文件获取的字节流转成 DOM 的。 DOM 模型 1、DOM 标准 DOM (Document Object Model) 的全称是...

matlab神经网络30个案例分析

【目录】- MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书) 第1章 BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1 本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐,用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。 第2章 BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11 本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。 第3章 遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21 根据遗传算法和BP神经网络理论,在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。 第4章 神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36 对于未知的非线性函数,仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解,利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。 第5章 基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45 BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器,反复训练BP神经网络预测样本输出,通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。 第6章 PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54 根据PID神经元网络控制器原理,在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。 第7章 RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65 本例用RBF网络拟合未知函数,预先设定一个非线性函数,如式y=20+x21-10cos(2πx1)+x22-10cos(2πx2)所示,假定函数解析式不清楚的情况下,随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。将x1,x2作为RBF网络的输入数据,将y作为RBF网络的输出数据,分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析,并评价网络拟合效果。 第8章 GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73 根据货运量影响因素的分析,分别取国内生产总值(GDP),工业总产值,铁路运输线路长度,复线里程比重,公路运输线路长度,等级公路比重,铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入,以货运总量,铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出,构建GRNN,由于训练数据较少,采取交叉验证方法训练GRNN神经网络,并用循环找出最佳的SPREAD。 第9章 离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81 根据Hopfield神经网络相关知识,设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字,当数字被一定的噪声干扰后,仍具有较好的识别效果。 第10章 离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90 某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价,试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据,并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力,建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。 第11章 连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100 现对于一个城市数量为10的TSP问题,要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型,利用该模型可以快速地找到最优(或近似最优)的一条路线。 第12章 SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112 将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。 第13章 SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122 本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数,不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集,使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平,即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡,避免过学习和欠学习状况发生。 第14章 SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133 对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。 第15章 SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141 在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。 若您对此书内容有任何疑问,可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。 第16章 自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153 本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。每个样本中测量了114个基因特征,其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类), 中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本, 余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区别,建立竞争网络模型去预测待检测样本是癌症还是正常样本。 第17章SOM神经网络的数据分类——柴油机故障诊断159 本案例中给出了一个含有8个故障样本的数据集。每个故障样本中有8个特征,分别是前面提及过的:最大压力(P1)、次最大压力(P2)、波形幅度(P3)、上升沿宽度(P4)、波形宽度(P5)、最大余波的宽度(P6)、波形的面积(P7)、起喷压力(P8),使用SOM网络进行故障诊断。 第18章Elman神经网络的数据预测——电力负荷预测模型研究170 根据负荷的历史数据,选定反馈神经网络的输入、输出节点,来反映电力系统负荷运行的内在规律,从而达到预测未来时段负荷的目的。 第19章 概率神经网络的分类预测——基于PNN的变压器故障诊断176 本案例在对油中溶解气体分析法进行深入分析后,以改良三比值法为基础,建立基于概率神经网络的故障诊断模型。 第20章 神经网络变量筛选——基于BP的神经网络变量筛选183 本例将结合BP神经网络应用平均影响值(MIV,Mean Impact Value)方法来说明如何使用神经网络来筛选变量,找到对结果有较大影响的输入项,继而实现使用神经网络进行变量筛选。 第21章 LVQ神经网络的分类——乳腺肿瘤诊断188 威斯康星大学医学院经过多年的收集和整理,建立了一个乳腺肿瘤病灶组织的细胞核显微图像数据库。数据库中包含了细胞核图像的10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度),这些特征与肿瘤的性质有密切的关系。因此,需要建立一个确定的模型来描述数据库中各个量化特征与肿瘤性质的关系,从而可以根据细胞核显微图像的量化特征诊断乳腺肿瘤是良性还是恶性。 第22章 LVQ神经网络的预测——人脸朝向识别198 现采集到一组人脸朝向不同角度时的图像,图像来自不同的10个人,每人5幅图像,人脸的朝向分别为:左方、左前方、前方、右前方和右方。试创建一个LVQ神经网络,对任意给出的人脸图像进行朝向预测和识别。 第23章 小波神经网络的时间序列预测——短时交通流量预测208 根据小波神经网络原理在MATLAB环境中编程实现基于小波神经网络的短时交通流量预测。 第24章 模糊神经网络的预测算法——嘉陵江水质评价218 根据模糊神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于模糊神经网络的水质评价算法。 第25章 广义神经网络的聚类算法——网络入侵聚类229 模糊聚类虽然能够对数据聚类挖掘,但是由于网络入侵特征数据维数较多,不同入侵类别间的数据差别较小,不少入侵模式不能被准确分类。本案例采用结合模糊聚类和广义神经网络回归的聚类算法对入侵数据进行分类。 第26章 粒子群优化算法的寻优算法——非线性函数极值寻优236 根据PSO算法原理,在MATLAB中编程实现基于PSO算法的函数极值寻优算法。 第27章 遗传算法优化计算——建模自变量降维243 在第21章中,建立模型时选用的每个样本(即病例)数据包括10个量化特征(细胞核半径、质地、周长、面积、光滑性、紧密度、凹陷度、凹陷点数、对称度、断裂度)的平均值、10个量化特征的标准差和10个量化特征的最坏值(各特征的3个最大数据的平均值)共30个数据。明显,这30个输入自变量相互之间存在一定的关系,并非相互独立的,因此,为了缩短建模时间、提高建模精度,有必要将30个输入自变量中起主要影响因素的自变量筛选出来参与最终的建模。 第28章 基于灰色神经网络的预测算法研究——订单需求预测258 根据灰色神经网络原理,在MATLAB中编程实现基于灰色神经网络的订单需求预测。 第29章 基于Kohonen网络的聚类算法——网络入侵聚类268 根据Kohonen网络原理,在MATLAB软件中编程实现基于Kohonen网络的网络入侵分类算法。 第30章 神经网络GUI的实现——基于GUI的神经网络拟合、模式识别、聚类277 为了便于使用MATLAB编程的新用户,快速地利用神经网络解决实际问题,MATLAB提供了一个基于神经网络工具箱的图形用户界面。考虑到图形用户界面带来的方便和神经网络在数据拟合、模式识别、聚类各个领域的应用,MATLAB R2009a提供了三种神经网络拟合工具箱(拟合工具箱/模式识别工具箱/聚类工具箱)。

VSCode launch.json配置详细教程

主要介绍了vscode 的node.js debugger 的 launch.json 配置详情,本文通过实例代码给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

从零基础开始用Python处理Excel数据.pdf

首先学习Python的基础知识,然后使用Python来控制Excel,做数据处理。 Excel使用者、Python爱好者、数据处理人员、办公人员等 第1章 python基础 1.1 什么是python? 1.2 为什么要学习用Python处理Excel表格? 1.3 手把手教你安装python程序 1.3.1 下载python 1.3.2 安装python 1.3.3 验证是否安装成功 1.4 安装Python集成开发工具PyCharm 1.4.1 下载 1.4.2 安装 1.5 Python的输入与输出

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