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Pb 树构造问题
非零非非零
2007-12-29 12:43:53
已经有一个数据窗口,两列,子项名称和父项名称
通过这个数据窗口中的数据来构造一个树
请教具体算法?谢谢!
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Pb 树构造问题
已经有一个数据窗口,两列,子项名称和父项名称 通过这个数据窗口中的数据来构造一个树 请教具体算法?谢谢!
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非零非非零
2007-12-30
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问题已解决,采用递归算法,谢谢回帖的各位.
jlwei888
2007-12-29
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treeviewitem tvi
loang handle
int i
for i = 1 to dw_1.rowcount()
tvi.label = dw_1.object.parent_column[i]
tvi.picture = 1 //先选好图
tvi.selectedpicture = 1//先选好图
handle = tv_1.insertitem(0,tvi)
tvi.label = dw_1.object.child_column[i]
tvi.picture = 2 //先选好图
tvi.selectedpicture = 2//先选好图
tv_1.insertitemlast(handle,tvi)
next
大概就这个意思
非零非非零
2007-12-29
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举一个简单点的例子,假如数据窗口的数据是下面这样的:
w_main w_basic_window
w_basic_window w_pfc_master
w_pfc_master w_window
w_basic_msg w_pfc_master
希望得到的树是这样的:
w_window
|______w_pfc_master
|__________w_basic_window
| |________________w_main
|
|__________w_basic_msg
并且有可能不止一棵树
lllyyymmm
2007-12-29
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上面只是给个思路而已,具体的还是要你自己写,
jlwei888
2007-12-29
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晕
我写的是通过DW构造树的方法,完全可以写出其它样子的程序!无非就是个循环判断
你也不说你要的样子!
最近怎么么多这样的问题!
要么最基本的问题!
要么就说不清问题!
霖湘凝
2007-12-29
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1楼说的最简单的情况了,如果层数比较多,那你就得自己写算法去遍历了
非零非非零
2007-12-29
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谢谢2楼回复,这样构造出来肯定是不对的
在
PB
中实现datawindow
树
形结构(实现关键技术 )
在
PB
中实现datawindow
树
形结构
蓝桥杯软件大赛真题之Huffuman
树
.rar
问题
描述 Huffman
树
在编码中有着广泛的应用。在这里,我们只关心Huffman
树
的
构造
过程。 给出一列数{pi}={p0, p1, …, pn-1},用这列数
构造
Huffman
树
的过程如下: 1. 找到{pi}中最小的两个数,设为pa和
pb
,将pa和
pb
从{pi}中删除掉,然后将它们的和加入到{pi}中。这个过程的费用记为pa +
pb
。 2. 重复步骤1,直到{pi}中只剩下一个数。 在上面的操作过程中,把所有的费用相加,就得到了
构造
Huffman
树
的总费用。 本题任务:对于给定的一个数列,现在请你求出用该数列
构造
Huffman
树
的总费用。
zcmu OJ 1810: Huffuman
树
题目描述 Huffman
树
在编码中有着广泛的应用。在这里,我们只关心Huffman
树
的
构造
过程。 给出一列数{pi}={p0, p1, …, pn-1},用这列数
构造
Huffman
树
的过程如下: 1. 找到{pi}中最小的两个数,设为pa和
pb
,将pa和
pb
从{pi}中删除掉,然后将它们的和加入到{pi}中。这个过程的费用记为pa +
pb
。 2. 重复步骤1,直到{pi}中只剩下一个数。 在上面的操作过程中,把所有的费用相加,就得到了
构造
Huffman
树
的总费用。 本题任务:对于给定的一个数列,现在请你求出用该数列
构造
Huffman
树
的总费用。 例如,对于数列{pi}={5, 3, 8, 2, 9},Huffman
树
的
构造
过程如下: 1. 找到{5, 3, 8, 2, 9}中最小的两个数,分别是2和3,从{pi}中删除它们并将和5加入,得到{5, 8, 9, 5},费用为5。 2. 找到{5, 8, 9, 5}中最小的两个数,分别是5和5,从{pi}中删除它们并将和10加入,得到{8,
PB
动态查询
主要用于灵活可靠地生成任意复杂的DataWindow的Filter语句或SQL的Select语句中的Where查询条件。核心技术是采用面向对象方法分析了SQL的SELECT语句的语法结构,概括出基于表达式类的面向对象模型(包括字段,常数,函数,自定义表达式及二元表达式对象)。在查询界面中,用户可以灵活地创建、销毁、组合或拆分这些对象,
构造
出复杂多样的表达式
树
,有效地实现了数据库的动态查询。
大图的顶点驱动并行最小生成
树
算法
最小生成
树
(minimum spanning tree,MST)是图论中最经典的算法之一。基于MST结构的聚类,分类和最短路径查询等复杂图算法,在效率和结果质量方面需要显着提高。随着互联网的迅猛发展,图数据规模也越来越大,包含数百万甚至上亿个指针的大图数据越发常见。因此,如何在大图数据上实现查询处理和数据挖掘算法已成为亟待解决的
问题
之一。此外,由于大图数据的动态性特征,如何动态地维护算法结果也势必成为最受关注的
问题
之一。针对目前集中式的最小生成
树
算法无法解决海量和动态图数据的
问题
,首先提出了分区Prim(partition Prim,PP)算法,基于此提出了前端驱动的并行MST算法——
PB
(PP Bor(u)vka)算法,并论证了
PB
算法的正确性。另外,基于MapReduce和BSP框架实现了
PB
算法。针对只删除动态图特征,提出了MST维护算法,以实现高效的增量计算。对提出的计算和维护算法进行了代价分析和比较。最后,使用真实和模拟数据集,验证了
PB
算法和维护算法的有效性,高效性和可扩展性。
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