前面分别通过C和C++实现了哈夫曼树,本章给出哈夫曼树的java版本. 目录 1. 哈夫曼树的介绍 2. 哈夫曼树的图文解析 3. 哈夫曼树的基本操作 4. 哈夫曼树的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 哈夫曼树的介绍 Huffman Tree,中文名是哈夫曼树或霍夫曼树,它是最优二叉树. 定义:给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若树的带权路径长度达到最小,则这棵树被称为哈夫曼树. 这…

上一章介绍了哈夫曼树的基本概念,并通过C语言实现了哈夫曼树.本章是哈夫曼树的C++实现. 目录 1. 哈夫曼树的介绍 2. 哈夫曼树的图文解析 3. 哈夫曼树的基本操作 4. 哈夫曼树的完整源码 转载请注明出处:http://www.cnblogs.com/skywang12345/ 更多内容:数据结构与算法系列 目录 哈夫曼树的介绍 Huffman Tree,中文名是哈夫曼树或霍夫曼树,它是最优二叉树. 定义:给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若树的带权路径长度达到最小,则这棵树被…

转载至:https://www.2cto.com/database/201805/745822.html 对比 B+树是B树的变体,B*树又是B+树的变体,是一脉相承法治国拉的,不断解决新一阶段的问题. B树解决的是能快速查询到指定树的问题和查询一个数出现的频率的问题.数据存在叶子节点和非叶子结点中.多路搜索的时候走的树高度不高,所以查询用的时间很短. B+树适合扫库,解决的是查询某一范围内的数据.它的数据只存在叶子结点中,非叶子结点存的是索引,所以显而易见,B+树不适合搜索某一特定的值,因为到…

[0]README 0.0) 本文部分idea 转自:http://blog.csdn.net/collonn/article/details/20128205 0.1) 本文仅针对性地分析AVL树的单旋转(左左单旋转和右右单旋转)和 双旋转(左右双旋转和右左单旋转)的内部核心技巧: 0.2) 不得不提的是,旋转有两个属性: 轴 和 旋转方向: (旋转轴即是原最小树经过旋转修正后的符合AVL的最小树的根节点)0.3) 旋转轴的确定 : (干货--单双旋转的旋转轴确定问题) 0.3.1)单旋转:旋…

zkw segment-tree 真是太棒了(真的重口味)!写篇博客纪念入门 emmm...首先我们来介绍一下 zkw 线段树这个东西(俗称 "重口味" ,与 KMP 类似,咳咳...) zkw 线段树的介绍 其实 zkw 线段树和普通线段树区别没多大(区别可大了去了!) emmm...起码它们的思想是一致的,都是节点维护区间信息嘛. 只不过...普通线段树的维护和查询是递归式,而 zkw线段树是循环式的... 但是不要以为 zkw线段树只是靠循环加速上位的! zkw线段树能支持非常多…

题目: https://www.lydsy.com/JudgeOnline/problem.php?id=1912 题解: 首先,显然当不加边的时候,遍历一棵树每条边都要经过两次.那么现在考虑k==1的情况,考虑加入的这一条边有什么作用. 显然,如图4边的作用就是使得原来的1-2-3-3-2-1路线变为了4-3-2-1或1-2-3-4,那么作用就是以多走一步的代价使得这条新边两端的两个结点的遍历路径长度减半. 因此,想要使路径最短,就要使这条新边两端的两个结点之间的距离更长,显然,当两端的结点在…

[pixiv] https://www.pixiv.net/member_illust.php?mode=medium&illust_id=63740442 向大(hei)佬(e)实力学(di)习(tou) 主席树主要用于处理区间的问题,其中区间不一定是单纯的区间,还是可以将题目中的一些信息转化一下(如 操作.时间等),即需要查询区间信息的数据,还需要用线段树用的题目,就可以用主席树. 以前有畏难心理,总觉得主席树好复杂,各种逃避.后来再次学习,总算是学会了基础的东西. 主席树通常是前缀和和线段…

AVL树概念 前面学习二叉查找树和二叉树的各种遍历,但是其查找效率不稳定(斜树),而二叉平衡树的用途更多.查找相比稳定很多.(欢迎关注数据结构专栏) AVL树是带有平衡条件的二叉查找树.这个平衡条件必须要容易保持.而且要保证它的深度是O(logN). AVL的条件是左右树的高度差(平衡因子)不大于1:并且它的每个子树也都是平衡二叉树. 对于平衡二叉树的最小个数,n0=0;n1=1;nk=n(k-1)+n(k-2)+1;(求法可以类比斐波那契!) 难点:AVL是一颗二叉排序树,用什么样的规则或者规…

1.CART简介 CART是一棵二叉树,每一次分裂会产生两个子节点.CART树分为分类树和回归树. 分类树主要针对目标标量为分类变量,比如预测一个动物是否是哺乳动物. 回归树针对目标变量为连续值的情况,比如预测一个动物的年龄. 如果是分类树,将选择能够最小化分裂后节点GINI值的分裂属性: 如果是回归树,选择能够最小化两个节点样本方差的分裂属性.CART跟其他决策树算法一样,需要进行剪枝,才能防止算法过拟合从而保证算法的泛化性能. 2.CART分类树 2.1算法详解 CART分类树预测分类离散型…

转:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6897097 引言 常关注本blog的读者朋友想必看过此篇文章:从B树.B+树.B*树谈到R 树,这次,咱们来讲另外两种树:Tire树与后缀树.不过,在此之前,先来看两个问题.    第一个问题: 一个文本文件,大约有一万行,每行一个词,要求统计出其中最频繁出现的前10个词,请给出思想,给出时间复杂度分析. 之前在此文:海量数据处理面试题集锦与Bit-map详解中给出的参考答案:用trie树统计每个…