题目: 给定一个没有重复元素的数组A,定义A上的MaxTree如下:MaxTree的根节点为A中最大的数,根节点的左子树为数组中最大数左边部分的MaxTree,右子树为数组中最大数右边部分的MaxTree.请根据给定的数组A,设计一个算法构造这个数组的MaxTree. 思路: 如果能够确定每个节点的父亲节点,则可以构造出整棵树.找出每个数往左数第一个比他大的数和往右数第一个比他大的数,两者中较小的数即为该数的父亲节点.如:[3,1,2],3没有父亲节点,1的父亲节点为2,2的父亲节为3.并且可以…

链接:https://www.nowcoder.com/questionTerminal/a502c7c3c65e41fdaf65eec9e0654dcb 来源:牛客网 [编程题]构造MaxTree 对于一个没有重复元素的整数数组,请用其中元素构造一棵MaxTree,MaxTree定义为一棵二叉树,其中的节点与数组元素一一对应,同时对于MaxTree的每棵子树,它的根的元素值为子树的最大值.现有一建树方法,对于数组中的每个元素,其在树中的父亲为数组中它左边比它大的第一个数和右边比它大的第一个数中…

Kruskal算法来构造最小生成树,我总结了分为以下步骤: (1)建图,构造Kruskal边集,边集元素应该包括该边的起始顶点.终止顶点.权值: (2)将边集按权值从小到大的顺序进行排序: (3)从小到大依次从Kruskal边集中取边加入最小生成树集合,判断条件:将该边加入最小生成树集合,与生成树集合中原有的边不构成环: (4)最小生成树集合中元素(构成生成树的边)的个数为原图顶点数-1时,代表最小生成树构造完毕. Kruskal核心伪代码如下: Kruskal(MGragh *Gra) { 对…

c/c++ 用克鲁斯卡尔(kruskal)算法构造最小生成树 最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree)的概念: 假设要在n个城市之间建立公路,则连通n个城市只需要n-1条线路.这时,自然会考虑,如何在最节省经费的前提下建立这个公路网络. 每2个城市之间都可以设置一条公路,相应地都要付出一定的经济代价.n个城市之间,最多可以设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少? 克鲁斯卡尔(kruskal)算法的大致思路: 把每条边的权重…

c/c++ 用普利姆(prim)算法构造最小生成树 最小生成树(Minimum Cost Spanning Tree)的概念: ​ 假设要在n个城市之间建立公路,则连通n个城市只需要n-1条线路.这时,自然会考虑,如何在最节省经费的前提下建立这个公路网络. ​ 每2个城市之间都可以设置一条公路,相应地都要付出一定的经济代价.n个城市之间,最多可以设置n(n-1)/2条线路,那么,如何在这些可能的线路中选择n-1条,以使总的耗费最少? 普利姆(prim)算法的大致思路: ​ 大致思想是:设图G顶点…

主要参考资料:数据结构(C语言版)严蔚敏   ,http://blog.chinaunix.net/uid-25324849-id-2182922.html   代码测试通过. package 图的建立与实现; import java.util.*; public class MGraph { final int MAXVEX = 100; final int INFINITY = 65535; int[] vexs = new int[MAXVEX]; //顶点表 int[][] arc =…

为了简单起见,这里构造的系统只能识别数字0到9,需要识别的数字已经使用图形处理软件,处理成具有相同的色彩和大小:宽高是32像素的黑白图像.尽管采用文本格式存储图像不能有效地利用内存空间,但是为了方便理解,我们还是将图像转换为文本格式. ---1.收集数据:提供文本文件 该数据集合修改自“手写数字数据集的光学识别”-一文中的数据集合,该文登载于2010年10月3日的UCI机器学习资料库中http://archive.ics.uci.edu/ml.        ---2.准备数据:将图像转换为测试…

迪杰斯特拉(Dijkstra)算法 是求从某个源点到其余各顶点的最短路径,即对已知图 G=(V,E),给定源顶点 s∈V,找出 s 到图中其它各顶点的最短路径. 我总结下核心算法,伪代码如下: Dijkstra() { 初始化Dist.Path.final // 每次求得v0到某顶点v的最短路径 ) { . 找到非最短路径顶点集中距V0最近的顶点v 得到其顶点下标和距离 将v加入到最短距离顶点集合中 打印相关内容 . 依次修改其它未得到最短路径顶点的Dist[k]值 假设求得最短路径的顶点为u,…

题目 给出一个无重复元素的数组,构造此数组的MaxTree, java代码 /** * @Description: 构造数组的MaxTree * @Author: lizhouwei * @CreateDate: 2018/4/5 22:16 * @Modify by: * @ModifyDate: */ public class Chapter1_8 { public Node getMaxTree(int[] arr) { if (arr == null) { return null; }…

统计了14天的气象数据D(指标包括outlook,temperature,humidity,windy),并已知这些天气是否打球(play).如果给出新一天的气象指标数据:sunny,cool,high,TRUE,判断一下会不会去打球. outlook temperature humidity windy play sunny hot high FALSE no sunny hot high TRUE no overcast hot high FALSE yes rainy mild high…

本章内容k-近邻分类算法从文本文件中解析和导人数据 使用Matplotlib创建扩散图归一化数值 2.1 k-近邻算法概述简单地说,k-近邻算法采用测量不同特征值之间的距离方法进行分类.…

#include<stdio.h> #define max 0xffffff ][]; //图的邻接矩阵 ]; int n;//顶点个数 int m;//边个数 struct Edge { int u, v, w; //边:起点.终点.权值 }; Edge e[]; bool bellman_ford(int n)//bellman-ford算法 { int i, k, t,j; ;i<n;i++) dist[i]=g[][i];//初始化 ;i<=n-;i++) { /*假设第k…

(一)图与网络的基本概念 一.无向图 含有的元素为顶点,弧和权重,但是没有方向 二.有向图 含有的元素为顶点,弧和权重,弧具有方向. 三.有限图.无限图 顶点和边有限就是有限图,否则就是无限图. 四.简单图 既没有环,也没有两条边连接同一对顶点的图 五.完全图.二分图 每一对不同的顶点都有一条边相连的简单图称为完全图. 六.子图 就是被包含的图 七.顶点的度 就是顶点连接了几条边. 性质:1.全部顶点的度相加为偶数 2. 任意一个图的奇顶点的个数为偶数. (二)图与网络的数据结构 一.邻接矩阵表…

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM     引言 最近在面试中,除了基础 &  算法 & 项目之外,经常被问到或被要求介绍和描述下自己所知道的几种分类或聚类算法(当然,这完全不代表你将来的面试中会遇到此类问题,只是因为我的简历上写了句:熟悉常见的聚类 & 分类算法而已),而我向来恨对一个东西只知其皮毛而不得深入,故写一个有关数据挖掘十大算法的系列文章以作为自己备试之用,甚至以备将来常常回顾思考.行文杂乱,但侥幸若能对读者起到一点帮助,则幸甚至哉. 本文借鉴和参考了两本书,…

转载自:http://kmplayer.iteye.com/blog/575725 RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指:对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在[i,j]里的最小(大)值,也就是说,RMQ问题是指求区间最值的问题 主要方法及复杂度(处理复杂度和查询复杂度)如下: 1.朴素(即搜索) O(n)-O(n) 2.线段树(segment tree) O(n)-O(qlogn) 3.ST(实质是动态规…

原文:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/6555899 SIFT算法的应用 -目标识别之用Bag-of-words模型表示一幅图像 作者:wawayu,July.编程艺术室出品. 出处:http://blog.csdn.net/v_JULY_v . 引言 本blog之前已经写了四篇关于SIFT的文章,请参考九.图像特征提取与匹配之SIFT算法,九(续).sift算法的编译与实现,九(再续).教你一步一步用c语言实现sift算法.上,及九(…

前言 离NOIP还有一个星期,匆忙的把寒假整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.旁边的同学都劝我不要再放PASCAL啊什么的了,毕竟我们的下一级直接学C++.即便我本人对C++也是赞赏有加,不过PASCAL作为梦的开始终究不能忘记.不像机房中其余的OIERS,我以后并不想学计算机类的专业.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候…

从决策树学习谈到贝叶斯分类算法.EM.HMM                (Machine Learning & Recommend Search交流新群:172114338) 引言 log0为0). 如果写代码实现熵的计算,则例如以下所看到的: //依据详细属性和值来计算熵 double ComputeEntropy(vector <vector <string> > remain_state, string attribute, string value,bool i…

通信网络的最小生成树配置,它是使右侧的生成树值并最小化.经常使用Prim和Kruskal算法.看Prim算法:以防万一N={V,{E}}它是在通信网络,TE它是N设置边的最小生成树.从算法U={u0}(uo属于V).TE={}开始,复运行下述操作:在全部u属于U.v属于V-U的边(u,v)属于E中找到代价最小的一条边(u0,v0)并入集合TE,同一时候v0并入U,直至U=V为止.此时TE中必有n-1条边,T={V,{TE}}为N的最小生成树. 为实现此算法,需另设一个辅助数组closedge,以…

目录 1 问题描述 2 解决方案 2.1 构造最小生成树示例 2.2 伪码及时间效率分析 2.3 具体编码(最佳时间效率)   1 问题描述 何为Kruskal算法? 该算法功能:求取加权连通图的最小生成树.假设加权连通图有n个顶点,那么其最小生成树有且仅有n - 1条边. 该算法核心思想:从给定加权连通图中,选择当前未被选择的,不能形成回路且权值最小的边,加入到当前正在构造的最小生成树中. 2 解决方案 2.1 构造最小生成树示例 下面请看一个具体示例: 给定一个条边,按照从小到大排序依次为:…

RMQ (Range Minimum/Maximum Query)问题是指: 对于长度为n的数列A,回答若干询问RMQ(A,i,j)(i,j<=n),返回数列A中下标在[i,j]里的最小(大)值,也就是说,RMQ问题是指求区间最值的问题 主要方法及复杂度(处理复杂度和查询复杂度)如下: 1.朴素(即搜索) O(n)-O(n) 2.线段树(segment tree) O(n)-O(qlogn) 3.ST(实质是动态规划) O(nlogn)-O(1) 线段树方法: 线段树能在对数时间内在数组区间上进…

[本文是自己学习所做笔记.欢迎转载.但请注明出处:http://blog.csdn.net/jesson20121020] 算法描写叙述 假设连通图是一个网,则称该网中全部生成树中权值总和最小的生成树为最小生成树,也称最小代价生成树.利用Prim算法构造的最小生成树方法思想: 如果G=(V,E)是一个具有n个顶点的连通网,顶点集V={v1,v2,...,vn}.设所求的最小生成树T=(U,TE),当中U是T的顶点集.TE是T的边集.U和TE初值均为空集. Prim算法的基本思想例如以下:首先从V…

相关介绍:  并查集的相关算法,是我见过的,最为之有趣的算法之一.并查集是一种树型的数据结构,用于处理一些不相交集合(Disjoint Sets)的合并及查询问题.其相关的实现代码较为简短,实现思想也简单易懂,处理问题的效率也高,解决的问题范围也较广.  为了实现并查集的相关算法,我们规定将对象称之为触点,将整数对称之为连接,将两两之间彼此互不相连的各个集合的分布(也就是其相关的等价类)称之为连通分量,也称为分量.同时定义了如下的API用来封装其所需的基本操作: public class UF…

写在前面 整个项目都托管在了 Github 上:https://github.com/ikesnowy/Algorithms-4th-Edition-in-Csharp 这一节内容可能会用到的库文件有 Measurement 和 TestCase,同样在 Github 上可以找到. 善用 Ctrl + F 查找题目. 习题&题解 1.5.1 解答 quick-find 的官方实现:QuickFindUF.java. 只要实现相应并查集,然后输入内容即可. 增加一个记录访问数组次数的类成员变量,在…

https://www.cnblogs.com/leoo2sk/archive/2010/09/19/decision-tree.html 3.1.摘要 在前面两篇文章中,分别介绍和讨论了朴素贝叶斯分类与贝叶斯网络两种分类算法.这两种算法都以贝叶斯定理为基础,可以对分类及决策问题进行概率推断.在这一篇文章中,将讨论另一种被广泛使用的分类算法——决策树(decision tree).相比贝叶斯算法,决策树的优势在于构造过程不需要任何领域知识或参数设置,因此在实际应用中,对于探测式的知识发现,决策树…

K近邻(KNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一. 所谓K最近邻,就是K个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表.KNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的K个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特征.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别.KNN方法在类别决策时,只与极少数的相邻样本有关.由于kNN方法主要靠周围有限的邻近的…

原文地址:http://www.cnblogs.com/zjiaxing/p/5548265.html 在目前实际的视觉SLAM中,闭环检测多采用DBOW2模型https://github.com/dorian3d/DBoW2,而bag of words 又运用了数据挖掘的K-means聚类算法,笔者只通过bag of words 模型用在图像处理中进行形象讲解,并没有涉及太多对SLAM的闭环检测的应用. 1.Bag-of-words模型简介 Bag-of-words模型是信息检索领域常用的文档…

机器学习实战笔记-k-近邻算法 目录 1. k-近邻算法概述 2. 示例:使用k-近邻算法改进约会网站的配对效果 3. 示例:手写识别系统 4. 小结 本章介绍了<机器学习实战>这本书中的第一个机器学习算法:k-近邻算法,它非常有效而且易于掌握.首先,我们将探讨k-近邻算法的基本理论,以及如何使用距离测量的方法分类物品:其次我们将使用Python从文本文件中导入并解析数据:再次,本文讨论了当存在许多数据来源时,如何避免计算距离时可能碰到的一些常见错误:最后,利用实际的例子讲解如何使用k-近邻算…

前言        离NOIP还有一个星期,匆忙的把整理的算法补充完善,看着当时的整理觉得那时还年少.第二页贴了几张从贴吧里找来的图片,看着就很热血的.当年来学这个竞赛就是为了兴趣,感受计算机之美的.经过时迁,计划赶不上变化,现在尚处于迷茫之中,也很难说当时做的决定是对是错.然而我一直坚信迷茫的时候选择难走的路会看见更好的风景.       这篇文章简单的说了一下NOIP考试中会常用的算法,可能难度掌握的不是太好,有一部分内容不是NOIP考查范围,然而随着难度的增加,看一些更高级的算法也没有坏处…

(2017-05-18 银河统计) 决策树(Decision Tree)是在已知各种情况发生概率的基础上,通过构成决策树来判断其可行性的决策分析方法,是直观运用概率分析的一种图解法.由于这种决策分支画成图形很像一棵树的枝干,故称决策树.在机器学习中,决策树是一个预测模型,他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系. 决策树是对数据进行分类,以此达到预测的目的.决策树方法先根据训练集数据形成决策树,如果该树不能对所有对象给出正确的分类,那么选择一些例外加入到训练集数据中,重复该过程一直到形成正确…