For an undirected graph with tree characteristics, we can choose any node as the root. The result graph is then a rooted tree. Among all possible rooted trees, those with minimum height are called minimum height trees (MHTs). Given such a graph, writ…

题目大意: 要求在平面直角坐标系下维护两个操作: 1.在平面上加入一条线段.记第 i 条被插入的线段的标号为 i 2.给定一个数 k,询问与直线 x = k 相交的线段中,交点最靠上的线段的编号. 若有多条线段符合要求,输出编号最小的线段的编号 (省略输入以及在线操作的要求) 分析: 明显的线段树特征: 1.有固定的 区间长度,(<=39989) 2.插入元素支持合并,(一个线段可以拆成两段线段) 所以我们用线段树来做这道题. 线段树维护什么元素开始不太好想. 发现要求一个交点最靠上的线段的编号…

2018-09-24 12:01:38 问题描述: 问题求解: 毫无疑问的一条非常好的题目,采用的解法是逆向的BFS,也就是从叶子节点开始遍历,逐步向中心靠拢,最终留下的叶子节点就是答案. public List<Integer> findMinHeightTrees(int n, int[][] edges) { // tricks :使用Collections.singletonList(0)可以直接返回单个值的List if (n == 1) return Collections.sin…

最小高度树 对于一个具有树特征的无向图,我们可选择任何一个节点作为根.图因此可以成为树,在所有可能的树中,具有最小高度的树被称为最小高度树.给出这样的一个图,写出一个函数找到所有的最小高度树并返回他们的根节点. 格式 到 n - 1.给定数字 n 和一个无向边 edges 列表(每一个边都是一对标签). 你可以假设没有重复的边会出现在 edges 中.由于所有的边都是无向边,[0, 1]和 [1, 0] 是相同的,因此不会同时出现在 edges 里. 示例 1: 输入: n = 4, edges…

在上篇博客中,学习了二分搜索树:Java数据结构和算法(六)--二叉树,但是二分搜索树本身存在一个问题: 如果现在插入的数据为1,2,3,4,5,6,这样有序的数据,或者是逆序 这种情况下的二分搜索树和链表几乎完全一样,是最不平衡的二叉树了,二分搜索树的效率直接降到最低 如何解决上述问题: 使二分搜索树保持平衡二叉树的特征,而今天要讲述的AVL树是最经典的平衡二叉树了 满二叉树: 除了叶子节点其余节点都有左右两个子节点的树 完全二叉树: 对于一个树高为h的二叉树,如果其第0层至第h-1层的节点都…

对于一个具有树特征的无向图,我们可选择任何一个节点作为根.图因此可以成为树,在所有可能的树中,具有最小高度的树被称为最小高度树.给出这样的一个图,写出一个函数找到所有的最小高度树并返回他们的根节点. 格式 该图包含 n 个节点,标记为 0 到 n - 1.给定数字 n 和一个无向边 edges 列表(每一个边都是一对标签). 你可以假设没有重复的边会出现在 edges 中.由于所有的边都是无向边, [0, 1]和 [1, 0] 是相同的,因此不会同时出现在 edges 里. 示例 1: 输入:…

2018-09-24 12:01:38 问题描述: 对于一个具有树特征的无向图,我们可选择任何一个节点作为根.图因此可以成为树,在所有可能的树中,具有最小高度的树被称为最小高度树.给出这样的一个图,写出一个函数找到所有的最小高度树并返回他们的根节点. 格式 该图包含 n 个节点,标记为 0 到 n - 1.给定数字 n 和一个无向边 edges 列表(每一个边都是一对标签). 你可以假设没有重复的边会出现在 edges 中.由于所有的边都是无向边, [0, 1]和 [1, 0] 是相同的,因此不…

文章首发于 阅读更友好的GitBook. 2-3-4树和普通红黑树 某些教程不区分普通红黑树和左倾红黑树的区别,直接将左倾红黑树拿来教学,并且称其为红黑树,因为左倾红黑树与普通的红黑树相比,实现起来较为简单,容易教学.在这里,我们区分开左倾红黑树和普通红黑树. 红黑树是一种近似平衡的二叉查找树,从2-3树或2-3-4树衍生而来.通过对二叉树节点进行染色,染色为红或黑节点,来模仿2-3树或2-3-4树的3节点和4节点,从而让树的高度减小.2-3-4树对照实现的红黑树是普通的红黑树,而2-3树对照实…

某些教程不区分普通红黑树和左倾红黑树的区别,直接将左倾红黑树拿来教学,并且称其为红黑树,因为左倾红黑树与普通的红黑树相比,实现起来较为简单,容易教学.在这里,我们区分开左倾红黑树和普通红黑树. 红黑树是一种近似平衡的二叉查找树,从2-3树或2-3-4树衍生而来.通过对二叉树节点进行染色,染色为红或黑节点,来模仿2-3树或2-3-4树的3节点和4节点,从而让树的高度减小.2-3-4树对照实现的红黑树是普通的红黑树,而2-3树对照实现的红黑树是一种变种,称为左倾红黑树,其更容易实现. 使用平衡树数据…

310. 最小高度树 对于一个具有树特征的无向图,我们可选择任何一个节点作为根.图因此可以成为树,在所有可能的树中,具有最小高度的树被称为最小高度树.给出这样的一个图,写出一个函数找到所有的最小高度树并返回他们的根节点. 格式 该图包含 n 个节点,标记为 0 到 n - 1.给定数字 n 和一个无向边 edges 列表(每一个边都是一对标签). 你可以假设没有重复的边会出现在 edges 中.由于所有的边都是无向边, [0, 1]和 [1, 0] 是相同的,因此不会同时出现在 edges 里.…

Spark2.0 MLPC(多层神经网络分类器)算法概述 MultilayerPerceptronClassifier(MLPC)这是一个基于前馈神经网络的分类器,它是一种在输入层与输出层之间含有一层或多层隐含结点的具有正向传播机制的神经网络模型.  中间的节点使用sigmoid (logistic)函数,输出层的节点使用softmax函数.输出层的节点的数目表示分类器有几类.MLPC学习过程中使用BP算法,优化问题抽象成logistic loss function并使用L-BFGS进行优化.…

MySQL逻辑架构: 第一层:客户端层,连接处理,授权认证,安全等功能.   第二层:核心层,查询解析,分析,优化,缓存,内置函数(时间,数学,加密),存储过程,触发器,视图   第三层:存储引擎.负责MySQL中数据的存储和提取. MySQL查询过程 客户端/服务端通信协议:需要注意的是,如果查询实在是太大,服务端会拒绝接收更多数据并抛出异常,因而在实际开发中,尽量保持查询简单且只返回必需的数据,减小通信间数据包的大小和数量是一个非常好的习惯,这也是查询中尽量避免使用 SELECT * 以及加…

Linux随笔-鸟哥Linux基础篇学习总结(全) 修改Linux系统语系:LANG-en_US,如果我们想让系统默认的语系变成英文的话我们可以修改系统配置文件:/etc/sysconfig/i18n [root@localhost ~]# cat /etc/sysconfig/i18n LANG="en_US.UTF-8"SYSFONT="latarcyrheb-sun16" [root@localhost scripts]# lltotal 8-rw-r--r-…

[101]Symmetric Tree 判断一棵树是不是对称. 题解:直接递归判断了,感觉和bfs没有什么强联系,当然如果你一定要用queue改写的话,勉强也能算bfs. // 这个题目的重点是 比较对象是 左子树的左儿子和右子树的右儿子, 左子树的右儿子和右子树的左儿子.不要搞错. // 直接中序遍历的话会有错的情况,最蠢的情况是数字标注改一改.. /** * Definition for a binary tree node. * struct TreeNode { * int val; *…

转载:https://www.cnblogs.com/jasonfreak/p/5448385.html 特征选择主要从两个方面入手: 特征是否发散:特征发散说明特征的方差大,能够根据取值的差异化度量目标信息. 特征与目标相关性:优先选取与目标高度相关性的. 对于特征选择,有时候我们需要考虑分类变量和连续变量的不同. 1.过滤法:按照发散性或者相关性对各个特征进行评分,设定阈值或者待选择阈值的个数选择特征 方差选择法:建议作为数值特征的筛选方法 计算各个特征的方差,然后根据阈值,选择方差大于阈值…

转载请注明出处:http://blog.csdn.net/luoshixian099/article/details/47606159 继上一篇中已经介绍了SIFT原理与C源代码剖析,最后得到了一系列特征点,每一个特征点相应一个128维向量.假如如今有两副图片都已经提取到特征点,如今要做的就是匹配上相似的特征点. 相似性查询有两种基本方式:1.范围查询:即给点查询点和查询阈值,从数据集中找出全部与查询点距离小于阈值的点. 2.K近邻查询:给点查询点及正整数K,从数据集中找到与查询点近期的K个数据…

https://mp.weixin.qq.com/s/wjgoH6-eJQDL1KUQD3aQUQ 大众点评搜索基于知识图谱的深度学习排序实践 原创: 非易 祝升 仲远 美团技术团队 前天    …

在梯度提升树(GBDT)原理小结中,我们对GBDT的原理做了总结,本文我们就从scikit-learn里GBDT的类库使用方法作一个总结,主要会关注调参中的一些要点. 1. scikit-learn GBDT类库概述 在sacikit-learn中,GradientBoostingClassifier为GBDT的分类类, 而GradientBoostingRegressor为GBDT的回归类.两者的参数类型完全相同,当然有些参数比如损失函数loss的可选择项并不相同.这些参数中,类似于Adabo…

软件安全课程的一次实验,整理之后发出来共享. 什么是KD树 要说KD树,我们得先说一下什么是KNN算法. KNN是k-NearestNeighbor的简称,原理很简单:当你有一堆已经标注好的数据时,你知道哪些是正类,哪些是负类.当新拿到一个没有标注的数据时,你想知道它是哪一类的.只要找到它的邻居(离它距离短)的点是什么类别的,所谓近朱者赤近墨者黑,KNN就是采用了类似的方法. 如上图,当有新的点不知道是哪一类时,只要看看离它最近的几个点是什么类别,我们就判断它是什么类别. 举个例子:我们将k取3…

B树的定义 一棵m阶的B树满足下列条件: 树中每个结点至多有m个孩子. 除根结点和叶子结点外,其它每个结点至少有m/2个孩子. 根结点至少有2个孩子(如果B树只有一个结点除外). 所有叶结点在同一层,B树的叶结点可以看成一种外部节点,不包含任何信息. 有k个关键字(关键字按递增次序排列)的非叶结点恰好有k+1个孩子. 看到上面的定义是不是感到十分熟悉,哈哈,是不是和B- 树的定义是一样的?这个是必须的,因为所谓的B树就是我们熟知的B- 树.对于这个有些资料已经作了详细说明,B树的英文名称叫做B-…

AVL树 在二叉查找树(BST)中,频繁的插入操作可能会让树的性能发生退化,因此,需要加入一些平衡操作,使树的高度达到理想的O(logn),这就是AVL树出现的背景.注意,AVL树的起名来源于两个发明者:Adel'son-Vel'skii 和 Landis. AVL树除了具备BST树的基本特征之外,还具有一个非常重要的特点: 如果将一个节点的左.右子树的高度差定义为该节点的平衡因子,则AVL树的任意一个节点的平衡因子只有0.-1.1 三种取值. 可以采用递归的方法来判断一个BST树是不是AVL树…

1:改进我们的特征 在上一个任务中,我们完成了我们在Kaggle上一个机器学习比赛的第一个比赛提交泰坦尼克号:灾难中的机器学习. 可是我们提交的分数并不是非常高.有三种主要的方法可以让我们能够提高他: 用一个更好的机器学习算法: 生成更好的特征: 合并多重机器学习算法. 在这节的任务总,我们将会完成这三个.首先,我们将找到一个不同的算法来使用逻辑回归--随记森林(randaom forests). 2:随机森林简介 正如我们在上一节任务中顺便提到的,决策树能从数据中学会非线性趋势.一个例子如下:…

目录 1 特征工程是什么?2 数据预处理 2.1 无量纲化 2.1.1 标准化 2.1.2 区间缩放法 2.1.3 标准化与归一化的区别 2.2 对定量特征二值化 2.3 对定性特征哑编码 2.4 缺失值计算 2.5 数据变换 2.6 回顾3 特征选择 3.1 Filter 3.1.1 方差选择法 3.1.2 相关系数法 3.1.3 卡方检验 3.1.4 互信息法 3.2 Wrapper 3.2.1 递归特征消除法 3.3 Embedded 3.3.1 基于惩罚项的特征选择法 3.3.2 基于树…

任何一个算法的设计取决于选定的数据结构,而算法的实现依赖于采用的存储结构. 之前线性表的数据元素都是非结构的原子类型,元素的值是不可再分的.下面学习的这两个线性表是很特殊的,其中数据元素本身也可能是一种数据结构. 认识数组和广义表 数组可以看成是一种特殊的线性表,也就是线性表中的数据元素本身也是一个线性表,数组中的个元素具有统一的类型.其实说白了就是在脑海中想数组中的数据如何在内存中以什么形式的线性表来存储.在C语言中,一个二维数组可以定义为其分量类型为一维数组类型的一维数组类型. 数组一旦被建…

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------…

基数树是一种用空间换时间的数据结构,通过空间的冗余减少时间上的消耗.radix tree很适合稀疏的结构! 自从把RCU机制引入到基树中来,这里就有了个协议叫做:lockless的page-cache协议! 一个小小的find_get_entry函数,里面处理了两种异常的情况,一是文件系统的page被free或者将要被free掉的情况,二是文件系统的page被remove掉的情况!第三种异常是slot中直接被标记无效的情况,还有就是slot中没有对应的page*的情况!但是这个槽为什么能搜到?是…

0. 数据结构图文解析系列 数据结构系列文章 数据结构图文解析之:数组.单链表.双链表介绍及C++模板实现 数据结构图文解析之:栈的简介及C++模板实现 数据结构图文解析之:队列详解与C++模板实现 数据结构图文解析之:树的简介及二叉排序树C++模板实现. 数据结构图文解析之:AVL树详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:二叉堆详解及C++模板实现 数据结构图文解析之:哈夫曼树与哈夫曼编码详解及C++模板实现 1. 树的简介 1.1 树的特征 树是一种数据结构,它是n(n>=0)个节点的有限…

 http://blog.csdn.net/tiemaxiaosu/article/details/51360499 OpenCV 轮廓基本特征 2016-05-10 10:26 556人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: OpenCV(35)  一.概述 我们通过cvFindContours( )函数获取得图像轮廓有何作用呢?一般来说,我们对轮廓常用的操作有识别和处理,另外相关的还有多种对轮廓的处理,如简化或拟合轮廓,匹配轮廓到模板,等等. 我们在轮廓处理中经常需要对轮廓变化一些特征进行概…

面向对象的三大特征:封装,继承,多态 java通过extends关键字来实现继承,而且是单继承,一个子类只可以有一个直接父类,但是父类还可以有父类... java.long.Object是所有类的父类,如果一个类没有声明继承于谁,那么默认就是继承于java.long.Object类 通过继承,子类可以获得父类的全部的属性和方法,同时进行拓展. 代码示例: package extendss; /** * 类的继承演示代码 * 这是一个父类 train 火车类 * 默认继承于Object类 * *…

完整代码: https://github.com/cindycindyhi/kaggle-Titanic 特征工程系列: Titanic系列之原始数据分析和数据处理 Titanic系列之数据变换 Titanic系列之派生属性&维归约 之前的三篇博文已经进行了一次还算完整的特征工程,分析字符串类型的变量获取新变量,对数值变量进行规范化,获取派生属性并进行维规约.现在我们已经有了一个特征集,可以进行训练模型了. 由于这是一个分类问题,可以使用L1 SVM 随机森林等分类算法,随机森林是一个非常简单而…