其中包含有先序遍历.中序遍历.后序遍历以及广度优先遍历四种遍历树的方法: package com.ietree.basic.datastructure.tree.binarytree; import java.util.ArrayDeque; import java.util.ArrayList; import java.util.List; import java.util.Queue; /** * Created by ietree * 2017/5/1 */ public class Th

来源于英文“retrieval”.   Trie树就是字符树,其核心思想就是空间换时间. 举个简单的例子.   给你100000个长度不超过10的单词.对于每一个单词,我们要判断他出没出现过,如果出现了,第一次出现第几个位置.这题当然可以用hash来,但是我要介绍的是trie树.在某些方面它的用途更大.比如说对于某一个单词,我要询问它的前缀是否出现过.这样hash就不好搞了,而用trie还是很简单. 现在回到例子中,如果我们用最傻的方法,对于每一个单词,我们都要去查找它前面的单词中是否有它.那么

AVL树的介绍 AVL树是高度平衡的而二叉树.它的特点是:AVL树中任何节点的两个子树的高度最大差别为1. 上面的两张图片,左边的是AVL树,它的任何节点的两个子树的高度差别都<=1:而右边的不是AVL树,因为7的两颗子树的高度相差为2(以2为根节点的树的高度是3,而以8为根节点的树的高度是1). AVL树的Java实现 1. 节点 1.1 节点定义 public class AVLTree<T extends Comparable<T>> { private AVLTree

一.什么是2-3-4树 2-3-4树和红黑树一样,也是平衡树.只不过不是二叉树,它的子节点数目可以达到4个. 每个节点存储的数据项可以达到3个.名字中的2,3,4是指节点可能包含的子节点数目.具体而言: 1.若父节点中存有1个数据项,则必有2个子节点. 2.若父节点中存有2个数据项,则必有3个子节点. 3.若父节点中存有3个数据项,则必有4个子节点. 也就是说子节点的数目是父节点中数据项的数目加一.因为以上三个规则,使得除了叶结点外,其他节点必有2到4个子节点,不可能只有一个子节点.所以不叫1-

使用python实现的树遍历,包括宽度优先和深度优先 ef dfs(): tree = { 'A': ['B', 'C'], 'B': ['D', 'E'], 'C': ['F', 'G'], 'D': ['H', 'I'], 'E': [], 'F': [], 'G': [], 'H': [], 'I': [] } leaf = [] to_crawl = deque(['A']) while to_crawl: current = to_crawl.popleft() print curre

View状态分类 在View视图中定义了多种和界面效果相关的状态,比如拥有焦点Focused.按下Pressed等,不同的状态一般会显示不同的界面效果,而且视图状态会随着用户的操作而改变,一般通过xml文件中selector来申明各种状态下使用的背景图:所有的状态码位于StateListDrawable中,常用的状态码包括: enable:当前View是否可用,开发者可以通过setEnable()改变,他完全由开发者控制: 当状态为不可用时,View将不会响应任何事件: focused:当前Vi

1,AVL树又称平衡二叉树,它首先是一颗二叉查找树,但在二叉查找树中,某个结点的左右子树高度之差的绝对值可能会超过1,称之为不平衡.而在平衡二叉树中,任何结点的左右子树高度之差的绝对值会小于等于 1. 2,为什么需要AVL树呢?在二叉查找树中最坏情况下查找某个元素的时间复杂度为O(n),而AVL树能保证查找操作的时间复杂度总为O(logn). 对于一棵BST树而言,不仅有查找操作,也有插入.删除等改变树的形态的操作.随着不断地插入.删除,BST树有可能会退化成链表的形式,使得查找的时间复杂度变成

http://www.hankcs.com/program/java/%E5%8F%8C%E6%95%B0%E7%BB%84trie%E6%A0%91doublearraytriejava%E5%AE%9E%E7%8E%B0.html 双数组Trie树(DoubleArrayTrie)是一种空间复杂度低的Trie树,应用于字符区间大的语言(如中文.日文等)分词领域. 双数组Trie (Double-Array Trie)结构由日本人JUN-ICHI AOE于1989年提出的,是Trie结构的压缩

比如我将string作为CNN 文本处理输入: float [] input = new float[maxLength]; // 1 sentence by maxLenWords // int[] input = new int[batchSize * maxLength]; // 1 sentence by maxLenWords int i = 0; final int length = subdomain.length(); for (int offset = 0; offset <

一.前言 上一篇我们对表达式树有了初步的认识,这里我们将对表达式树进行遍历,只有弄清楚了他的运行原理,我们才可以对他进行定制化修改. 表达式系列目录 C# 表达式树讲解(一) C# 表达式树遍历(二) 二.表达式树的遍历 要查看表达式树的遍历,肯定不能直接用.Net Framework封装的方法,因为.Net Framework框架是闭源的,除了看中间语言(IL)去查看.我们就用ExpressionVisitor类查看一下他的运行原理,看了下ExpressionVisitor类,里面都是对各个表

摘录 python核心编程 本节我们将展示一个中级的tkinter应用实例,这个应用是一个目录树遍历工具:它会从当前目录开始,提供一个文件列表,双击列表中任意的其他目录,就会使得工具切换到新目录中,用新目录中的文件列表代替旧文件列表.这里新增了列表框.文本框和滚动条,此外还增加了鼠标单击.键盘按下.滚动操作等回调函数.其实,整个应用就是一系列控件和函数的组合. #python 3.6 import os from time import sleep from tkinter import * #

---恢复内容开始--- 作者版权所有,转载请注明出处,多谢. http://www.cnblogs.com/Henvealf/p/5534071.html 前些天因为某些原因,就试着回想一下图(graph)的相关内容,没想脑子里一片空白,只怪当初没有好好听这门课.然后就学习了一下,这里做个小总结. 1.概念 简单图(simple graph):就是由一些顶点(V,vertice) 和 连接这些顶点的一些边(E,edge)所组成的结构,并且每对顶点之间只能存在一条边.所以通常会用G = (V,E

AVL树:平衡的二叉搜索树,其子树也是AVL树. 以下是我实现AVL树的源码(使用了泛型): import java.util.Comparator; public class AVLTree<T extends Comparable<T>> { /* AVL树: 左右子树高度绝对值最多差1的二叉搜索树 子树也是AVL树 */ private Node<T> root; class Node<T extends Comparable<T>>{ T

package treeTraverse; /** * 定义一个树的结点类 */ public class Node { private int data; private Node leftChild; private Node rightChild; public Node(){ } public Node(int data) { super(); this.data = data; } public int getData() { return data; } public void se

我们经常会用到文件压缩,压缩之后文件会变小,便于传输,使用的时候又将其解压出来.为什么压缩之后会变小,而且压缩和解压也不会出错.赫夫曼编码和赫夫曼树了解一下. 赫夫曼树: 它是一种的叶子结点带有权重的特殊二叉树,也叫最优二叉树.既然出现最优两个字肯定就不是随便一个叶子结点带有权重的二叉树都叫做赫夫曼树了. 赫夫曼树中有一个很重要的概念就是带权路径,带权路径最小的才是赫夫曼树. 树的路径长度是从根结点到每一个结点的长度之和,带权路径就是每一个结点的长度都乘以自己权重,记做WPL. 假设有abcd数

到 0 的权是 91 到 2 的权是 31 到 3 的权是 61 到 4 的权是 7 2 到 0 的权是 22 到 3 的权是 5 3 到 0 的权是 33 到 4 的权是 1 4 到 2 的权是 2 0 到 4 的权是 6 遍历思路:线性数组存放着[v0,v1,v2,v3,v4]从0号元素开始 i=0:打印出v0,0入队0出队,去查找v0的邻接表,找到了v4打印出v4,4入队4出队,去查找v4的邻接表,找到了v2打印出v2,2入队2出队,去查找v2的邻接表,找到了v0,v3,因为v0是已访问过

这是一个有向边带权的图 顶点数组:[v0, v1, v2, v3, v4] 边数组: v0 v1 v2 v3 v4 v0 6 v1 9 3 v2 2 5 v3 1 v4 package com.datastruct; import java.util.Scanner; public class MGraph { //定义图结构,使用邻接矩阵存储 private static class Graph{ final ;//最大顶点数 final ; // 用65535来代表无穷 String vex

一.二叉树 定义:每个节点都不能有多于两个的儿子的树. 二叉树节点声明: struct treeNode { elementType element; treeNode * left; treeNode * right; } 应用: 中缀表达式——>后缀表达式(栈的应用)——>表达式树(栈的应用2) 栈的应用2:读取后缀表达式,操作数入栈,遇操作符后,指向栈里前两位元素t1和t2的指针出栈(t1先弹出,作为该操作符的右儿子),并将指向该操作符的指针入栈. 二.二叉查找树 定义: 结构性:二叉树

Given inorder and postorder traversal of a tree, construct the binary tree. Note:You may assume that duplicates do not exist in the tree. 题目标签:Array, Tree 这到题目和105 几乎是一摸一样的,唯一的区别就是把pre-order 换成 post-order.因为post-order是最后一个数字是root,所以要从右向左的遍历.还需要把helpe

Given preorder and inorder traversal of a tree, construct the binary tree. Note:You may assume that duplicates do not exist in the tree. 题目标签:Array, Tree 题目给了我们preOrder 和 inOrder 两个遍历array,让我们建立二叉树.先来举一个例子,让我们看一下preOrder 和 inOrder的特性. / \   /      \

K近邻法 1基本概念 K近邻法,是一种基本分类和回归规则.根据已有的训练数据集(含有标签),对于新的实例,根据其最近的k个近邻的类别,通过多数表决的方式进行预测. 2模型相关 2.1 距离的度量方式 定义距离 (1)欧式距离:p=2. (2)曼哈顿距离:p=1. (3)各坐标的最大值:p=∞. 2.2 K值的选择 通常使用交叉验证法来选取最优的k值. k值大小的影响: k越小,只有距该点较近的实例才会起作用,学习的近似误差会较小.但此时又会对这些近邻的实例很敏感,如果紧邻点存在噪声,预测就会出错