数据结构与算法分析(c语言描述)第4章 P78 概念一:一棵树所有节点的深度和称为内部路径长 令D(N)为一棵有N节点的树的内部路径长么,即有D(1)=0, 设一棵树的左子树的内部路径长为D(i),则右子树的内部路径长为D(N-i-1)(右子树节点个数=N-左子树节点个数-根节点) 综上: D(N)=D(i)+D(N-I-1)+N-1 (在原树内,左子树与右子树所有节点的深度+1,总共深度增加N-1) 如果所有子树大小都等可能出现(对于左子树或右子树来说,大小在0-N-1之间浮动,比如:左子树的

[SHOI2012]随机树 题目大意( 网址戳我! ) 随机树是一颗完全二叉树,初始状态下只有一个节点. 随机树的生成如下:每次随机选择一个叶子节点,扩展出两个儿子. 现在给定一个正整数\(n\)(\(n \le 100\)) , 询问叶子节点个数为\(n\)的随机树: \(q = 1\) :叶子节点的平均深度 \(q = 2\) :整棵随机树的平均深度 样例:\(cin\ q\ n\ \ \ \ ;cin\ 1\ 4\ ,\ put\ 2.166667\ \ \ ;\ \ \ cin \ 2

题目原网址:http://poj.org/problem?id=2255 题目中文翻译: Description 小瓦伦丁非常喜欢玩二叉树. 她最喜欢的游戏是用大写字母构造的随机二叉树. 这是她的一个创作的例子: D                                               / \                                              /   \                                         

目录 第 3 章 表.栈和队列 3.2 表 ADT 3.2.1 表的简单数组实现 3.2.2 简单链表 3.3 Java Collections API 中的表 3.3.1 Collection 接口 3.3.2 Iterator 接口 3.3.3 List接口.ArrayList 类和 LinkedList 类 3.3.5 关于 ListIterator 接口 3.4 ArrayList 类的实现 3.5 LinkedList 类的实现 3.6 栈 ADT 3.6.1 栈模型 3.6.2 栈的

南大周志华老师在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest,在工业界很实用,算法效果好,时间效率高,能有效处理高维数据和海量数据,这里对这个算法进行简要总结. iTree 提到森林,自然少不了树,毕竟森林都是由树构成的,看Isolation Forest(简称iForest)前,我们先来看看Isolation Tree(简称iTree)是怎么构成的,iTree是一种随机二叉树,每个节点要么有两个女儿,要么就是叶子节点,一个孩子都没有.给定一堆数据集D,这里D的所有属性都是连续

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在

Isolation,意为孤立/隔离,是名词,其动词为isolate,forest是森林,合起来就是“孤立森林”了,也有叫“独异森林”,好像并没有统一的中文叫法.可能大家都习惯用其英文的名字isolation forest,简称iForest . iForest适用于连续数据(Continuous numerical data)的异常检测,将异常定义为“容易被孤立的离群点(more  likely to be separated)”——可以理解为分布稀疏且离密度高的群体较远的点.用统计学来解释,在

在上篇博文中介绍了网络服务异常检测的大概,本篇将详细介绍SVDD和Isolation Forest这两种算法 1. SVDD算法 SVDD的英文全称是Support Vector Data Description,又称为支持向量数据描述,它是由Tax和Duin提出的一种单分类算法,它起源于V.VapniH的支持向量机.它计算围绕具有一组最小体积的球形决策边界对象,可以用于新奇检测或异常检测,检测从给定数据集中偏离的对象.通过使用不同的内核,SVDD可以获得更灵活和更准确的数据描述,通过区分由训练

前言随着机器学习近年来的流行,尤其是深度学习的火热.机器学习算法在很多领域的应用越来越普遍.最近,我在一家广告公司做广告点击反作弊算法研究工作.想到了异常检测算法,并且上网调研发现有一个算法非常火爆,那就是本文要介绍的算法 Isolation Forest,简称 iForest . 南大周志华老师的团队在2010年提出一个异常检测算法Isolation Forest,在工业界很实用,算法效果好,时间效率高,能有效处理高维数据和海量数据,这里对这个算法进行简要总结. 1. iTree的构造提到森林

本文只介绍原论文中的 Isolation Forest 孤立点检测算法的原理,实际的代码实现详解请参照我的另一篇博客:Isolation Forest算法实现详解. 或者读者可以到我的GitHub上去下载完整的项目源码以及测试代码(源代码程序是基于maven构建): https://github.com/JeemyJohn/AnomalyDetection. 前言 随着机器学习近年来的流行,尤其是深度学习的火热.机器学习算法在很多领域的应用越来越普遍.最近,我在一家广告公司做广告点击反作弊算法研

题意 求 \(n\) 个点的 Treap 深度为 \(h=0,1,2,\cdots,n\) 的概率. Treap 是一个随机二叉树,每个节点有权值和优先级,权值和优先级都是 \([0,1]\) 中的随机实数.niubi 的是,由于随机的实数精度足够高,你可以近似认为任意两个权值.任意两个优先级相同的概率是 \(0\). \(n\le 30000\) 题解 又是神题,我他吗都做不来 官方题解大概是这样,但本蒟蒻完全没看懂,于是只好向 scb 大佬请教了另一种思考方法(得到的 dp 式子一样). 考

[二叉搜索树] 随机生成时平均深度为logN,平均插入.删除和搜索时间都是O(logN). 可能存在的问题是数据不均衡,使树单边生长,极端情况下变成类似链表,最坏插入.删除.搜索时间O(N) 写这个例程也花了些时间,例程主要包括查找.插入.删除.遍历.清空几个内容. 同时避免之前写链表到了半途再修改,拷贝构造.拷贝赋值.析构也写成了深拷贝的模式. 光这两份代码在一起还无法运行,因为层序遍历那一块用了之前写的队列例程. 测试代码: #include <iostream> #include &qu

传送门:洛谷 题目大意:对于一个只有一个节点的二叉树,一次操作随机将这棵树的叶节点的下方增加两个节点.$n-1$次操作后变为$n$个叶节点的二叉树.求:(1)叶节点平均深度的期望值(2)树深度的数学期望值 数据范围:$2\leq n\leq 100$ 首先看第(1)问 设$f_i$为$i$个叶节点的二叉树的叶节点平均深度的期望值. 每次选择一个叶节点,扩展出两个新的叶节点,所以总的深度增加$f_{i-1}+2$ 则$f_i=\frac{(i-1)*f_{i-1}+f_{i-1}+2}{i}=f_

常见数据结构——树 处理大量的数据时,链表的线性时间太慢了,不宜使用.在树的数据结构中,其大部分的运行时间平均为O(logN).并且通过对树结构的修改,我们能够保证它的最坏情形下上述的时间界. 树的定义有很多种方式.定义树的自然的方式是递归的方式.一棵树是一些节点的集合,这个集合可以是空集,若非空集,则一棵树是由根节点r以及0个或多个非空子树T1,T2,T3,......,Tk组成,这些子树中每一棵的根都有来自根r的一条有向的边所连接. 从递归的定义中,我们发现一棵树是N个节点和N-1条边组成的

(-1)写在前面 在一次面试中被问及快速排序,回来后又看了一次以前做过的案例,说来惭愧,时至今日还需要读好长时间,才能明白自己代码的意思,主要是缺少注释和图解,深有感慨,决定好好记录一下. 之所以使用二叉树,是因为用递归实现当数据量过大时会报栈溢出的错误,我试了一下别人的电脑也是这个问题.当然使用二叉树也会报内存不足,原因是无法创建那么长的数组,堆区内存溢出.个人感觉要比递归实现好的多. (0)算法详解 程序随机产生数据,将其放在数组里. a.将最小索引到最大索引之间的数据看做一个整体,程序已最

1. 1.问题的引入 2.一个实例 3.基本概念 4.ID3 5.C4.5 6.CART 7.随机森林 2. 我们应该设计什么的算法,使得计算机对贷款申请人员的申请信息自动进行分类,以决定能否贷款? 一个女孩的母亲要给这个女孩介绍男朋友,于是有了下面的对话: 女儿:多大年纪了? 母亲:26. 女儿:长的帅不帅? 母亲:挺帅的. 女儿:收入高不? 母亲:不算很高,中等情况. 女儿:是公务员不? 母亲:是,在税务局上班呢. 女儿:那好,我去见见. 决策过程: 这个女孩的决策过程就是典型的分类树决策.

动态查找树主要有二叉查找树(Binary Search Tree),平衡二叉查找树(Balanced Binary Search Tree), 红黑树 (Red-Black Tree ), 都是典型的二叉查找树结构,查找的时间复杂度 O(log2-N) 与树的深度相关,降低树的深度会提高查找效率,于是有了多路的B-tree/B+-tree/ B*-tree (B~Tree). 关于这B树以及B树的两种变体,其实很好区分, 相比B树,B+树不维护关键字具体信息,不考虑value的存储,所有的我们需

codevs 2241 排序二叉树 ★   输入文件:bstree.in   输出文件:bstree.out   简单对比时间限制:1 s   内存限制:128 MB [问题描述] 一个边长为n的正三角形可以被划分成若干个小的边长为1的正三角形,称为单位三角形. 如右图,边长为3的正三角形被分成三层共9个小的正三角形,我们把它们从顶到底,从左到右以1-9编号,见右图.同理,边长为n的正三角形可以划分成n2个单位三角形. 四个这样的边长为n的正三角形可以组成一个三棱锥.我们将正三棱锥的三个侧面依顺

二叉查找树即搜索二叉树,或者二叉排序树(BSTree),学习回顾一下有关的知识. >>关于二叉查找树 二叉查找树(Binary Search Tree)是指一棵空树或者具有下列性质的二叉树:1. 若任意节点的左子树不空,则左子树上所有节点的值均小于它的根节点的值:2. 若任意节点的右子树不空,则右子树上所有节点的值均大于它的根节点的值:3. 任意节点的左.右子树也分别为二叉查找树.4. 没有键值相等的节点,这个特征很重要,可以帮助理解二叉排序树的很多操作.二叉查找树具有很高的灵活性,对其优化可

二叉树 在计算机科学中,二叉树是每个结点最多有两个子树的有序树.通常子树的根被称作“左子树”(left subtree)和“右子树”(right subtree).二叉树常被用作二叉查找树和二叉堆或是二叉排序树.二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在出度大于2的结点),二叉树的子树有左右之分,次序不能颠倒.二叉树的第i层至多有2的 i -1次方个结点:深度为k的二叉树至多有2^(k) -1个结点:对任何一棵二叉树T,如果其终端结点数(即叶子结点数)为,出度为2的结点数为,则=+ 1. 基本形态

正则表达式   语法:             mport re #导入模块名 p = re.compile("^[0-9]") #生成要匹配的正则对象 , ^代表从开头匹配,[0-9]代表匹配0至9的任意一个数字, 所以这里的意思是对传进来的字符串进行匹配,如果这个字符串的开头第一个字符是数字,就代表匹配上了 m = p.match('14534Abc') #按上面生成的正则对象 去匹配 字符串, 如果能匹配成功,这个m就会有值, 否则m为None<br><br&g