python 多颗树

2024-11-03

Python入门篇-数据结构树（tree）的遍历

Python入门篇-数据结构树(tree)的遍历作者:尹正杰版权声明:原创作品,谢绝转载!否则将追究法律责任. 一.遍历迭代所有元素一遍. 二.树的遍历对树中所有元素不重复地访问一遍,也称作扫描. 三.广度优先遍历层序遍历: (1)按照树的层次,从第一层开始,自左向右遍历元素 (2)遍历序列如下图所示,(ABCDEFGHI) 四.深度优先遍历设树的根结点为D,左子树为L,右子树为R,且要求L一定在R之前,则有下面几种遍历方式: 前序遍历,也叫先序遍历.也叫先根遍历,DLR 中序遍历,

python数据结构之树和二叉树(先序遍历、中序遍历和后序遍历)

python数据结构之树和二叉树(先序遍历.中序遍历和后序遍历) 树树是$n$($n\ge 0$)个结点的有限集.在任意一棵非空树中,有且只有一个根结点. 二叉树是有限个元素的集合,该集合或者为空.或者有一个称为根节点(root)的元素及两个互不相交的.分别被称为左子树和右子树的二叉树组成. 二叉树的每个结点至多只有二棵子树(不存在度大于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^{i-1}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

南昌网络赛 Distance on the tree 主席树+树剖（给一颗树，m次查询ui->vi这条链中边权小于等于ki的边数。）

https://nanti.jisuanke.com/t/38229 题目: 给一颗树,m次查询ui->vi这条链中边权小于等于ki的边数. #include <bits/stdc++.h> #define mid (l+r>>1) #define lson (o<<1) #define rson (o<<1|1) #define all(x) (x).begin(),(x).end() using namespace std; ; vector<

.net EasyTree显示所级层级（无限级、整层级颗树）的另类写法。非递归

获取整颗树的另类写法.非递归 //获取所有的菜单 List<T_Menu> menu = bll.getMenuByUsesrID("8189a7c1-6f15-4744-b6c4-d3ee5b5b994d"); //创建EasyTree控件model List<EasyTreeModel> list = new List<EasyTreeModel>(); //把所有菜单添加到list集合中 menu.ForEach(o => { EasyT

python数据结构之树（二分查找树）

本篇学习笔记记录二叉查找树的定义以及用python实现数据结构增.删.查的操作. 二叉查找树(Binary Search Tree) 简称BST,又叫二叉排序树(Binary Sort Tree),是对称顺序的二叉树,支持多种动态集合操作. 二叉树也是: 空两个不相交的二叉树(左和右) 对称顺序每个节点都有一个密钥,每个节点的密钥都是大于其左侧子树中的所有密钥小于其右侧子树中的所有密钥 BST 用Python表示 BST是对根节点的引用节点由四个字段组成一个 Key 和一个 Val

python数据结构之树（二叉树的遍历）

树是数据结构中非常重要的一种,主要的用途是用来提高查找效率,对于要重复查找的情况效果更佳,如二叉排序树.FP-树. 本篇学习笔记来自:二叉树及其七种遍历方式.python遍历与非遍历方式实现二叉树介绍: 树的遍历主要有两种,一种是深度优先遍历,像前序.中序.后序:另一种是广度优先遍历,像层次遍历. 在树结构中两者的区别还不是非常明显,但从树扩展到有向图,到无向图的时候,深度优先搜索和广度优先搜索的效率和作用还是有很大不同的. 深度优先一般用递归,广度优先一般用队列.一般情况下能用递归实现的算法

Codeforces 909 C. Python Indentation (DP+树状数组优化)

题目链接:Python Indentation 题意: Python是没有大括号来标明语句块的,而是用严格的缩进来体现.现在有一种简化版的Python,只有两种语句: (1)'s'语句:Simple statements. 相当于一般语句.(2)'f'语句:For statements. 相当于for循环,并且规定它的循环体不能为空. 然后给你一段没有缩进的Python程序,共n行(n <= 5000).问你添加缩进后,有多少种合法且不同的Python程序. 题解:题目解析 DP过去,如果第i个

机器学习之路： python 实践提升树 XGBoost 分类器

git: https://github.com/linyi0604/MachineLearning 数据集被我下载到本地,可以去我的git上拿数据集 XGBoost提升分类器属于集成学习模型把成百上千个分类准确率较低的树模型组合起来不断迭代,每次迭代生成一颗新的树下面对泰坦尼克遇难预测使用XGBoost模型和其他分类器性能进行比较 import pandas as pd from sklearn.cross_validation import train_test_split fr

Codeforces 909C Python Indentation：树状数组优化dp

题目链接:http://codeforces.com/contest/909/problem/C 题意: Python是没有大括号来标明语句块的,而是用严格的缩进来体现. 现在有一种简化版的Python,只有两种语句: (1)'s'语句:Simple statements. 相当于一般语句. (2)'f'语句:For statements. 相当于for循环,并且规定它的循环体不能为空. 然后给你一段没有缩进的Python程序,共n行(n <= 5000). 问你添加缩进后,有多少种合法且不同的

机器学习——手把手教你用Python实现回归树模型

本文始发于个人公众号:TechFlow,原创不易,求个关注今天这篇是机器学习专题的第24篇文章,我们来聊聊回归树模型. 所谓的回归树模型其实就是用树形模型来解决回归问题,树模型当中最经典的自然还是决策树模型,它也是几乎所有树模型的基础.虽然基本结构都是使用决策树,但是根据预测方法的不同也可以分为两种.第一种,树上的叶子节点就对应一个预测值和分类树对应,这一种方法称为回归树.第二种,树上的叶子节点对应一个线性模型,最后的结果由线性模型给出.这一种方法称为模型树. 今天我们先来看看其中的回归树.

js展开一颗树

Tree View 指令不支持树结构数据源, 只支持单层数组.(也许是我没发现,人家可以设置) .我只能把树展开,变成单层数组.然后还要记录已经递归到第一层了.比如这样. <!doctype html> <html lang="en-US"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title></title> </head> <body> <

python - 回溯继承树 - 自己实现

# -*- coding: utf-8 -*- class test(object): pass class test1(test): pass class test2(test1): pass print test2.__bases__ print type(test2.__bases__[0]) print test2.__bases__[0].__bases__ print getattr(test2.__bases__[0], '__bases__') print '-' * 10 de

Python生成目录树代码

用Python实现类似Windows下的tree命令,获取目录树结构. import os import os.path BRANCH = '├─' LAST_BRANCH = '└─' TAB = '│ ' EMPTY_TAB = ' ' def get_dir_list(path, placeholder=''): folder_list = [folder for folder in os.listdir(path) if os.path.isdir(os.path.join(path,

python数据结构之树（概述）

树在计算机科学中,树是分层结构的抽象模型 .本篇学习笔记记录树的内容如下: 树的基本功能:定义.术语.ADT 树的遍历方法:前序.中序.后序树的定义第一种:树由一组节点和一组连接节点的边组成.树具有以下属性: 树的一个节点被指定为根节点. 除了根节点之外,每个节点 n 通过一个其他节点 p 的边连接,其中 p 是 n 的父节点. 从根路径遍历到每个节点路径唯一. 如果树中的每个节点最多有两个子节点,我们说该树是一个二叉树. 第二种:树是空的,或者由一个根节点和零个或多个子树组成,每个子树也

15.Subtree of Another Tree（判断一棵树是否为另一颗树的子树）

Level: Easy 题目描述: Given two non-empty binary trees s and t, check whether tree t has exactly the same structure and node values with a subtree of s. A subtree of s is a tree consists of a node in s and all of this node's descendants. The tree s cou

Python实现字典树

字典树,又称单词查找树,Trie 树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种.典型应用是用于统计,排序和保存大量的字符串(但不仅限于字符串),所以经常被搜索引擎系统用于文本词频统计.它的优点是:利用字符串的公共前缀来减少查询时间,最大限度地减少无谓的字符串比较,查询效率比哈希树高. 注:定义来自百度百科. 字典树的主要性质它有 3 个基本性质: 根节点不包含字符,除根节点外每一个节点都只包含一个字符: 从根节点到某一节点,路径上经过的字符连接起来,为该节点对应的字符串: 每个节点的所有子节点包含的

Python实现AVL树

参考: https://www.cnblogs.com/linxiyue/p/3659448.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral class Node: def __init__(self,key): self.key=key self.left=None self.right=None self.height=0 class AVLTree: def __init__(self): self.root=None def find(self,k

就算会用python画颗心，可你依然还是只单身狗

:) 标题是开玩笑的,千万别认真. 随着AI的飞速发展,有志于此行的码农也是急剧的增加,带来的就是大家对算法.数学的兴趣也格外升高. 本文的来历是这样,今天某老同事在朋友圈发了一张屏拍,求公式. 看了一下还是难度不大,上半部分基本是两个半圆,下半部分是两个旋转了的反余弦函数. 不过我的数学也比较渣,看到这个步骤后面也就倒腾不清了,不过到这种程度在互联网上搜一搜找到答案还是不难的,很快就找到了正确的公式(以y=0为界限,肯定是需要两组解): $$ y = \sqrt{1-(\left| x \ri

一颗树下的input框超出的部分打点鼠标移动显示

python 爬虫简化树状图

UVA - 10410 Tree Reconstruction (根据dfs序和bfs序恢复一颗树)

题意: 分析: 这题一开始完全没有思路, 一直没有找出规律. 参考了http://www.cnblogs.com/Wade-/p/6358859.html 和 http://www.cnblogs.com/jerryRey/p/4622927.html 在dfs序列中,相邻的两个结点u,v之间(dfs_pos(u) + 1 = dfs_pos(v)),有父子,兄弟,其他3种关系. 父子关系:在bfs中u,v并不是相邻, bfs_pos(v) > bfs_pos(u) , 那么u为v父亲, v为

python 多颗树

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