1.树表查找 (1) 最简单的树表查找算法——二叉树查找算法. [1]基本思想:二叉查找树是先对待查找的数据进行生成树,确保树的左分支的值小于右分支的值,然后在就行和每个节点的父节点比较大小,查找最适合的范围. 这个算法的查找效率很高,但是如果使用这种查找方法要首先创建树. [2]二叉查找树(BinarySearch Tree,也叫二叉搜索树,或称二叉排序树Binary Sort Tree)或者是一棵空树,或者是具有下列性质的二叉树: 1)若任意节点的左子树不空,则左子树上所有结点的值均小于它的

B - A Star not a Tree? Time Limit: 20 Sec Memory Limit: 256 MB 题目连接 http://acm.hust.edu.cn/vjudge/contest/view.action?cid=88808#problem/B Description Luke wants to upgrade his home computer network from 10mbs to 100mbs. His existing network uses 10ba

0. 算法概述 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法.决策树模型呈树形结构(二分类思想的算法模型往往都是树形结构) 0x1:决策树模型的不同角度理解 在分类问题中,表示基于特征对实例进行分类的过程,它可以被看作是if-then的规则集合:也可以被认为是定义在特征空间与类空间上的条件概率分布 1. if-then规则集合 决策树的属性结构其实对应着一个规则集合:由决策树的根节点到叶节点的每条路径构成的规则组成:路径上的内部特征对应着if条件,叶节点对应着then结论. 决

最小生成树——Minimum Spanning Tree,是图论中比较重要的模型,通常用于解决实际生活中的路径代价最小一类的问题.我们首先用通俗的语言解释它的定义: 对于有n个节点的有权无向连通图,寻找n-1条边,恰好将这n个节点相连,并且这n-1条边的权值之和最小. 对于MST问题,通常常见的解法有两种:Prim算法   或者  Kruskal算法+并查集 对于最小生成树,一定要注意其定义是在无向连通图的基础上,如果在有向图中,那么就需要另外的分析,单纯用无向图中的方法是不能得出正确解的,这一

题目链接: A Star not a Tree? Time Limit: 1000MS   Memory Limit: 65536K Total Submissions: 5219   Accepted: 2491 Description Luke wants to upgrade his home computer network from 10mbs to 100mbs. His existing network uses 10base2 (coaxial) cables that allo

E. Anton and Tree time limit per test: 3 seconds memory limit per test :256 megabytes input:standard input output: standard output Anton is growing a tree in his garden. In case you forgot, the tree is a connected acyclic undirected graph. There are 

题目链接:http://poj.org/problem?id=2420 题目大意:每组数据中给n个点(n<=100),求平面中一个点使得这个点到n个点的距离之和最小. 分析:一开始看到这个题想必是不好做的...因为平面太大了,不能使用枚举的方法,于是想到随机点出来比较.可是总不能无限的枚举,而且随机点出的答案需要是最优值还是一个玄学问题.所以想到了模拟退火的方法. 具体操作:首先随意找一个点作为出发点,然后设置一个初始温度,使得这个点可以在这个温度下乱跑[但是只让它往上下左右跑]温度越高,这个点

关键代码: var value=$('#txt_search').val(); var childrens = $('#regionTree').tree('getChildren'); $.each(childrens, function (k, node) { if (node.text.indexOf(value) >= 0 && !node.checked) { /* if(node.text==value){*/ var nodes = $('#regionTree').t

搜索框 属性 :filter-node-method="filterNode" 对树节点进行筛选时执行的方法,返回 true 表示这个节点可以显示,返回 false 则表示这个节点会被隐藏 <el-input v-model="filterText"></el-input> <el-tree ref="space" id="modelTree" :data="spaceTreeData&

Rikka with Tree  Accepts: 207  Submissions: 815  Time Limit: 2000/1000 MS (Java/Others)  Memory Limit: 65536/65536 K (Java/Others) 问题描述 众所周知,萌萌哒六花不擅长数学,所以勇太给了她一些数学问题做练习,其中有一道是这样的: 对于一棵树TT,令F(T,i)F(T,i)为点1到点ii的最短距离(边长是1). 两棵树AA和BB是相似的当且仅当他们顶点数相同且对于任意的

前言 最近打算系统学习下机器学习的基础算法,避免眼高手低,决定把常用的机器学习基础算法都实现一遍以便加深印象.本文为这系列博客的第一篇,关于决策树(Decision Tree)的算法实现,文中我将对决策树种涉及到的 算法进行总结并附上自己相关的实现代码.所有算法代码以及用于相应模型的训练的数据都会放到GitHub上(https://github.com/PytLab/MLBox). 本文中我将一步步通过MLiA的隐形眼镜处方数集构建决策树并使用Graphviz将决策树可视化. 决策树学习 决策树

关系型数据库排序算法和数据结构以及关联查询 1. Merge sort 理解merge sort算法将有助于更好地理解数据库join操作 - merge join 算法逻辑 将2个有序的大小为N/2的队列合并为N元素的有序队列 上面是排序最后的8元素数组, 仅仅需要重复一次2个4元素的数据排序(4元素已经是有序的了): 比较2个数组中的第一个元素 将较小的一个元素放在有序的8元素队列中 然后再从较小的元素所在的4元素数组中拿到下一个元素 将第三步中拿到的元素与第一步比较中较大的元素再比较, 将较

位姿检索使用了LSH方法,而不使用PNP方法,是有一定的来由的.主要的工作会转移到特征提取和检索的算法上面来,有得必有失.因此,放弃了解析的方法之后,又放弃了优化的方法,最后陷入了检索的汪洋大海. 0:转自wiki:http://en.wikipedia.org/wiki/Locality_sensitive_hashing 以下参考资料仅供参考:LSH理解及相关资料:http://s99f.blog.163.com/blog/static/35118365201262691335382/ 有一

第3章 决策树 <script type="text/javascript" src="http://cdn.mathjax.org/mathjax/latest/MathJax.js?config=default"></script> 决策树 概述 决策树(Decision Tree)算法主要用来处理分类问题,是最经常使用的数据挖掘算法之一. 决策树 场景 一个叫做 "二十个问题" 的游戏,游戏的规则很简单:参与游戏的一

1. 基于实例的学习算法 0x1:数据挖掘的一些相关知识脉络 本文是一篇介绍K近邻数据挖掘算法的文章,而所谓数据挖掘,就是讨论如何在数据中寻找模式的一门学科. 其实人类的科学技术发展的历史,就一直伴随着数据挖掘,人们一直在试图中数据中寻找模式, 猎人在动物迁徙的行为中寻找模式 农夫在庄稼的生长中寻找模式 政客在选民的意见上寻找模式 恋人在对方的反应中寻找模式 企业家的工作是要辨别出机会,寻找出那些可以转变为有利可图的生意的行为中的一些模式,也即所谓的成功的模式,并且利用这些机会 科学家的工作是理

Gin 简介 Gin is a HTTP web framework written in Go (Golang). It features a Martini-like API with much better performance -- up to 40 times faster. If you need smashing performance, get yourself some Gin. -- 这是来自 github 上 Gin 的简介 Gin 是一个用 Go 写的 HTTP web

[十大经典数据挖掘算法]系列 C4.5 K-Means SVM Apriori EM PageRank AdaBoost kNN Naïve Bayes CART 1. 决策树模型与学习 决策树(decision tree)算法基于特征属性进行分类,其主要的优点:模型具有可读性,计算量小,分类速度快.决策树算法包括了由Quinlan提出的ID3与C4.5,Breiman等提出的CART.其中,C4.5是基于ID3的,对分裂属性的目标函数做出了改进. 决策树模型 决策树是一种通过对特征属性的分类对

今天将本博客的部分文章建立一个索引,方便大家进行阅读,当然每一类别中的文章都会持续的添加和更新(PS:博文主要使用C语言) 博客地址:http://www.cnblogs.com/archimedes/ C语言 C语言相关原理与技巧: <C语言异常与断言接口与实现> <C语言原子接口与实现> <C语言柔性数组> <C语言接口与实现实例> <C语言常量与指针> <C语言指针传递详解> <C语言指针的长度和类型> <C语

方法1:  $('#domaincatalog').tree('isLeaf', node.target); 返回true或false ,true表示是叶节点, false即不是 方法2:官方文档中:看到每个节点都有一些属性,其中一个是state,我们就通过这个state来判断.state有两个值 open和closed表示当前节点 打开和关闭了树的状态.当state等于undefined的时候就表示当前节点是Leaf 叶了. 在tree的onclick事件上添加判断代码如下 $("#domai

在搞验证码识别的时候需要比较字符代码的相似度用到“编辑距离算法”,关于原理和C#实现做个记录. 据百度百科介绍: 编辑距离,又称Levenshtein距离(也叫做Edit Distance),是指两个字串之间,由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数,如果它们的距离越大,说明它们越是不同.许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符,插入一个字符,删除一个字符. 例如将kitten一字转成sitting: sitten (k→s) sittin (e→i) sitting (→g) 俄罗斯科学家V

>>字符串匹配问题 字符串匹配问题即在匹配串中寻找模式串是否出现, 首先想到的是使用暴力破解,也就是Brute Force(BF或蛮力搜索) 算法,将匹配串和模式串左对齐,然后从左向右一个一个进行比较, 如果不成功则模式串向右移动一个单位,直到匹配成功或者到达匹配串最后仍然不成功,返回失败. 很明显,这种算法有很多的地方可以优化,假设要搜索的串为S,长度为n,要匹配的串为M,长度为m,时间复杂度为O(nm). >>几个优化的字符串匹配算法 (1)Boyer-Moore算法 (2)R