线段树(又称区间树), 是一种高级数据结构，他可以支持这样的一些操作: 查找给定的点包含在了哪些区间内 查找给定的区间包含了哪些点 线段树的构造 题目 线段树是一棵二叉树，他的每个节点包含了两个额外的属性...实现一个 build 方法，接受 start 和 end 作为参数, 然后构造一个代表区间 [start, end] 的线段树，返回这棵线段树的根。...build(start, mid); root.right = build(mid+1, end); } return root; } } 线段树的构造...样例 对于数组 [0, 空，2, 3], 对应的线段树为： ?...样例 对于线段树: ?
构造二叉树，遍历二叉树，先序+中序构造二叉树后序遍历，中序+后序构造二叉树先序遍历。...构造二叉树 利用二叉链表构造二叉树的每一个结点 typedef struct TNode { char data; struct TNode *lchild,*rchild; }*Tree...return; travel_post(T->lchild); travel_post(T->rchild); printf("%c ",T->data); } 先序+中序构造二叉树...++i) { scanf("%d",&b[i]); } Tree = Creat(a,b,n); travel_post(Tree); } return 0; } 中序+后序构造二叉树...中序+后序构造二叉树和先序+中序构造二叉树类似，关键之处在于，找到每个二叉结点的根，左孩子，右孩子的位置，然后递归就可以了。
本文链接：https://blog.csdn.net/z2066411585/article/details/102769384 项目中用到rapidjson开源库，用于json数据的解析和封装.
前言 ️️本章开始学习有关决策树的相关知识，决策树是一种树形模型，也是一种常用的分类和回归方法。...本章我们首先介绍第一种决策树的构造原理 学习目标 了解决策树算法的基本思想 掌握 ID3 决策树的构建原理 1.决策树介绍 1.1案例引入 有的同学可能在大学学习过一门课程叫《数据结构》，里面有一个重要的结构就是...“树”，和现实生活中的树一样，树的主要由四部分树根、树干、树枝、树叶组成，今天的决策树也是一种树结构，大家学习的时候可以想象现实生活中的树来来理解。...1.2构建决策树的三个步骤 特征选择：选取有较强分类能力的特征（定性分析问题还是定量分析问题等等） 决策树生成 决策树剪枝（让决策树更加简洁高效，对于一些特征不重要，或根据权值大小，对决策树的分类进行筛选...掌握信息熵的概念 掌握条件熵的概念 掌握ID3决策树构建过程 2.1信息熵 ID3 树是基于信息增益构建的决策树.
目标：依据key/value高速构造一个JSON字符串作为參数提交到web REST API服务上。...分别測试里阿里巴巴的FastJson和Google Gson，终于我採用了Google Gson来构造。 原因： Google Gson来构造的JSON字符串里面。...保留了传递參数key/value的顺序； FastJson没有保留顺序（这个是符合JSON国际标准的，本身没有错误。...map.put("f2","xxxx"); map.put("f3","xxxxx"); Gson gson = new Gson(); String json...JSONObject(); jsonObject.put("f1", "xxx"); jsonObject.put("f2", "xxx"); String json
❝之前讲解的都是遍历二叉树，这次该构造二叉树了 ❞ 106.从中序与后序遍历序列构造二叉树 根据一棵树的中序遍历与后序遍历构造二叉树。 注意: 你可以假设树中没有重复的元素。...思路 首先回忆一下如何根据两个顺序构造一个唯一的二叉树，相信理论知识大家应该都清楚，就是以 后序数组的最后一个元素为切割点，先切中序数组，根据中序数组，反过来在切后序数组。...从前序与中序遍历序列构造二叉树 根据一棵树的前序遍历与中序遍历构造二叉树。 注意: 你可以假设树中没有重复的元素。...总结 之前我们讲的二叉树题目都是各种遍历二叉树，这次开始构造二叉树了，思路其实比较简单，但是真正代码实现出来并不容易。 所以要避免眼高手低，踏实的把代码写出来。...最后我还给出了为什么前序和中序可以唯一确定一颗二叉树，后序和中序可以唯一确定一颗二叉树，而前序和后序却不行。 认真研究完本篇，相信大家对二叉树的构造会清晰很多。
---- 进入正题： 有个现金赛的需求 ，基本流程就是海选出32强，然后分四组8个人，俩俩pk赛，最后的4个人进行冠亚军争霸，由于数据结构的构造不到位，导致各种状态很难管理。...其实第一眼看到这种流程的比赛，就应该想起数状图的形式，就应该想起用树的结构来管理各部分的节点的。...然后每个节点包括二个人的战斗的各种状态，发给客户端的数据就是把整个树的结构都推过去，这样也灵活管理，要是策划想改X强也不用改多少逻辑。...重点是今天下用lua来写构造一个二叉树，中间有个小坑，感觉自己弱的数据结构没学好啊，以后还是要多看看别人的代码，虽然我现在也不想看书，之前也问过公司的一个人，写代码这种东西，还是强调实干，看那么多书，然并卵
/vuxArea3.json'); // --------------- 常量 --------------- const constant = { ARRAY_TYPE: 'Array',...JSON_TYPE: 'Json', }; // --------------- 转换的配置 --------------- const config = { originKey: {.../vuxArea3.json'); // --------------- 常量 --------------- const constant = { ARRAY_TYPE: 'Array', JSON_TYPE...: 'Json', }; // --------------- 转换的配置 --------------- const config = { originKey: { children: null.../result.json', resultStr, 'utf-8', (err) => { if (err) { console.log(err); } else { console.log(
题意 根据前序遍历和中序遍历树构造二叉树. 注意事项： 你可以假设树中不存在相同数值的节点 样例 给出中序遍历：[1,2,3]和前序遍历：[2,1,3]....返回如下的树: 2 / \ 1 3 思路 根据前序遍历和中序遍历的规律可得： 前序遍历的第一个就是整个树的根节点 这个根节点在中序遍历的左侧是其左子树，右侧是右子树。...将每一个节点都看作是一个单独的树，根据此 规律1 和 规律2 依次递归获取其左右子树的前序与中序遍历，直到前序遍历或中序遍历的长度仅剩1，则说明该节点为叶子节点，从而构造整棵树。...buildTree(child_PreorderRight,child_InorderRight); return treeRoot; } } 原题地址 LintCode：前序遍历和中序遍历树构造二叉树
哈夫曼树详解与构造 1介绍 ? 定义： 给定N个权值作为N个叶子结点，构造一棵二叉树，若该树的带权路径长度达到最小，称这样的二叉树为最优二叉树，也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。...哈夫曼树是带权路径长度最短的树，权值较大的结点离根较近。 ? 简而言之，就是按照一个贪心思想和规则进行树的构造，而构造出来的这个树的权值最小！ 其中WPL表示计算出的权值。...至于为什么按照哈夫曼树方法构造得到的权重最小。这里不进行证明。对于哈夫曼树，他的每个非叶子节点都有两个孩子因为哈夫曼树的构造就是自底向上的构造，两两合并。...li是第i个节点的长(深)度. 1哈夫曼树的构造 初始时候各个数值都是一个单节点森林！然后进行排序。 ?...在计算带权路径长度的时候，需要重新计算树的高度(从下往上)，因为哈夫曼树是从下往上构造的，所以对于高度不太好维护，可以构造好然后计算高度。
專 欄 ❈ 作者：weapon，不会写程序的浴室麦霸不是好的神经科医生 ❈ 起步 本章介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。...信息增益 根据信息增益的计算方法： 对应的python代码: 定义决策树的节点 作为树的节点，要有左子树和右子树是必不可少的，除此之外还需要其他信息: 树的节点会有两种状态，叶子节点中 results...递归的停止条件 本章将构造出完整的决策树，所以递归的停止条件是所有待分析的训练集都属于同一类: 从训练集中筛选最佳的特征 因此计算节点就是调用 best_index = choose_best_future...构造决策树 决策树中需要一个属性来指向树的根节点，以及特征数量。不需要保存训练集和结果集，因为这部分信息是保存在树的节点中的。...创建决策树 这里需要递归来创建决策树： 根据信息增益的特征索引将训练集再划分为左右两个子树。
<script> function buildMenuTemplate(h, menus) { return menus.map((menu) => { ...
JSON数据构造方法 注意：区分数字与文本。...这是单独数据：'1'::json 这是数组里面的数据：'[1]'::json 这是object里面的数据：'{"abc":1}'::json -- 可以为字符串，必须用双引号 SELECT '"abc"...'::json; -- OK json ------- "abc" -- 可以为数字 SELECT '0.1'::json; -- OK json ------ 0.1...SELECT '1e100'::json; -- OK json ------- 1e100 -- 可以为true/false/null SELECT ' true '::json;...'{}'::json; -- OK json ------ {} SELECT '{"abc":1}'::json; -- OK json ----------- {
105从前序与中序遍历序列构造二叉树 给定两个整数数组 preorder 和 inorder ，其中 preorder 是二叉树的先序遍历， inorder 是同一棵树的中序遍历，请构造二叉树并返回其根节点...<= preorder[i], inorder[i] <= 3000 preorder 和 inorder 均无重复元素 inorder 均出现在 preorder preorder 保证为二叉树的前序遍历序列...inorder.size() - 1;//第二个数组的区间，尾 return section(preorder,inorder,pos,begin,end); } }; 106从中序与后序遍历序列构造二叉树...给定两个整数数组 inorder 和 postorder ，其中 inorder 是二叉树的中序遍历， postorder 是同一棵树的后序遍历，请你构造并返回这颗二叉树。...inorder[i], postorder[i] <= 3000 inorder 和 postorder 都由不同的值组成 postorder 中每一个值都在 inorder 中 inorder 保证是树的中序遍历
来源：Python中文社区 作者：weapon 本文长度为700字，建议阅读5分钟 本文介绍如何不利用第三方库，仅用python自带的标准库来构造一个决策树。...信息增益： 根据信息增益的计算方法： 对应的python代码: 定义决策树的节点 作为树的节点，要有左子树和右子树是必不可少的，除此之外还需要其他信息: 树的节点会有两种状态，叶子节点中 results...递归的停止条件 本章将构造出完整的决策树，所以递归的停止条件是所有待分析的训练集都属于同一类: 从训练集中筛选最佳的特征： 因此计算节点就是调用 best_index = choose_best_future...构造决策树 决策树中需要一个属性来指向树的根节点，以及特征数量。不需要保存训练集和结果集，因为这部分信息是保存在树的节点中的。...创建决策树： 这里需要递归来创建决策树： 根据信息增益的特征索引将训练集再划分为左右两个子树。
决策树 决策树是一个预测模型，它代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。...树中每个节点表示某个对象，而每个分叉路径则代表的某个可能的属性值，而每个叶结点则对应从根节点到该叶节点所经历的路径所表示的对象的值。 这张图很好地解释了决策树： 明天要不要出去玩？...另外，在实际构造决策树时，经常要进行剪枝，主要是因为数据中往往存在一些噪音数据，或者是存在分类过细的问题，反而失去了分类的意义。...一种是先剪枝，在构造树的过程中，当某个节点满足剪枝条件，则直接停止此分支的构造；还有一种是后剪枝，先构造完成完整的决策树，再通过某些条件遍历树进行剪枝。 ID3 算法 ID3 算法是 J....这个例子中如果 Gainlength > Gaincolor，说明 length 比 color 要对 IQ 有更大的影响，所以决策树中，要先依据 length 来进行分类。
这棵树也叫做AST(Abstrace Syntax Tree)抽象语法树。...参考这个网址给出的演示，https://resources.jointjs.com/demos/javascript-ast，如下的表达式将被解析出一颗AST树。...然后可以在/runtime/Cpp/run找到lib包和include包，这两个包都可以拷贝到自己的工程下， image.png 3.2 antlr的访问模式 listener模式是antlr解析AST树的各个节点...监听者模式有点类似于XML的解析语法，在这颗AST语法树（类似于DOM树）,当解析到node，则调用listener的hook函数接口。
有点比特币基础的应该都知道，在一个区块的区块头中有一个字段叫RootHash，这个根哈希是该区块中所有交易构建默克尔树之后计算的树根哈希。...一、3个交易时 如果只有3个交易Tx1，Tx2，Tx3，那么在构造默克尔树的时候，只需要把最后的那个Tx3和自己再算相加，计算Hash33即可。...而是在计算的过程中遇到单个Hash的时候进行重复，也就是对H56就行重复，所以实际上是把Tx5和Tx6进行了填充，如图： 总之在计算默克尔树的根哈希时，都是简单的从下到上层层推进，每一层在算的时候如果下面的哈希是奇数...同理在计算6个交易的默克尔树时，算H5656时，因为下面只有一个H56，所以复制了一份H56。对于更大量的交易数的时候，处理逻辑都是这样的。
哈夫曼二叉树及其构造 有了以上的概念，哈夫曼二叉树的定义就变得水到渠成。所谓哈夫曼二叉树（最优二叉树），就是带权路径长度最小的二叉树（注意这里的带权路径）。...根据这一思路，我们可以从一群离散的数据中构造出一颗哈夫曼树，具体的算法如下： 根据给定的n个权值{w1 ,w2 ,...,wn }构造n棵二叉树的集合F={T1 ,T2 ,......在F中选取两棵根结点的权值最小的树作为左右子树构造一棵新的二叉树，且置新的二叉树的根 结点的权值为其左、右子树上根结点的权值之 和。 在F中删除这两棵树，同时将新得到的二叉树加入F中。...重复2和3，直到F中只含一棵树为止。这棵树便是最优二叉树。 例如，有权值分别为 5、10、15、20、25、40的结点，根据以上算法构造出一个哈夫曼树。...以上便是哈夫曼树（最优二叉树）的相关概念和构造方法。根据最后二叉树可以解决类似于文章开头提到的一些实际问题。同时还另外引申出了哈夫曼编码——即不等长编码，实现数据总长度的最优化。
由于每次要重新在inorder中从left到right顺序搜索与根节点相同值的索引，因此，对于海量数据的中序inorder向量，查值效率不是最高。
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