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    【栈与队列】N叉树的层序遍历 && 二叉树的锯齿形层序遍历

    N 叉树的层序遍历 429. N 叉树的层序遍历 ​ 给定一个 N 叉树,返回其节点值的层序遍历。(即从左到右,逐层遍历)。 ​...树的序列化输入是用层序遍历,每组子节点都由 null 值分隔(参见示例)。...二叉树的锯齿形层序遍历 103. 二叉树的锯齿形层序遍历 ​ 给你二叉树的根节点 root ,返回其节点值的 锯齿形层序遍历 。...N 叉树的层序遍历 的拓展,假设第一层是根节点那层,那么接下来第二层就需要逆序,第三层就不逆序,如果我们直接在遍历节点的时候控制队列中当前节点的孩子节点插入的话,其实是不太好搞,还有另外一个妙招! ​...N 叉树的层序遍历 这道题多加了仅仅三行代码! /** * Definition for a binary tree node.

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    将 N 叉树编码为二叉树(递归层序)

    题目 设计一个算法,可以将 N 叉树编码为二叉树,并能将该二叉树解码为原 N 叉树。 一个 N 叉树是指每个节点都有不超过 N 个孩子节点的有根树。...类似地,一个二叉树是指每个节点都有不超过 2 个孩子节点的有根树。 你的编码 / 解码的算法的实现没有限制,你只需要保证一个 N 叉树可以编码为二叉树且该二叉树可以解码回原始 N 叉树即可。...例如,你可以将下面的 3-叉 树以该种方式编码: ? 注意,上面的方法仅仅是一个例子,可能可行也可能不可行。 你没有必要遵循这种形式转化,你可以自己创造和实现不同的方法。...注意: N 的范围在 [1, 1000] 不要使用类成员 / 全局变量 / 静态变量来存储状态。 你的编码和解码算法应是无状态的。...来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/encode-n-ary-tree-to-binary-tree 著作权归领扣网络所有。

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    ABP框架 - N层架构

    DDD分层架构 在DDD(领域驱动设计)架构模型中,有四个基础层。 表现层: 用户访问接口。使用应用层来实现与用户交互。...应用层: 应用层是表现层和领域层之间的媒介,它负责组织和编排业务对象来执行特定的应用任务。, 领域层:定义业务对象、逻辑和规则,它是整个应用的核心。...ABP架构模型 在一个现代化的架构应用中,除了DDD模型的4个基础层(表现层、应用层、领域层、基础设施层)以外, 通常还有其他的一些逻辑层和物理层。...展现层 ASP.NET (Core) MVC可以被认为是展现层。展现层可以是物理层(通过HTTP API来调用应用服务),也可以是一个逻辑层(直接注入并使用应用服务)。...应用层 应用层主要包含应用服务,应用服务从展示层/分布式服务层接收输入DTO对象,然后调用领域层的特定操作,组合编排领域对象,并根据需要返回输出DTO给展示层/分布式服务层。

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    ABP框架 - N层架构

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    分类树是什么,redis怎么获取分类树

    分类树是什么,redis怎么获取分类树 什么是分类树? 分类树,也称为层级树或者多叉树,是一种基于节点和边的数据结构,用于表示具有层级关系的数据。每个节点可以有零个或多个子节点,形成一个树状结构。...通常情况下,分类树中的节点表示某种实体或概念,而边表示节点之间的关联关系。 分类树的基本特性 层级关系: 分类树中的节点之间存在明确定义的层级关系,即父子节点关系。...根节点: 分类树中的顶层节点称为根节点,是整个树的起始点。 叶子节点: 分类树中没有子节点的节点称为叶子节点,位于树的末端。 多叉性: 每个节点可以有零个或多个子节点,形成多叉树结构。...Redis中的分类树实现方法 在Redis中,我们可以使用不同的数据结构来实现分类树,常用的方法包括: 1. 使用Hashes 我们可以使用Redis的Hashes数据结构来表示分类树中的每个节点。...多棵树支持 Redis中的分类树不限于单棵树结构,我们可以使用不同的键来存储和管理多棵分类树,以适应不同的业务场景和需求。 分类树的优化方法 1.

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    CART决策树原理(分类树与回归树)

    本文目录 CART树理解 分类CART树生成 2.1 基尼指数 2.2 应用基尼指数生成CART分类树实例 回归CART树生成 3.1 误差平方和 3.2 应用误差平方和生成CART回归树实例 CART...CART(classification and regression tree)树:又称为分类回归树,从名字可以发现,CART树既可用于分类,也可以用于回归。...为了大家对CART树有一个更清晰的理解,先放一张理解图: ? 从上图知CART决策树分为分类CART树和回归CART树,只是在特征选择时一个采用基尼指数,一个采用残差平方和。...其中N1、N2分别是R1、R2中的样本点数,C1、C2为R1、R2中的因变量均值。...其中T是任意子树,C(T)为子树的预测误差,分类树用基尼指数,回归树用均方误差。 |T|是子树T的叶子节点个数,a是正则化参数,用来平衡决策树的预测准确度和树的复杂度。

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    分类回归树算法---CART

    一、算法介绍 分类回归树算法:CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树,和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。...二、决策树的生成 CART算法的决策树采用的Gini指数选择最优特征,同时决定该特征的最优二值切分点。算法在构建分类树和回归树时有些共同点和不同点,例如处理在何处分裂的问题。...因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个树表现完好,误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。...决策树算法之一C4.5 2. 数据挖掘之Apriori算法 3. 网页排序算法之PageRank 4. 分类算法之朴素贝叶斯分类 5. 遗传算法如何模拟大自然的进化? 6....分类回归树算法---CART

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    CART 分类与回归树

    本文结构: CART算法有两步 回归树的生成 分类树的生成 剪枝 ---- CART - Classification and Regression Trees 分类与回归树,是二叉树,可以用于分类,也可以用于回归问题...分类树的输出是样本的类别, 回归树的输出是一个实数。 ---- CART算法有两步: 决策树生成和剪枝。...不同的算法使用不同的指标来定义"最好": 分类问题,可以选择GINI,双化或有序双化; 回归问题,可以使用最小二乘偏差(LSD)或最小绝对偏差(LAD)。...---- 分类树的生成 (1)对每个特征 A,对它的所有可能取值 a,将数据集分为 A=a,和 A!=a 两个子集,计算集合 D 的基尼指数: ?...下面来看一下例子: 最后一列是我们要分类的目标。 ? 例如,按照“体温为恒温和非恒温”进行划分,计算如下: 恒温时包含哺乳类5个、鸟类2个 ? 非恒温时包含爬行类3个、鱼类3个、两栖类2个 ?

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    分类回归树算法---CART

    一、算法介绍 分类回归树算法:CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策树,和之前介绍了C4.5算法相类似的决策树。...二、决策树的生成 CART算法的决策树采用的Gini指数选择最优特征,同时决定该特征的最优二值切分点。算法在构建分类树和回归树时有些共同点和不同点,例如处理在何处分裂的问题。...因此用这个决策树来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个树表现完好,误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。...剪枝的方法分为前剪枝和后剪枝:前剪枝是指在构造树的过程中就知道哪些节点可以剪掉,于是干脆不对这些节点进行分裂,在分类回归树中使用的是后剪枝方法,后剪枝方法有多种,比如:代价复杂性剪枝、最小误差剪枝、悲观误差剪枝等等...对于分类回归树中的每一个非叶子节点计算它的表面误差率增益值α,可以理解为误差代价,最后选出误差代价最小的一个节点进行剪枝。。 ?

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