我有两个算法可以返回树中的随机节点,其中一个节点可以有0-N个子节点(当前节点是node,节点的第一个子节点是node[1],依此类推)。第一种算法,均匀选择,从树中均匀地选择一个随机节点。它存储一个要返回的节点,当它在树中向下移动时,这个节点将被它当前所在的节点替换,概率为1/(到目前为止看到的节点数)。下面是Lua代码。
function uniformSelect(node)
local chosen = node
function choose(node, counter)
counter = counter + 1
local pro
因此,我有多个子目录,其中许多子目录中只有一个文件,而且文件名的名称与子目录名称相同。
DIR A
--DIR B
----B.zip
--DIR C
----C2.zip
----C3.zip
--DIR D
----D.zip
因此,理想的结果应该是:
B.zip和D.zip都搬到了DIR A
DIR B和DIR D现在是空的,需要删除,而DIR C被单独保留,因为它包含超过一个文件。
有什么可以做的吗?还是我需要写一些特殊的编程代码?
谢谢
到目前为止,我在这里看到了两种不同的树的最大深度实现,
max depth === level - 1**:** 1,
- Which means, for the base case, `if !node: return -1`
- So a three level tree has a max depth of 2
2 1,
- Which means, for the base case, `if !node: return 0`
- So a three level tree has a max depth of 3
javascript中的实现就像下面
public class TreeNode {
int val;
TreeNode left;
TreeNode right;
TreeNode(int x) { val = x; }
}
public class Solution {
public int maxDepth(TreeNode root) {
TreeNode focusNode = root;
TreeNode focusNode2 = root;
int count = 0;
int count1 = 0;
我花了30个小时来解决这个问题,这是完全没有意义的,希望你们中的一个人能给我一个不同的视角。
问题是,我使用我的训练数据在随机森林和获得很好的准确性98%-99%,但当我尝试加载一个新的样本来预测。模型总是猜测同一个类。
# Shuffle the data-frames records. The labels are still attached
df = df.sample(frac=1).reset_index(drop=True)
# Extract the labels and then remove them from the data
y = list(df['la
下面是一个在prolog数据库中建立基本事实的简单程序。
% main meal
homemade(pizza).
homemade(soup).
% dessert
ripe(apple).
ripe(orange).
% meal is homemade dish and ripe fruit
meal(Main, Fruit) :- homemade(Main), !, ripe(Fruit).
对于一顿饭的定义,除了实验和学习切肉之外,没有别的原因使用切碎的!。
下面的常规查询生成两个解决方案。
?- meal(M,F).
F = apple,
M = pizza
F = or
我在大学里有这样一个任务要写一个访问者,它计算AbstractTree的深度。这棵树是:
public abstract class AbstractTree {
public abstract void Accept(AbstractVisitor abstractVisitor);
}
public class Leaf : AbstractTree {
public override void Accept(AbstractVisitor visitor) {
visitor.VisitLeaf(this);
}
}
public class