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树的双亲表示法,孩子表示法以及孩子兄弟表示

通常,存储具有普通树结构数据的方法有 3 种:   双亲表示法;   孩子表示法;   孩子兄弟表示法; ?                     ...图1 树的双亲表示法   双亲表示法采用顺序表(也就是数组)存储普通树,其实现的核心思想是:顺序存储各个节点的同时,给各节点附加一个记录其父节点位置的变量。   ...图2   双亲表示法存储普通树代码 /* * @Description: 树的双亲表示法 * @Version: V1.0 * @Autor: Carlos * @Date: 2020-05-...  孩子表示法存储普通树采用的是 “顺序表+链表” 的组合结构,其存储过程是:从树的根节点开始,使用顺序表依次存储树中各个节点,需要注意的是,与双亲表示法不同,孩子表示法会给各个节点配备一个链表,用于存储各节点的孩子节点位于顺序表中的位置...因此,孩子兄弟表示法可以作为将普通树转化为二叉树的最有效方法,通常又被称为"二叉树表示法"或"二叉链表表示法"。

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计算的表示

更一般地说,是否有其他的计算表示方式,并以此来实现我们在汇编语言,C,Java,等语言中表示的计算呢?...本文后面的部分均使用 Scheme 语言来描述这些计算,在 Scheme 中,有非常类似 λ 演算中表达式的表示,例如一个函数 \lambda x.y 将在 Scheme 中表示为 (lambda (x...这样看来,只要能抽象出这两点,具体用什么来表示似乎就不重要了,其中一个方式就是邱奇数 3。 在这种表示法下,数字被表现为一个函数应用于一个值多少次。...逻辑的表示 上一节说明了如何用函数来表示数的概念,这一节将用函数来表示逻辑与断言。同样地,首先要思考的是,我们一般使用的 True 和 False 到底是用来做什么的。...这样就表示了 NIL。

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文本表示简介

其中研究最多的就是文本特征抽取,更广义上说是文本表示。 关于文本表示,研究者从不同的角度出发,提出大量的文本表示模型。...如图2所示,以d表示文档,w表示词,z表示主题(隐变量),则文档和词的联合概率p(d, w)的生成过程可表示为: ? 其中p(z|d)和p(w|z)作为参数可以用EM算法进行学习。...最后句子表示,可以尝试两种方法,其一,选择最后的hidden state用来表示句子;其二,所有hidden state的平均用于表示句子。 ?...,作为句子中每一个词的表示,然后使用变换得到中间语义表示;Max Pooling层,采用element-wise的max pooling方式,可以从变长的输入中得到固定的句子表示。...,word attention部分对中间表示按attention值进行加权得到此句最终的句子表示;sentence encoder部分用于得到文档的表示,使用word encoder部分得到文档中所有句子的表示

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文本表示简介

其中研究最多的就是文本特征抽取,更广义上说是文本表示。 关于文本表示,研究者从不同的角度出发,提出大量的文本表示模型。...如图2所示,以d表示文档,w表示词,z表示主题(隐变量),则文档和词的联合概率p(d, w)的生成过程可表示为: 其中p(z|d)和p(w|z)作为参数可以用EM算法进行学习。...最后句子表示,可以尝试两种方法,其一,选择最后的hidden state用来表示句子;其二,所有hidden state的平均用于表示句子。...,作为句子中每一个词的表示,然后使用变换得到中间语义表示;Max Pooling层,采用element-wise的max pooling方式,可以从变长的输入中得到固定的句子表示。...,word attention部分对中间表示按attention值进行加权得到此句最终的句子表示;sentence encoder部分用于得到文档的表示,使用word encoder部分得到文档中所有句子的表示

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cips2016+学习笔记︱简述常见的语言表示模型(词嵌入、句表示、篇章表示

语言表示方法大体上可以从两个维度进行区分。一个维度是按不同粒度进行划分,语言具有一定的层次结构,语言表示可以分为字、词、句子、篇章等不同粒度的表示。...另一个维度是按表示形式进行划分,可以分为离散表示和连续表示两类。离散表示是将语言看成离散的符号,而将语言表示为连续空间中的一个点,包括分布式表示和分散式表示。.... ---- 一、离散表示 1、词向量 一个词可以表示为One-Hot 向量(一维为1 其余维为0 的向量),也叫局部表示。离散表示的缺点是词与词之间没有距离的概念,这和事实不符。...2、句向量 有了词的表示之后,我们可以进一步得到句子或篇章的表示。句子或篇章的离散表示通常采用词袋模型、N 元模型等。.... ---- ★三、连续表示——分散式表示 另一种连续表示是分散式表示(Distributed Representations),即将语言表示为稠密、低维、连续的向量 1、词向量 研究者最早发现学习得到词嵌入之间存在类比关系

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网络表示学习介绍

在有关网络的研究中,如何表示网络信息是一个重要的问题。传统方法可以利用高维稀疏向量表示网络中的一个节点,但局限在于难以度量节点之间的相似性并且还会增大模型的时间和空间复杂度。...随着表示学习技术在自然语言处理领域的成熟,相关的低维稠密向量表示方法也被应用于网络数据中。...目前研究兴趣为网络表示学习应用,涉及领域有城市活动建模和区块链交易模式挖掘。 ?...自动编码机的中间隐层是学习得到的特征表示,利用拉普拉斯特征映射的思想定义一阶损失,使得相似度大的节点的特征表示也尽可能接近,因此有利于保持一阶相似度。 ?...输入X和Y为两个顶点的one-hot向量表示,维度等于顶点数量 ? 和 ? 是待学习的嵌入矩阵,r是由元路径表示的关系, ?

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图的表示方法

图就是另外一个典型例子,无向图也好,有向图也好,这是从功能上说的,但它们各自的实现,或者说基于的 “表示方法” 有多种。...每个节点表示一个顶点,包含一个指针和相应指针指向顶点所对应的权值。每一个链表的非头元素都表示从头部节点所代表的顶点可以直接指向的其它顶点。...依然是二维数组实现的矩阵,行表示顶点,列表示边。边的具体信息,例如它所具有的权值(不同向权值不同)存储在边这个数据结构内部,而这个矩阵只表示顶点和边之间的关联关系。...并且,二维数组依然可以有效地表示出边的方向性。 此外,矩阵中的数值可以进一步强化。...比如,上面的数字 1 表示以对应的顶点为起点,是否存在该对应的边;还可以引入一个值-1,用以表示以对应的顶点为终点,是否存在该对应的边。

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