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Tree

概念 (英语:tree)是一种抽象数据类型(ADT)或是实现这种抽象数据类型的数据结构,用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n(n>0)个有限节点组成一个具有层次关系的集合。...把它叫做“”是因为它看起来像一棵倒挂的,也就是说它是根朝上,而叶朝下的。...:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度; 的度:一棵中,最大的节点度称为的度; 叶节点或终端节点:度为零的节点; 高度Height 节点到叶子节点的最长路径,的高度等于根节点的高度。...,他们没有子结点,就像真实的那样 ,由根开始,伸展枝干,到叶为止。...image.png 的生活映射 家族关系 ? 图片.png 公司组织结构 ? 图片.png html结构 ? 图片.png 解决的问题 效率 ?

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使用JS 实现二叉查找(Binary Search Tree)

二叉查找,也称二叉搜索、有序二叉(英语:ordered binary tree)是指一棵空或者具有下列性质的二叉: 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根结点的值; 任意节点的右子树不空...,则右子树上所有结点的值均大于它的根结点的值; 任意节点的左、右子树也分别为二叉查找; 没有键值相等的节点。...二叉查找相比于其他数据结构的优势在于查找、插入的时间复杂度较低。为O(log n)。二叉查找是基础性数据结构,用于构建更为抽象的数据结构,如集合、multiset、关联数组等。 ?...在写的时候需要足够理解二叉搜素的特点,需要先设定好每个节点的数据结构 class Node { constructor(data, left, right) { this.data =...data; this.left = left; this.right = right; } } 是有节点构成,由根节点逐渐延生到各个子节点,因此它具备基本的结构就是具备一个根节点

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线段Segment Tree

迷茫 线段学习 问题导入 给定一个长度为n的数组,有m次操作,每次操作可能如下: 1,修改 a[i] 的值 2,求连续一段区间的和 3, 求连续一段区间的最大值/最小值 4,给区间的每个数加上k 5,...所以线段就诞生了。 线段 线段类似下图树状结构,用蒟蒻语说,就是“树状区间和”,即将一个二分过程表现出来。通过改变大区间的值,来实现短时区间计算。时间复杂度可以优化到O(logn) ?...线段操作 1.建树 建树采用二分的方法 void build(int l,int r,int node) { if(l==r) { scanf("%d",&tree[node...*2); build(mid+1,r,node*2+1); tree[node] = tree[node<<1] + tree[node<<1 | 1]; maxn[node]...[node] = tree[node<<1] +tree[node<<1|1]; } 未完待续。。。。

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支配(Dominator Tree

MAT中的支配 在使用MAT分析项目的内存泄漏问题时,其中有一个支配(Dominator)视图。...支配定理 除起始节点外都有每个点都有唯一的idom(直接支配者),且不成环,故所有的 (idom(w),w) 边形成一棵,v支配w当且仅当v是中w的祖先,这棵叫做支配。...对象的支配有以下性质: 对象A的子树(所有被对象A支配的对象集合)表示对象A的保留集(retained set),即深堆 如果对象A支配对象B,那么对象A的直接支配者也支配对象B 支配的边与对象引用图的边不直接对应...对象支配的作用 可以用来求深堆的大小。...支配的求解方法 简单求解方法 使用 “迭代+DFS”方法实现。时间复杂度是O(mn)。

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伸展(splay tree)

对于二叉查找而言,每次操作的最坏时间复杂度是O(N)。(当退化为链表的时候)。为了解决这个问题,我们给附加了一个平衡条件。平衡条件限制了任何节点的深度都不能过深。...其中一种限制条件是:一颗二叉查找的左子树和右子树的高度差不能超过1,这个条件限制产生了AVL。 二叉查找的最坏操作是O(N)。但是这样的操作并不常见。...正是在这种情形下的双层伸展,才导致平均每次会降低一半深度。我们来看一下《数据结构与算法分析——C语言描述》这本书上给出的一字形情形下展开后所发生的变化。假设这棵刚开始是右斜。从32到1。...测试结果也说明了伸展并没有避免生成斜二叉,但是它在后续的伸展过程中不会出现恶性循环,使得最终还可能是斜二叉。一般而言经过为数不多的操作之后,伸展都将几乎是平衡的,并且深度是较浅的。...T->left); } } return T; } //查找 SplayTree find(int X, SplayTree T) { if (T == NULL) { printf("tree

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决策(decision tree

决策(decision tree)的概念 决策也是机器学习中的一个重要算法,但是我们可能平时在决策的时候就常常用到,比如以下天气和怎么出行的问题: ?...example 决策是一种非参数学习算法,可以解决分类(包括多分类)问题,还可以解决回归问题。 如下的例子,用iris简单看一下决策。...plt.scatter(X[:, 0], X[:, 1], c=y, edgecolors='k', cmap=plt.cm.Accent) plt.show() from sklearn.tree...信息熵 在决策中,每个节点在哪里划分,是如何确定呢? 信息熵是一种判断方法。熵是信息论中衡量随机变量不确定度的,这个值越大则数据的不确定性越高;反之,越小则数据的不确定性越低。...from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier np.random.seed(2) iris = datasets.load_iris() X = iris.data

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(Tree) - 概念与基础

的基本概念 (Tree)是一种重要的数据结构,它在计算机科学中被广泛应用于各种算法和程序中。...如上图:所有节点都是A的子孙 森林:由m(m>0)棵互不相交的的集合称为森林 常见类型的 二叉 (Binary Tree) 二叉搜索(Binary Search Tree,BST) 平衡...(Balanced Tree的表示 我们经常用孩子兄弟表示法进行树的结构表示 同层为兄弟关系 上下层为双亲与孩子的关系 表示法的代码构成: typedef int Datatype;...二叉(Binary Tree)是一种重要的数据结构,它由节点(node)组成的层次结构,每个节点最多有两个子节点,分别称为左子节点和右子节点。...left->left = createNode(4); root->left->right = createNode(5); // 访问节点值并输出 printf("Binary Tree

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的遍历 Traverse a Tree

的前序遍历:FBADCEGIH ? 中序遍历 中序遍历是先遍历左子树,然后访问根节点,然后遍历右子树。 的中序遍历:ABCDEFGHI ?...通常来说,对于二叉搜索,我们可以通过中序遍历得到一个递增的有序序列。 后序遍历 后序遍历是先遍历左子树,然后遍历右子树,最后访问的根节点。 的后序遍历:ACEDBHIGF ?...后序: 4 7 2 - * 5 + 数字栈: 4 7 2 5 符号栈: - * + 如果对这棵进行后序遍历并使用栈来处理表达式会非常容易。...中进行广度优先搜索,则访问的节点的顺序即层序遍历顺序。 的层序遍历:FBGADICEH ? ---- 递归的两种思路 递归是的特性之一。许多问题可以通过递归的方式来解决。...总结 的前序, 中序, 后序, 层序遍历是操作 N 叉的基础, 关于的算法题基本都是这种思想的扩展, 所以一定要熟练掌握 对于递归的两种解题思路, 如果你不确定是使用自顶向下或自底向上, 你可以先思考

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决策 – Decision tree

决策是一种逻辑简单的机器学习算法,它是一种树形结构,所以叫决策。 本文将介绍决策的基本概念、决策学习的 3 个步骤、3 种典型的决策算法、决策的 10 个优缺点。 什么是决策?...决策剪枝 剪枝的主要目的是对抗「过拟合」,通过主动去掉部分分支来降低过拟合的风险。 3 种典型的决策算法 ? ID3 算法 ID3 是最早提出的决策算法,他就是利用信息增益来选择特征的。...CART(Classification and Regression Tree) 这种算法即可以用于分类,也可以用于回归问题。CART 算法使用了基尼系数取代了信息熵模型。...本质上决策是通过一系列规则对数据进行分类的过程。 查看详情 维基百科版本 决策学习使用决策(作为预测模型)从关于项目(在分支中表示)的观察到关于项目的目标值(在叶子中表示)的结论。...目标变量可以采用一组离散值的模型称为分类 ; 在这些树结构中,叶子代表类标签,分支代表连词导致这些类标签的功能。目标变量可以采用连续值(通常是实数)的决策称为回归

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Linux设备(Device Tree)机制

设备(Device Tree)基本概念及作用 2. 设备的组成和使用 2.1. DTS和DTSI 2.2. DTC 2.3. DTB 2.4. Bootloader 3....设备(Device Tree)基本概念及作用 在内核源码中,存在大量对板级细节信息描述的代码。...设备的组成和使用 设备包含DTC(device tree compiler),DTS(device tree source和DTB(device tree blob)。...Header 在\kernel\include\linux\of_fdt.h文件中有相关定义 4.2.device-tree structure 设备树结构块是一个线性化的结构体,是设备的主体,以节点的形式保存了主板上的设备信息...解析设备在函数unflatten_device_tree中完成,它将.dtb解析成device_node结构(第五部分有其定义),并构成单项链表,以供OF的API接口使用。

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webpack-JS-Tree-Shaking

Tree-Shaking 概述过滤掉无用的 JS 代码和 CSS 代码, 我们称之为 Tree-Shaking例如: 在 a.js 中引入了 b 模块, b 模块中有 2 个方法, 但是我只用到了 1...个方法默认情况下会将 b 模块中所有代码都打包到 a.js 中为了提升网页性能降低打包体积, 我们可以只将用到的方法打包到 a.js 中开启 Tree-Shaking官方文档:https://www.webpackjs.com.../guides/tree-shaking 在这里就不在写多余的废物案例了,就直接介绍一下开启环境和生产环境的使用即可,如果是在开发环境当中的话需要修改开发环境的 webpack.config.js, 也就是修改...webpack.config.dev.js, 告诉 webpack 只打包导入模块中用到的内容:图片optimization: { usedExports: true},本文主要介绍的是 JS.../custom.js';import '..

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