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8数码A算法
- 设计说明：1。数据结构和表示：程序用1、2、3、4分别表示将右、上、左、下的数字块移动到空格之中。采用典型的树+链表结构，每种局面产生一个BoardState类。出于避免走法顺序列表被过多复制的考虑，在树结构中保存局面的继承关系。每种新的局面产生后，引用估值函数产生f的值，再根据大小将其插入链表之中，以便实现“优先展开f值小的节点”。Solve()函数在成功解决问题之后保存一个走法序列供输出并返回零，而失败则返回失败处的节点层数。(具体的判断方法见后文)-Design Notes : 1. Da
Volterra_MultiStepPred_luzhenbo
- 基于Volterra滤波器混沌时间序列多步预测 作者：陆振波，海军工程大学 欢迎同行来信交流与合作，更多文章与程序下载请访问我的个人主页 电子邮件：luzhenbo@sina.com 个人主页：luzhenbo.88uu.com.cn 参考文献： 1、张家树.混沌时间序列的Volterra自适应预测.物理学报.2000.03 2、Scott C.Douglas, Teresa H.-Y. Meng, Normalized Data Nonlineariti
哈夫曼树编码
- 根据任意给定的一组权值，构造一棵哈夫曼树。具体要求如下： 1、 权值的个数以及每个权值由运行时由键盘输入。 2、 构造完哈夫曼树后，输出每个权值的哈夫曼编码。 3、 输出哈夫曼树的带权路径长度WPL。
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- 哈夫曼树的建立 一、 实验目的： 1． 理解哈夫曼树及其应用。 2． 掌握生成哈夫曼树的算法。 二、 实验内容： 哈夫曼树，即最优树，是带权路径长度最短的树。有着广泛的应用。在解决某些判定问题上，及字符编码上，有着重要的价值。 构造一棵哈夫曼树，哈夫曼最早给出了算法，称为哈夫曼算法： （1）根据给定的N个权值 W1，W2，W3，……，Wn ，构成N棵二叉树的集合F= T1，T2，T3，……，Tn ，其中每棵二叉树T1只有一个带
2-3Tree
- 2-3树的数据结构以及演示程序-2-3 tree data structure and Demonstration Program
B+树实现旅游图站点搜索
- 一、 需求分析： （1） 已知某市每条公路路线及沿途所经过的站名，要实现的功能是：在任一车站终端查询知道 1、 是否有公共汽车到达指定的目的地（任一站点） 2、 若有，打印出乘车的路线（不一定唯一）。如需中途换车，应指示在哪里换哪条线路的车。 （2） 实现的数据结构：因为将公共交通图看成是一个有向图，所以选择十字链表为其数据结构。 其中有信息点为：站点的连接关系（十字链表的弧头和弧尾链域很好的实现了这个功能） 反应途径的线路号（这个当作弧的信息域，含有两个往返的方向，并且每个方向又对
huffman 哈夫曼树的构造
- 哈夫曼树的构造，假设有n个权值，则构造出的哈夫曼树有n个叶子结点。 n个权值分别设为 w1、w2、…、wn，则哈夫曼树的构造规则为： (1) 将w1、w2、…，wn看成是有n 棵树的森林(每棵树仅有一个结点)； (2) 在森林中选出两个根结点的权值最小的树合并，作为一棵新树的左、右子树，且新树的根结点权值为其左、右子树根结点权值之和； (3)从森林中删除选取的两棵树，并将新树加入森林； (4)重复(2)、(3)步，直到森林中只剩一棵树为止，该树即为所求得的哈夫曼树。-Huff
bMinusTree
- b-树的增加,因为我看到的资料里的最大关键字数目为m-1,我考虑了一下,2-3树的删除会比较麻烦,后来看了下算法导论,别人的数目是2t-1,所以相同情况下是2-3-4树,我考虑按照这个因子再写一个,增加删除部分,有问题可以联系我,联系方式在程序中已注明.-b-tree increases, because the information I have seen in the largest number of keywords for the m-1, I consider a bit ,2-3
DataStructure_Search
- 1.6.1 顺序表的查找 273 范例1-94 顺序表的查找 273 ∷相关函数：Search_Seq函数 1.6.2 静态树表的查找 276 范例1-95 静态树表的查找 276 ∷相关函数：Search_SOSTree函数 1.6.3 二叉排序树的基本操作 280 范例1-96 二叉排序树的基本操作 280 ∷相关函数：InsertBST函数 1.6.4 平衡二叉树的基本操作 285 范例1-97 平衡二叉树的基本操作 285 ∷相关函数：Sear
algorithm
- 九个经典算法，冒泡排序，快速排序，堆排序，矩阵相乘最优次序，分治递归法求最大元，次大元和最小元，基数排序，二叉排序树，图的深度优先搜索与广度优先搜索，KMP算法，三阶B-树（2-3树）。。内附各算法详细说明与运行报告，各程序以C/C++实现，用VC打开可直接运行-algorithm：BinarySearchTree、Bitree、BubbleSort、graphSearch、HeapSort、kmp、matrixchain、quickSort、RadixSort
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- 二叉排序树的创建与使用 (时间限制为：1000毫秒) 描述： 二叉排序树的定义是：或者是一棵空树，或者是具有下列性质的二叉树：（1）若它的左子树不空，则左子树上所有的结点值均小于它的根结点的值；（2）若它的右子树不空，则右子树上所有结点的值均大于或等于它的根结点的值；（3）它的左右子树也分别为二叉排序树。现要求根据输入的元素值，构造一棵二叉排序树，并输出其先序遍历、中序遍历和后序遍历结果。 输入： 输入第一行为测试用例个数n，接下来为n个测试用例，每个测试用例占两
Binary_Tree
- 根据二叉树的抽象数据类型的定义，使用二叉链表实现一个二叉树。 二叉树的基本功能： 1、二叉树的建立 2、前序遍历二叉树 3、中序遍历二叉树 4、后序遍历二叉树 5、按层序遍历二叉树 6、求二叉树的深度 7、求指定结点到根的路径 8、二叉树的销毁 -According to the abstract data type binary definition, use two forks to implement a binary tree
2-3-tree
- 2-3树 数据结构 实现 含GUI（awt）-2-3 tree， implement the 2-3tree. include GUI
DST
- 大二数据结构的实验，里面包含实验报告、源码、可执行文件，用VC++6.0开发的。动态查找表。功能齐全，实现 二叉排序树、平衡二叉树、B_树、2-3树、B+树。- Experimental sophomore data structures, which contains experimental reports, source code, executable file, using VC++6.0 development. Dynamic look-up table. F
2-3tree
- 基于2-3树结构的字典、优先队列、可并堆、可连接队列算法实现-2-3 tree-based structure of the dictionary, priority queue, you can heap and can be connected to the queue algorithm
RED-BLACK-tree-and-2-3-4tree
- 红黑树的发明者关于红黑树的演化过程的介绍，是最好的理解红黑树的资料。-The inventor of the red-black tree on the evolution of the red-black tree, the best understanding of the red-black tree data.
2-3-tree
- 2—3树是这样一种树： A．每个非叶子结点都有2个或3个儿子； B．每条众树根到树叶的路径长度相等； C．只有一个根结点的树也是2—3树。 本题目要求从键盘输入以整数序列，建立一棵2-3树。所以我的建树构思为以2-3树的插入操作来进行建树。-2-3 tree is such a tree: A. Each non-leaf node has two or three sons B. Each congregation tree roots to leaves is equal
用先序递归过程建立二叉树
- 用先序递归过程建立二叉树 (存储结构：二叉链表) 输入数据按先序遍历所得序列输入，当某结点左子树或右子树为空时，输入‘*’号，如输入abc**d**e**得到的二叉树为： （选做：由二叉树的先序序列和中序序列建立一棵二叉树。） 2）编写递归算法，计算二叉树中叶子结点的数目。 3）按凹入表方式输出该二叉树。
3.1二叉树
- [实验目的]? 验证二叉树的链接存储结构及其上的基本操作。? [实验内容及要求]? 1、 定义链接存储的二叉树类。 2、 实验验证如下算法的正确性、各种功能及指标：? 1）创建一棵二叉树，并对其初始化；? 2）先根、中根、后根遍历二叉树；? 3）在二叉树中搜索给定结点的父结点；? 4）搜索二叉树中符合数据域条件的结点；? [测试数据]? 由教师随机指定树结构，测试上述功能(Header file of two fork tree)
决策树与随机森林
- 给出对决策树与随机森林的认识。主要分析决策树的学习算法：信息增益和ID3、C4.5、CART树，然后给出随机森林。 决策树中，最重要的问题有3个: 1. 特征选择。即选择哪个特征作为某个节点的分类特征； 2. 特征值的选择。即选择好特征后怎么划分子树； 3. 决策树出现过拟合怎么办？ 下面分别就以上问题对决策树给出解释。决策树往往是递归的选择最优特征，并根据该特征对训练数据进行分割。(The understanding of decision tree and random