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编译原理及实践
- 目 录 译者序 前言 第1章 概论 1 1.1 为什么要用编译器 2 1.2 与编译器相关的程序 3 1.3 翻译步骤 5 1.4 编译器中的主要数据结构 8 1.5 编译器结构中的其他问题 10 1.6 &
2.6.3--树形组件进阶（目录树）
- 树形操作--树形组件进阶（目录树），了解树形的基本应用。理解应用树形-tree operation -- Advanced Component tree (tree), a basic understanding of tree applications. Understanding Application tree
综合实验哈夫曼编码
- 1．n个叶结点,权分别为w1,w2,• • • ,wn的二叉树中，带权路径长度WPL最小的二叉树叫最优二叉树， 也叫霍夫曼树。 2．霍夫曼算法：1）根据给定的权值{w1,w2,• • • ,wn}构造n个二叉树F={T1,T2,• • • ,Tn}每个Ti只有一个根结点，权为wi。2）在F中选取两棵根结点的权值最小的树 构成一棵新的二叉树，其根的权值为左右子树根的权值的和。3）F中删去这两棵树，加上新得
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
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
2
- 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
23tree
- 2-3 树插入，查找，删除，排序，从文件txt读入插入，查找，删除，排序等指令-two three tree, including insert, search,order,delete, you can read command for txt file
glibc-2.3.22
- glibc是gnu发布的libc库，即c运行库。glibc是linux系统中最底层的api，几乎其它任何运行库都会依赖于glibc。glibc除了封装linux操作系统所提供的系统服务外，它本身也提供了许多其它一些必要功能服务的实现。由于 glibc 囊括了几乎所有的 UNIX 通行的标准，可以想见其内容包罗万有。而就像其他的 UNIX 系统一样，其内含的档案群分散于系统的树状目录结构中，像一个支架一般撑起整个作业系统。在 GNU/Linux 系统中，其C函式库发展史点出了GNU/Linux 演
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
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.
2.3.1
- 分形树的枝叶展开及摇摆动画 (用键盘控制)-Expansion in the branches of trees and the swing of fractal animation (using the keyboard control)
my_little_forum_2.3.1
- mylittleforum是一个基于PHP与MySQL开发的简单论坛。采用传统树状视图展示信息。 MyLittleForum 2.3.1 更新日志： - 列表中实现邮件功能 - Smarty的更新（3.1.12） - 不良行为更新（2.2.11） - 格西更新（1.0.8.11）-mylittleforum is a simple forum based on PHP and MySQL development. Traditional tree view displa
treeTable-2.2.3
- jquery 树状表格，可实现页面表格的展开和隐藏。-jquery tree table, enabling the commencement of the page table and hide.
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。
shudong-share-2.3
- 树洞外链是一款免费的外链程序，程序使用七牛作为储存空间，提供匿名便捷的文件外链、网盘服务-Outside the cave chain tree is a free outside the chain of procedures, procedures for the use of seven cattle as storage space and provide anonymous convenient file outside the chain, SkyDrive service
数据结构上机实验——二叉树
- 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 9、其他：自定义操作 编写测试main()函数测试线性表的正确性
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)
问题 J
- 顺序方式存储的完全二叉树进行重建 题目描述 按顺序方式存储的一棵完全二叉树的结点记录，结点个数为n。根据所输入的顺序结构的结点记录建立二叉树，输出树的先序，中序和后序遍历结果。 注：数字“0”表示不存在此结点，没有孩子结点。 输入 树结点个数n 顺序方式存储的完全二叉树 输出 先序遍历输出 中序遍历输出 后序遍历输出 样例输入 10 1 2 0 3 4 0 0 5 6 7 样例输出 1 2 3 5 6 4 7 5 3 6 2 7 4 1 5 6 3 7
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