搜索资源列表
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)
哈夫曼树编码
- 哈夫曼树的实现,辛苦辛苦辛苦可惜，资产支持支持支持(ha fu m a n shu d e s h i x i an)
二叉树
- （1）构建一颗二叉树； （2） 实现二叉树中所有结点的左、右子树相互交换。(1) construct a two fork tree; (2) exchange the left and right subtrees of all nodes in the two fork tree.)
二叉树遍历
- 实现二叉树的前序，后序遍历 实现树的前序，后序遍历(The realization of the two fork tree, after the traversal Preorder tree traversal implementation.)
哈夫曼树和编码include
- 学习了解哈夫曼树和编码，更好到学算法与数据结构(Learn Huffman tree and coding, better to learn algorithm and data structure)
遍历二叉树
- 简单的二叉树通过递归算法遍历，先序遍历中序遍历和后序遍历。通过遍历对二叉树的结构有更深入的学习(Simple two tree traversal through recursive algorithm, first order traversal traversal and preorder traversal. Through traversal, the structure of the two fork tree has a more in-depth study)
二叉排序树
- 二叉排序树的操作，包括建立，插入，删除，查找等(this is a c language program)
决策树代码
- 基础决策树算法适合初学者第一次尝试r编程(simple decision tree)
前序+中序_问答式输入生成二叉树
- 在计算机科学中，二叉树是每个节点最多有两个子树的树结构。通常子树被称作左子树和右子树。二叉树常被用于实现二叉查找树和二叉堆。该算法通过输入前序和中序生成二叉树(In computer science, a two tree is a tree structure with a maximum of two subtrees for each node. Usually the subtrees are called the left subtree and the right subtree.
二叉树
- 构造二叉树进行各种树的表示，用两种方式构造。(Construction of two forked trees and the representation of various trees.)
AVL树
- 二叉树的ADT、搜索树的ADT、平衡二叉树的ADT。AVL树包含了AVL的建立、查找、删除操作。全部使用类模板，方便调用(ADT for binary tree, ADT for search tree, ADT for balanced binary tree. AVL tree contains the establishment of AVL, find, delete operation. All use of class templates, easy to call)
二叉树
- 实现了二叉树的创建，先序遍历，中序遍历，后序遍历以及二叉树的竖式打印(binary tree traverse)
赫夫曼树
- 数据结构赫夫曼树！！！！！希望大家有所采纳！！！！！！！！！！！！(fewgtwergjwerjgkjwekjghkweujktrhjg)
决策树
- 数据处理中经常使用决策树算法，在MATLAB中编辑决策树算法(Decision tree algorithm is often used in data processing, and the decision tree algorithm is edited in MATLAB)
决策树java代码1
- 决策树可对数据进行分类，选出最大增益属性。(Decision tree can be classified data, select the maximum gain attribute.)
二叉树的四种遍历方式与层序创建
- 本例程实现对于二叉树的四种遍历方式，先序，中序，后序，层序四种遍历(This routine implements four traversing methods for two forked trees, the first order, the middle order, the rear order and the sequence of four ergodicity.)
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
二叉树
- 建立二叉树，用四种方法遍历，求二叉树的树高及结点总权，并且能输入一个结点求其父结点(The two forked tree is required to be traversed by four methods, and the height of the two forked tree and the total weight of the node are calculated, and a node can be entered to find the parent node of the
8606-二叉树的构建及遍历操作
- 实现二叉树的遍历操作，属于数据结构基础算法，代码能够顺利运行，运行环境是ColdBlick。(The traversing operation of two forked tree belongs to the basic algorithm of data structure, the code can run smoothly, and the running environment is ColdBlick.)
机器学习决策树算法
- 此处python实现机器学习的决策树算法(A decision tree algorithm for realizing machine learning in Python)