基于Java的最小生成代码实现定义最小生成是一副连通加权无向图中一棵权值最小的生成;给定无向图G = (V, E),(u, v)代表连接顶点u与顶点v的边,即(u, v)E,w(u, v)代表该边的权重,若存在TE,且(V, T)为,使得w(T)=的w(T)最小,则T为G的最小生成;当图存在权重相等的边,最小生成可能存在多个,当图不存在权重相等的边,最小生成唯一;算法Prim算法思想
机器学习实战总结正在整理中……你看完这本书了么,一起复习一下吧 整本书建议结合中英文、源代码一起看 机器学习实战总结正在整理中1KNN2决策decision treesID31创立决策字典2绘制注解决策3测试和储存3朴素贝叶斯 Naive Bayes4logistic 回归 逻辑回归5支持向量机 SVMAdaboost 算法线性回归局部加权回归岭回归逐步线性回归8回归 
 一、简介  B/B+是为了磁盘或其它存储设备而设计的一种平衡多路查找(相对于二叉,B每个内节点有多个分支),与红黑相比,在相同的的节点的情况下,一颗B/B+的高度远远小于红黑的高度(在下面B/B+的性能分析中会提到).B/B+树上操作的时间通常由存取磁盘的时间和CPU计算时间这两部分构成,而CPU的速度非常快,所以B的操作效率取决于访问磁盘的次数,关键字总数相同的情况下
转载 2023-06-09 20:11:14
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本文的目的是从B的起源讲起,再到java语言完整的实现,以达到对B有一个全面的认识,如果你打算学习并实现B(但是能在有生之年去实现一遍B的人很少),那么看完本文就应该可以了。如果你想找B的应用,那本文不适合。B的起源我一直坚信,一个东西或一项技术的出现一定是有原因的,如果我们能找到那个原因,就能像创造者一样思考为什么要这样,为什么那个人不是我?下面开始。在1970年,Bayer&McC
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感觉上,b的插入及删除操作都不如RB复杂。当年插红黑的各种操作解释文章都不下几十篇了,数据结构及算法的调试正确运行是一个大问题,因为错误往往出现在细微处。package BTree; public class indexUnit { public float indexNo; public Object indexValue=new Object(); }pack
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一、B-tree     B-treeB-(多路搜索,并不是二叉的)是一种常见的数据结构。使用B-tree结构可以显著减少定位记录时所经历的中间过程,从而加快存取速度。按照翻译,B 通常认为是Balance的简称。这个数据结构一般用于数据库的索引,综合效率较高。     1970年,R.Bayer和E.mccreight提出了一种适用于外查找的,它
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话不多说,上代码。主要功能基本实现,后续待优化package com.java1234.container; import java.util.LinkedList; /** * B BTree<br/> * <br/> * BTree是完全平衡多叉查找,所以不能继承BST;<br/> * 并且BTree是混合多叉,因此不宜继承MyAbstra
转载 2023-08-31 20:02:57
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Java实现B+的完整代码package javaDataStructure; import java.util.LinkedList; import java.util.Queue; /** * 5阶 B+ ,数据唯一,已实现增加,删除,查找,按层遍历等 * 开发时遇到的错误 * 1、在节点复制时,复制信息不彻底,如没有将指针也进行移动复制 * 2、指针指向链接不全,有点是单项,
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决策剪枝:决策可以分成ID3、C4.5和CART。算法目的:决策剪枝是为了简化决策模型,避免过拟合。剪枝类型:预剪枝、后剪枝剪枝:在构造决策的同时进行剪枝。所有决策的构建方法,都是在无法进一步降低熵的情况下才会停止创建分支的过程,为了避免过拟合,可以设定一个阈值,熵减小的数量小于这个阈值,即使还可以继续降低熵,也停止继续创建分支。但是这种方法实际中的效果并不好。后剪枝是在决策
B即二叉搜索: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right); 2.所有结点存储一个关键字; 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树;如:​​​​B的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中;否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入左儿子;如果比结点关键字大,就进入右儿子;如果左
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B       即二叉搜索:       1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);       2.所有结点存储一个关键字;       3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树;       如:              B的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中;否则,如果查询关键字比结点关键字小,就进入
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B       即二叉搜索:       1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);       2.所有结点存储一个关键字;     &
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B       即二叉搜索:       1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Rig.
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B主要用于文件索引,通过
原创 2023-07-11 16:16:56
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即二叉搜索:1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right);2.所有结点存储一个关键字;3.非叶子结点的
原创 2024-05-30 14:09:07
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B即二叉搜索: 1.所有非叶子结点至多拥有两个儿子(Left和Right); 2.所有结点存储一个关键字; 3.非叶子结点的左指针指向小于其关键字的子树,右指针指向大于其关键字的子树;如:B的搜索,从根结点开始,如果查询的关键字与结点的关键字相等,那么就命中;否则,
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本文从数据结构说到二叉堆数据结构,再使用二叉堆的有序性对无序数列排序。1. 是最基本的数据结构,可以用映射现实世界中一对多的群体关系。如公司的组织结构、网页中标签之间的关系、操作系统中文件与目录结构……都可以用树结构描述。是由结点以及结点之间的关系所构成的集合。关于树结构的更多概念不是本文的主要内容,本文只关心数据结构中的几个特殊变种:二叉如果树中的任意结点(除叶子结点外)最多只有两
BBB-,而不是两种树。概念:一棵m阶B是一棵平衡的m路搜
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数据结构:BB+B*(博客迁移文章,原发表于2017-02-22 20:16:47)
原创 4月前
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