决策树学习笔记一. 基本流程决策树(判定树）是一种常见的机器学习分类算法。（其中CART决策树也可以做回归）直观的理解：决策树顾名思义是一种树结构的模型，所谓的决策是从根结点开始一步步走到叶子结点的这样一个过程，每进行一次划分（就是每个样本根据自己的某个属性选择走了哪条路）的过程。划分的目的是希望：越分越纯。结构：一般包含一个根结点、若干个内部结点和若干个叶结点；判定测试序列：从根结点到某一叶结点
标题:java实现判断是否为二叉搜索树一、分析 1）第一种： 对于二叉搜索树，首先想到的的是中序遍历，得到的是一个有序序列。 所以方法可以是使用中序的递归，非递归进行实现，只要看是否为有序即可。方法一：中序非递归遍历，保存最小值为long cur = Long.MIN_VALUE;每次遍历得到一个节点的值时，比较是否大于当前最小值cur，满足条件则更新当前最小值。/**
* 使用非递归实现
树的判定时间限制：1000 ms | 内存限制：65535 KB难度：4描述A tree is a well-known
原创
2023-05-05 18:44:49
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选择树 概念：假设有k个已经排序的序列，并且想要将其合并成一个单独的排序序列。每个排好序的序列叫走一个归并段。 暴力算法：假设总共有n个数字，每次取k个归并串最小或者最大的一个数，比较k-1次得到所有数中最大或者最小的树，存入新空间中，接着一直这样比较...需要比较的次数是n*(k-1) 选择树算法：可以构造完全二叉树的数组表示法。初始状态如下：接着将上图最小的6放到新序列中，然后用15替
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2019-03-08 09:04:00
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树的定义 树：n（n≥0）个结点的有限集合，当n＝0时，称为空树； 任意一棵非空树满足以下条件： ⑴ 有且仅有一个特定的称为根的结点； ⑵ 当n＞1时，除根结点之外的其余结点被分成m（m>0）个互不相交的有限集合T1,T2,… ,Tm，其中每个集合又是一棵树，并称为这个根结点的子树。 如图 基本术语： 结点的度：结点所拥有的子树的个数。 树的度：树中各结点度的最大值。 叶子结点：度为0的结点
以下给出我在学习中总结的一种比较简便的 构造折半二叉判定树思路分析：在计算 \(mid\) 值时，使用的时 \(mid=(low+high)/2\) 。这里由于 \(mid\) 为 int 类型，自动默认为向下取整，因此对于一个长度为 \(n\) 序列进行划分之后的序列为 （\(0，1，2，……，mid-1\)）\(mid\)（\(mid+1，mid+2，……n-1\)），此时出现两种情况：左子序
并查集+欧拉树的判定时间限制：1000ms | 内存限制：65535KB难度：4描述A tree is a well-known data structure that is either empty (null, void, nothing) or is a set of one or more ...
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2015-05-27 14:21:00
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给定一个有向图，问这是不是树？各种判……出现2条相同的边不是树，自己指向自己不是树，除根节点入度为0外其它点入度必须为1，森林，环都不是树……program P1308;const maxn=15;Var i,j:longint; b:array[1..maxn,1..maxn] of boolean; indegree:array[1..maxn]
原创
2012-08-10 12:02:26
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例子：给定11个数据元素的有序表{2，3，10，15，20，25，28，29，30，35，40}； 所有的题目都可以按照0~N的方式来处理，如下，如
原创
2022-09-26 11:46:26
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本人学习总结：
1.每个非根网桥需选一个根端口。（接收根网桥发来的BPDU）
2.每一条链路都要选一个指定端口。
3.根网桥上的端口都是指定端口。
4.根端口对端的是指定端口
选举根网桥：悬着网桥ID最小的。（网桥ID包括优先级和MAC地址）
选择根端口： &n
原创
2010-05-18 19:33:57
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现在正在学习查找和排序，为了节省时间提高效率，就正好边学习边整理知识点吧！知识点一：二分查找/折半查找 1.二分查找的判定树（选择题）(4分) 注：折半查找判定树是一棵二叉排序树，它的中序遍历结果是一个升序序列，可以在选项中的树上依次填上相应的元素。虽然折半查找可以上取整也可以下取整但是一个查
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2024-03-10 10:09:41
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/** * 判定平衡二叉树 */ public class BalanceBinaryTree { public static void main(String[] args) { BinaryTreeNode node1 = new BinaryTreeNode(1); BinaryTreeNod ...
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2021-10-19 23:25:00
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二分查找是一种效率比较高的查找算法，但是它依赖于数组有序的存储，二分查找的过程可以用二叉树来形容描述：把当前查找区间的中间位置上的结点作为根，左子表和右子表中的结点分别作为根节点的左子树和右子树。由此得到的二叉树，称为描述二分查找树的
判定树（Decision Tree）或比较树（Comprision Tree）。时间复杂度为O
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2023-12-16 14:14:54
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/** * 满二叉树的判定 */ public class FullBinaryTree { public static void main(String[] args) { BinaryTreeNode node1 = new BinaryTreeNode(1); BinaryTreeNode n ...
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2021-10-19 23:24:00
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什么是判定树？
又称决策树，是一种描述加工的图形工具，适合描述问题处理中具有多个判断，而且每个决策与若干条件有关。使用判定树进行描述时，应该从问题的文字描述中分清哪些是判定条件，哪些是判定的决策，根据描述材料中的联结词找出判定条件的从属关系、并列关系、选择关系，根据它们构造判定树。
判定树能清晰的表示复杂的条件组合与应做的动作之间的关系，它不需要任何的说明，一眼就可以看出其中的含义，因此易于掌控和
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2020-02-04 15:14:00
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数据结构篇（四）： 这次开始我们树的第二讲，让我们直接进入正题。 文章目录数据结构篇（四）：（一）.二叉搜索树二叉树的查找操作：插入元素：删除操作：（二）.平衡二叉树（三）平衡二叉树的调整 （一）.二叉搜索树 一般来说我们都用二叉树解决动态查找（经常发生插入和删除）的问题（取决于它的高效率）。 那么，为什么二叉搜索树的效率会这么好呢？ 因为我们将查找的数据实现实现了有效的排序，这样
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2024-04-15 15:39:52
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语句覆盖要求设计足够多的测试用例，使得程序中每条语句至少被执行一次。是白盒测试所有方法中覆盖性最弱的。判定覆盖被测程序中如果包含判定，通常为if语句，则需要测试用例将所有if的真假值都覆盖到。条件覆盖条件覆盖关注的也是if语句，顾名思义，条件覆盖要求测试用例针对判定中的每个条件的真假都覆盖到。判定条件覆盖是判定覆盖与条件覆盖的迭代，即被测对象的所有判定及条件的真假值至少被覆盖一次。路径覆盖以上四种
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2023-06-12 23:36:14
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# 分类判定树的典型例子
## 引言
分类判定树（Decision Tree）是一种常用的机器学习算法，用于分类和回归问题。它模仿人类的决策过程，通过将数据逐步细分为更小的部分，最终到达一个决策结论。在本篇文章中，我们将介绍分类判定树的基本原理，并通过一个代码示例说明如何在Python中实现这一算法，最后用图示化的形式展示其工作原理。
## 分类判定树的基本概念
分类判定树由节点、分支和叶
折半查找判定树：判定树：折半查找的过程可以用二叉树来描述， 树中的每个结点对应有序表中的一个记录， 结点的值为该记录在表中的位置。 通常称这个描述折半查找过程的二叉树为折半查找判定树，简称判定树。判定树的构造方法：⑴ 当n=0时，折半查找判定树为空； ⑵ 当n＞0时， 折半查找判定树的根结点为mid=(n+1)/2， 根结点的左子树是与有序表r[1] ~ r[mid-1]相对应的折半查找判定树，
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2023-11-01 22:30:55
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# 如何实现Java判定正负
## 概述
在Java编程中，判定一个数是正数、负数还是零是一种常见的操作。本文将教会你如何实现这一功能。
## 流程图
我们首先来看一下整个判定过程的流程：
```mermaid
graph LR
A[开始] --> B{判断是否大于0}
B -- 是 --> C[输出"正数"]
B -- 否 --> D{判断是否等于0}
D -- 是 --> E[输出"零"
原创
2024-02-18 03:53:21
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