对KNN算法的简单学习及理解 KNN(K Nearest Neighbor)还是先记几个关键公式距离:一般用Euclidean distance   E(x,y)√∑(xi-yi)2 。名字这么高大上,就是初中学的两间的距离嘛。         还有其他距离的衡量公式,余弦
转载 2024-06-12 21:15:39
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# Python 的积:一种简单的组合结构 ## 引言 在数据科学和算法研究中,的积(Hadamard Product)是一种非常重要的操作,尤其在信号处理、图像处理和深度学习中扮演重要角色。简言之,积是两个同样大小的矩阵对应元素的乘积。本文将通过示例来介绍积的概念和其在Python中的实现,帮助读者更好地理解这一概念。 ## 积的定义 给定两个矩阵 \(A\
原创 2024-09-13 05:11:04
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前面上传了A*算法的实现,就顺便把一起写的压缩也上传了吧本文主要提供了Python版本的压缩算法实现,并在此基础上提供了命令行和基于Qt的GUI用户界面(User Interface)(Huffman Encoding)压缩算法-Python实现编码作为计算机届非常底层的算法,不少领域都会出现该算法的身影,例如在MPEG图片压缩算法中等等。因此掌握算法以及相关的
树是一种特殊的树,结合前面做书上动态规划题的了解,树就是最优二叉树。  建立一颗树前需要明确条件,比如一颗词典树(节点值为单词),我们希望能通过我们的查找习惯建立一颗更快、更合适的二叉树,那么,这里的条件就是树中每个单词的搜索频率,显然,搜索频率越高的单词越靠近树根,查找效率会更好,通过搜索频率(权值)与节点离根节点的路径距离计算出WPL(带权路径长),当词典树的形态为某种情况的
转载 2024-08-06 18:21:46
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这个问题原始是用来实现一个可变长度的编码问题,但可以总结成这样一个问题,假设我们有很多的叶子节点,每个节点都有一个权值w(可以是任何有意义的数值,比如它出现的概率),我们要用这些叶子节点构造一棵树,那么每个叶子节点就有一个深度d,我们的目标是使得所有叶子节点的权值与深度的乘积之和$$\Sigma w{i}d{i}$$最小。很自然的一个想法就是,对于权值大的叶子节点我们让它的深度小些(更加靠近根节点
c++代码实现树的创建、编码以及求WPL (顺序结构)文章目录 文章目录c++代码实现树的创建、编码以及求WPL (顺序结构)exercise problemcoderunning resultsummary exercise problem 构造树生产编码,并求出带权路径长度(WPL)。code#include <iostream> #include <
关于树怎么构建的、编码怎么求,请参考树及python实现 这些基础的东西就不在这里阐述了,本文直接上代码。参考链接:树的 Python 实现树的构建和编码''' huffman编码 ''' import copy class Node: def __init__(self, name, weight): self.name = nam
转载 2023-06-26 15:12:02
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一.背景介绍:  给定n个权值作为n个叶子结点,构造一棵二叉树,若带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为树(Huffman Tree)。树是带权路径长度最短的树,权值较大的结点离根较近。二.实现步骤:  1.构造一棵树  2.根据创建好的树创建一张编码表  3.输入一串序列,输出原始字符三.设计思想:  1.首先要构造一棵树,树的结
转载 2023-08-05 21:20:36
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首先介绍以下什么是树(来自百度百科)树─即最优二叉树,带权路径长度最小的二叉树,经常应用于数据压缩。 在计算机信息处理中,“编码”是一种一致性编码法(又称“熵编码法”),用于数据的无损耗压缩。这一术语是指使用一张特殊的编码表将源字符(例如某文件中的一个符号)进行编码。这张编码表的特殊之处在于,它是根据每一个源字符出现的估算概率而建立起来的(出现概率高的字符使用较短的编码,反之出现
转载 2023-08-03 11:09:21
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首先,我先假设你已经有了二叉树的相关知识,主要就是概念和遍历方式这些。如果没有这些知识储备,可能理解起来会比较困难。好了,废话不多说。 树原理秉着能不写就不写的理念,关于树的原理及其构建,还是贴一篇博客吧。。(这篇博客关于树及其编码的原理讲的还行,简洁易懂,因为树原理本来就挺简单的)。其大概流程  编码代码  # 树节点类构
#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #define swap(a, b) ({\ __typeof(a) temp = a;\ a = b, b = temp;\ }) typedef struct Node { do ...
转载 2021-11-01 00:52:00
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虽然东西简单了点,可能还有错,读者们别介意它太啰嗦,有更好的建议欢迎交流的。放出来希望对像我一样学习编程的人有帮助(虽然看别人的代码貌似是件很痛苦的事啊)。这里没有用模板函数(人比较懒),,节点的权值都是int,,类函数定义都在类的内部//树类 class Node { public: Node *rchild; Node *lchild; N
好,前面我们介绍了一般二叉树、完全二叉树、满二叉树,这篇文章呢,我们要介绍的是树。 树也叫最优二叉树,与树相关的概念还有编码,这两者其实是相同的。编码是在1952年提出的。现在编码多应用在文本压缩方面。接下来,我们就来介绍树到底是个什么东西?编码又是什么,以及它如何应用于文本压缩。树(Huffman Tree)给定n个权值作为n个叶子结点
好,前面我们介绍了一般二叉树、完全二叉树、满二叉树,这篇文章呢,我们要介绍的是树。 树也叫最优二叉树,与树相关的概念还有编码,这两者其实是相同的。编码是在1952年提出的。现在编码多应用在文本压缩方面。接下来,我们就来介绍树到底是个什么东西?编码又是什么,以及它如何应用于文本压缩。树(Huffman Tree)给定n个权值作为n个叶子结点
程序设计师-数据结构定义树:给定N个权值作为N个叶子结点,构造一棵二叉树,若该树的带权路径长度达到最小,称这样的二叉树为最优二叉树,也称为树(Huffman Tree)。媒体分类: 1、传输媒体:用以传输数据的物理设备的介质,如电缆、光纤、无线电波等。 2、表示媒体:说明交换信息的类型,定义信息的特征,一般以编码的形式描述,如声音编码和文本编码。 3、感觉媒体:是人们的感觉器官所能感觉
编码是依赖于字符使用频率来建立的一种编码,通过把使用频率低的字符分配相对较多的01编码,
原创 2022-06-17 13:21:09
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至于树的实现:在我的上一篇博客已经详细的介绍了。需要的点击传送门。编码的两个特殊性质: 1、编码是前缀编码。(问:啥是前缀编码? 前缀编码就是在一个编码方案中,任何一个编码度不是其他任何编码的前缀(最左子串),那么这个编码就是前缀编码。) 2、编码是最优前缀编码。即对于包括n个字符的数据文件,分别以它们的出现次数为权值来构造树,则利用该树对应的编码对文件进行编码
转载 2023-08-29 07:28:39
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#include<iostream> using namespace std; #pragma warning (disable:4996) #define maxSize 100 /*赫夫树的存储结构,它也是一种二叉树结构,这种存储结构既适合表示树,也适合表示森林。*/ typedef struct Node { int weight; //权值
目录一、树的基本概念二、树的算法1,树的构造算法2,树算法实现三、的编码1,的编码思想2,编码的算法实现3,文件的编码和译码 一、树的基本概念树也叫最优二叉树。结点数目相同的二叉树中,完全二叉树是路径长度最短的二叉树。反过来不成立。 满二叉树不一定是树,权值越大离根越近。具有相同带权结点的树不唯一。二、树的算法1,树的
树及编码树是判定过程最优的决策树,又称最优二叉树。树的每个结点有权值,一个结点的权值实际上就是这个结点子树在整个树中所占的比例,通常指字符对应的二进制编码出现的概率。权值大的结点距离根结点近。树的带权路径长度(WPL):如果树中每个叶子上都带有一个权值,则把树中所有叶子的带权路径长度之和称为树的带权路径长度。树就是带权路径长度最小的二叉树。设某二叉树有n个带权值的叶子
转载 2023-11-03 16:36:37
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