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,就是初中学的两点间的距离嘛。         还有其他距离的衡量公式,余弦            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2024-06-12 21:15:39
                            
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            # Python 哈德曼的积:一种简单的组合结构
## 引言
在数据科学和算法研究中,哈德曼的积(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,哈德曼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哈德曼积的概念和其在Python中的实现,帮助读者更好地理解这一概念。
## 哈德曼积的定义
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,就顺便把一起写的哈夫曼压缩也上传了吧本文主要提供了Python版本的哈夫曼压缩算法实现,并在此基础上提供了命令行和基于Qt的GUI用户界面(User Interface)哈夫曼(Huffman Encoding)压缩算法-Python实现哈夫曼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。因此掌握哈夫曼算法以及相关的哈弗曼            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-12-19 20:57:18
                            
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            哈夫曼树是一种特殊的树,结合前面做书上动态规划题的了解,哈夫曼树就是最优二叉树。  建立一颗哈夫曼树前需要明确条件,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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            c++代码实现哈夫曼树的创建、编码以及求WPL (顺序结构)文章目录 文章目录c++代码实现哈夫曼树的创建、编码以及求WPL (顺序结构)exercise problemcoderunning resultsummary exercise problem 构造哈夫曼树生产哈夫曼编码,并求出带权路径长度(WPL)。code#include <iostream>
#include <            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
                                                                                        转载
                                                                                    
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            关于哈夫曼树怎么构建的、哈夫曼编码怎么求,请参考哈夫曼树及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:哈夫曼树的 Python 实现哈夫曼树的构建和编码'''
    huffman编码
'''
import copy
class Node:
    def __init__(self, name, weight):
        self.name = nam            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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,也称为哈夫曼树(Huffman Tree)。哈夫曼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.构造一棵哈夫曼树  2.根据创建好的哈夫曼树创建一张哈夫曼编码表  3.输入一串哈夫曼序列,输出原始字符三.设计思想:  1.首先要构造一棵哈夫曼树,哈夫曼树的结            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            首先介绍以下什么是哈夫曼树(来自百度百科)哈夫曼树─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,“哈夫曼编码”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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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点。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。 哈夫曼树原理秉着能不写就不写的理念,关于哈夫曼树的原理及其构建,还是贴一篇博客吧。。(这篇博客关于哈夫曼树及其编码的原理讲的还行,简洁易懂,因为哈夫曼树原理本来就挺简单的)。其大概流程  哈夫曼编码代码   # 树节点类构            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            #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 ...            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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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//哈夫曼树类
class Node
{
public:
	Node *rchild;
	Node *lchild;
	N            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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,我们要介绍的是哈夫曼树。
哈夫曼树也叫最优二叉树,与哈夫曼树相关的概念还有哈夫曼编码,这两者其实是相同的。哈夫曼编码是哈夫曼在1952年提出的。现在哈夫曼编码多应用在文本压缩方面。接下来,我们就来介绍哈夫曼树到底是个什么东西?哈夫曼编码又是什么,以及它如何应用于文本压缩。哈夫曼树(Huffman Tree)给定n个权值作为n个叶子结点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            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,我们要介绍的是哈夫曼树。 哈夫曼树也叫最优二叉树,与哈夫曼树相关的概念还有哈夫曼编码,这两者其实是相同的。哈夫曼编码是哈夫曼在1952年提出的。现在哈夫曼编码多应用在文本压缩方面。接下来,我们就来介绍哈夫曼树到底是个什么东西?哈夫曼编码又是什么,以及它如何应用于文本压缩。哈夫曼树(Huffman Tree)给定n个权值作为n个叶子结点            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            程序设计师-数据结构定义哈夫曼树: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,也称为哈夫曼树(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            
                
         
            
            
            
            哈弗曼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
                                                                                    
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            至于哈夫曼树的实现:在我的上一篇博客已经详细的介绍了。需要的点击传送门。哈夫曼编码的两个特殊性质: 1、哈夫曼编码是前缀编码。(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、哈夫曼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哈夫曼树,则利用该树对应的哈夫曼编码对文件进行编码            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            #include<iostream>
using namespace std;
#pragma warning (disable:4996)
#define maxSize 100
/*赫夫曼树的存储结构,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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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            目录一、哈夫曼树的基本概念二、哈夫曼树的算法1,哈夫曼树的构造算法2,哈夫曼树算法实现三、哈夫曼的编码1,哈夫曼的编码思想2,哈夫曼编码的算法实现3,文件的编码和译码 一、哈夫曼树的基本概念哈夫曼树也叫最优二叉树。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。 满二叉树不一定是哈夫曼树,权值越大离根越近。具有相同带权结点的哈夫曼树不唯一。二、哈夫曼树的算法1,哈夫曼树的            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-09-26 11:35:08
                            
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            哈夫曼树及哈夫曼编码哈夫曼树是判定过程最优的决策树,又称最优二叉树。哈夫曼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。哈弗曼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            
                
                    
                        
                                                            
                                                                        
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                            2023-11-03 16:36:37
                            
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