目录Trie树的基础知识实现trie树 (LeetCode 208)添加与查找单词 (LeetCode 211）并查集的基础知识朋友圈 (LeetCode 547)线段树的基础知识区域和查询(LeetCode 307)逆序数 (LeetCode 315)1. Trie树的基础知识参考： trie，又称前缀树或字典树. 它利用字符串的公共前缀来节约存储空间.定义 Trie树中每个单词都是通过ch
实现一个 Trie (前缀树)，包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。
原题（Medium）： 实现一个 Trie (前缀树)，包含 insert, search, 和 startsWith 这三个操作。 说明:你可以假设所有的输入都是由小写字母 a-z&nb
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2023-08-25 14:00:58
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文章目录一、树实现列表之列表节点与引用二叉树的应用解析树树的遍历利用二叉堆实现优先级队列二叉堆的操作二叉搜索树搜索树的实现插入值查找值删除值平衡二叉搜索树AVL树的实现小结 一、树作为数据结构的树和现实世界中的树有很多共同之处，二者皆有根、茎、叶。不同之处在于前者的根在顶部而叶在底部。 树的第一个属性是层次性，第二个属性是一个节点的所有子节点都与另一个节点的所有子节点无关，第三个属性是叶子节点都
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2023-10-10 21:44:11
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引言在我前面一篇博客预测数值型数据：回归一文中提到了线性回归包含了一些强大的方法，但除了加权线性回归，其余线性回归方法创建的模型需要拟合所有的数据样本即构建一个全局的模型，但实际应用场景下，很多问题是非线性的，特征不仅多而且趋于复杂，不可能用全局线性模型来拟合任何数据。 那么我们该如何解决这个问题呢？有人提出了将数据集切分成很多很多份易于建模的数据，然后利用前面提到的线性回归技术来建模。
原创
2023-03-07 12:43:22
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# Python实现语义树的入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，语义树的构建是理解句子结构与含义的重要环节。本文旨在为刚入行的小白开发者提供一个详细的指南，帮助他们理解如何使用Python实现语义树。
## 流程概述
以下是实现语义树的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------|------------------
# Python实现故障树分析
故障树分析（Fault Tree Analysis, FTA）是一种系统化的分析方法，用于识别和评估系统中潜在的故障。不论是在航空航天、汽车、医疗设备还是其他行业，故障树分析都是确保设备可靠性的关键工具。
本文将介绍如何使用Python实现故障树，并通过示例代码帮助读者理解、绘制故障树的结构图、流程图以及如何分析故障。
## 什么是故障树分析？
故障树是一种
1. 生成树和最小生成树的概念
设图G(V,E)连通，则
生成树：包含图G(V,E)中的所有节点，及|V|-1条边的连通图，一个图的生成树可以有多颗
最小生成树：最小权重生成树，在生成树的概念上加一个限制条件，即生成树的所有边的权值总和最小的树，最小生成树也可以有多颗
2. 求解最小生成树的通用方法
由于最小生成树包含图G的所有边，所以我们需要做的只是寻找最小生成树的边集A
设：边集A是图G的任意
# 如何在Python中实现字典树（Trie）
字典树（Trie）是一种树形数据结构，用于高效地存储和查找字符串，特别适合于前缀搜索。接下来，我们将逐步学习如何在Python中实现一个简单的字典树。
## 实现流程
以下是实现字典树的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------------------------------
原创
2024-10-09 05:52:20
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Python实现霍夫曼树
原创
2022-09-15 10:05:21
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一、定义 Eg.一个保存了8个单词的字典树的结构如下图所示，8个单词分别是：“A”，“to”，“tea”，“ted”，“ten”，“i” ，“in”，“inn”。 字典（Trie）树，又称单词查找树或键树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种。应用：统计和排序大量的字符串（但不仅限于字符串），经常被搜索引擎系统用于文本词频统计、前缀匹配用来搜索提示，也常用于计算左
Trie树，又称为字典树，是一种树形结构，是一种哈希树的变种，是一种用于快速检索的多叉树数据结构。用于保存大量的字符串。它的优点是：利用字符串的公共前缀来节约存储空间。Trie的核心思想是空间换时间。利用字符串的公共前缀来降低查询时间的开销以达到提高效率的目的。它有3个基本性质： 1、根节点不包含字符，除根节点外每一个节点都只包含一个字符。 2、从根节点到某一节点，路径上经过的字符连接起来，为该节
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2023-08-28 15:07:19
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前言本篇将结合JDK1.6的TreeMap源码，来一起探索红-黑树的奥秘。红黑树是解决二叉搜索树的非平衡问题。当插入（或者删除）一个新节点时，为了使树保持平衡，必须遵循一定的规则，这个规则就是红-黑规则： 1) 每个节点不是红色的就是黑色的 2) 根总是黑色的 3) 如果节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的（反之倒不一定必须为真） 4) 从跟到叶节点或者空
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2023-10-09 08:42:08
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文章目录一、红黑树的概念二、插入和调整情况一: cur为红，p为红，g为黑，u存在且为红情况二: cur为红，p为红，g为黑，u不存在/u为黑情况三: cur为红，p为红，g为黑，u不存在/u为黑四、删除五、性能分析六、完整代码 提示：以下是本篇文章正文内容，Java系列学习将会持续更新 数据结构动态模型：https://www.cs.usfca.edu/~galles/visualizati
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2023-10-17 08:42:48
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红黑树的原理及实现一、什么是红黑树二、定义红黑树三、左旋和右旋四、红黑树插入节点 一、什么是红黑树 红黑树是一种特定类型的二叉树，它是在计算机科学中用来组织数据比如数字的块的一种结构。 红黑树是一种平衡二叉查找树的变体，它的左右子树高差有可能大于 1，所以红黑树不是严格意义上的平衡二叉树（AVL），但 对之进行平衡
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2023-09-03 11:46:01
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实现平衡二叉树后接着实现红黑树，红黑树接近平衡的二叉树，插入，删除函数跟平衡二叉树一样，只是平衡函数不同，平衡二叉树严格按照子树高度差，使最长路径-最短路径=0/1；1，而红黑树的特性：(1) 每个节点或者是黑色，或者是红色。(2) 根节点是黑色。(3) 每个叶子节点是黑色。 [注意：这里叶子节点，是指为空的叶子节点！](4) 如果一个节点是红色的，则它的子节点必须是黑色的。(5) 从一个节点到该
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2023-11-15 10:29:01
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Python 元语法 MetaGrammarPython的语法文件Grammar定义了Python的文法规则，该语法文件也有其文法，Python的程序pgen用来将语法文件生成graminit.h/graminit.c，用来编译Python的编译器，具体来说，元语法在pgen程序里面，用来解析Python的语法文件Grammar/Grammar，生成Python语法的DFA状态图，以及用来将实际的
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2023-12-18 22:18:45
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树的概念树（英语：tree）是一种抽象数据类型（ADT）或是实作这种抽象数据类型的数据结构，用来模拟具有树状结构性质的数据集合。它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。把它叫做“树”是因为它看起来像一棵倒挂的树，也就是说它是根朝上，而叶朝下的。它具有以下的特点：每个节点有零个或多个子节点；没有父节点的节点称为根节点；每一个非根节点有且只有一个父节点；除了根节点外，每个子节点
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2023-09-17 13:47:10
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/*
* 文 件 名: AVLTree.java
* 修改时间: 2012-11-30
*/
package tree;
/**
* AVL树
*
* @version [版本号, 2012-11-30]
*/
public class AVLTree
{
/**
* AVL树的根节点
*/
private AVLNode root;
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2023-07-04 00:36:40
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前两天学习了knn算法，knn的思想很简单，不过其中提出的kd树有理解的必要。故就用python写了一个kd树代码。 个人感想是，把kd树算法实现一遍比看书看半天有用多了，而且还不会犯困（bushi 思路来自https://www.joinquant.com/view/community/detail/dd60bd4e89761b916fe36dc4d14bb272 讲的很好，不过有一个小漏洞，编
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2023-10-08 01:20:57
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1、前缀树1）单个字符串中，字符从前到后的加到一棵多叉树上2）字符放在路上，节点上有专属的数据项（常见的pass和end值）3）所有样本都这样添加，如果没有路就新建，如有路就复用4）沿途节点的pass值增加1，每个字符串结束时来到的节点end值增加1可以完成前缀相关的查询【流程模拟】[“abc”, “abd”, “bce”, “abcd”, “bcf”] 加到一棵树中：升级：给每个节点添加两个数据
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2024-06-10 09:18:25
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