[树和树算法]Python实现Ⅰ目标Ⅱ 树的相关概念Ⅲ 树的定义Ⅳ 树的列表表示Ⅴ 树的节点表示Ⅵ 分析树例子1例子2如何构建分析树？Ⅶ 树的遍历Ⅷ 二叉堆实现基本操作二叉堆的实现结构属性排序属性堆操作完整二叉堆代码实现Ⅸ 二叉查找树基本操作查找树实现Ⅹ 平衡二叉树操作性能总结 Ⅰ目标1.要理解树数据结构是什么，以及如何使用它。 2.查看树如何用于实现 map 数据结构。 3.使用列表实现树。
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2023-10-10 12:32:39
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# 使用 Python 绘制树图
树形结构在计算机科学和数据可视化中非常常见。例如，文件系统的目录结构、组织机构图以及分类数据等，树图能够直观地表示这些层次关系。本文将介绍如何使用 Python 的 Matplotlib 和 NetworkX 库来绘制树图，并附带一个旅行图的示例。
## 安装必要的库
首先，你需要确保你的 Python 环境中已经安装了 Matplotlib 和 Netwo
# 实现Python树图包教程
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[准备工作] --> B[安装matplotlib库]
B --> C[创建图形对象]
C --> D[添加节点]
D --> E[添加边]
E --> F[展示图形]
```
## 步骤
| 步骤 | 操作 |
|------|-----|
| 1
原创
2024-04-16 03:52:19
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# 如何实现“Python 程序树”
## 引言
在现代软件开发中，树结构常常被用来组织数据和实现高效的算法。虽然树的概念最初听起来比较复杂，但只要你明白基本的步骤和代码实现，你就能轻松上手。本文将指导你如何实现一个简单的 Python 程序树，我们会逐步分解流程并用代码实现。
## 流程概述
首先，我们需要明确实现程序树的基本步骤。下面是一个流程表，简要列出实现的步骤及其说明。
| 步
人笨, 绘制树形图那里的代码看了几次也没看懂(很多莫名其妙的(全局?)变量), 然后就自己想办法写了个import matplotlib.pyplot as plt
from matplotlib.font_manager import FontProperties
def getTreeDB(mytree):
"""
利用递归获取字典最大深度, 子叶数目
:param m
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2023-09-01 07:57:32
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之前没有网盘保存项目或写博客的习惯，导致后来电脑硬盘坏了之后，丢失了大量项目源码，吸取教训准备把一些个人项目陆续放在代码托管网站gitee上这个是实现的类似echarts的矩形树图，由于美观度不及echarts的矩形树图，被替换了，好歹是自己敲的，不忍心就这样丢弃了，就又加工了一下，做成了一个代码可视化统计工具
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2023-05-24 08:02:42
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前 言矩形树状图的故事与有着悠久历史的饼图、柱形图不同，矩形树状图还很年轻。20世纪90年代初,为了找到一种有效了解计算机磁盘空间使用情况的方法，马里兰大学人机交互实验室教授 Ben Shneiderman和他的团队发明了矩形树状图，计算机磁盘空间使用情况,如图所示：与其他变体树状图不同,如方形树状图(squarified treemap) 或缓冲树状图(cushion treemap),矩形树状
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2024-04-19 20:50:03
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# Python决策树入门
决策树是一种经典的机器学习模型，广泛用于分类和回归问题。它的基本原理是通过对特征的分裂，将数据集划分成不同的子集，从而形成一棵树状结构。本文将介绍如何使用Python构建决策树，并通过代码示例来展示其基本使用方法。
## 决策树的基本概念
决策树由节点（node）、边（edge）和叶子（leaf）组成。每个节点代表一个特征的分裂，每条边代表一个特征值，叶子节点则表
# 使用Python绘制决策树图的完整指南
作为一名刚入行的小白，学习如何使用Python绘制决策树图是一个很好的开始。决策树是一种常见的机器学习算法，帮助我们进行分类和回归。下面，我将为你提供实现过程的完整指导。
## 流程概述
首先，让我们查看实现决策树图的具体步骤。我们将使用一个表格来展示这些步骤。
| 步骤 | 描述 | 代码示例
原创
2024-08-18 04:12:13
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深度优先遍历就是先根遍历，用到辅助栈；广度优先遍历就是层次遍历，用到辅助队列。一、树(自由树)、无序树和有根树自由树就是一个无回路的连通图（没有确定根）(在自由树中选定一顶点做根，则成为一棵通常的树)。从根开始，为每个顶点(在树中通常称作结点)的孩子规定从左到右的次序，则它就成为一棵有序树。在图的应用中，常常需要求给定图的一个子图，使该子图是一棵树。二、生成树1、生成树如果连通图G的一个子图是一棵
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2023-07-29 09:09:14
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python简单的分形树就是一个简单的库函数turtle应用，递归实现分形树的绘画。就不详细讲了，上图片和代码。import turtle
def branch(s, size):
if s <= 20:
turtle.color(“green”)
if s > 0:
# 绘制右侧树枝
turtle.pensize(size)
turtle.forward(s) # 向前
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2023-06-30 21:16:02
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树状图是一种不存在内部环路的全联通图，由树状图中任意一个点都能够找到其到其余所有点的路径。例如下图的一株树状图有15个节点，其中有一个根节点（1），5个叶节点（2-7）以及8枚中间节点（8-15）。 由于树状图是不成环的连通图，所以树的每两个节点之间有且仅有一条路径。问：由此树状路径，设我们出生在根节点（1），想要沿着树状图所指示的路径移动到叶节点（6）。应该怎样规划这条路径？依次找出这
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2024-04-07 15:44:14
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1、平衡二叉树 给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。 本题中，一棵高度平衡二叉树定义为： 一个二叉树每个节点 的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。 示例 1: 给定二叉树 [3,9,20,null,null,15,7] 3 / \ 9 20 / \ 15 7返回 true 。 示例 2
原创
2021-05-24 15:28:28
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# Python 图最小生成树详解
最小生成树（Minimum Spanning Tree, MST）是图论中的一个重要概念。它广泛应用于网络设计、城市规划以及其他领域。本文将介绍最小生成树的基本概念、算法，特别是如何使用 Python 来实现这一算法。我们还会通过一些示例代码来加深理解。
## 什么是最小生成树？
在一个无向加权图中，生成树是图中所有顶点的一个连通子图，并且包含所有的顶点但
# 无向图生成树
## 1. 引言
无向图是图论中一个重要的概念，它由顶点和边组成，其中每条边没有方向。生成树是无向图的一种特殊形式，它是一个包含所有顶点且没有回路的子图。本文将介绍如何使用Python生成无向图的生成树，并提供相应的代码示例。
## 2. 无向图生成树算法
要生成无向图的生成树，常用的算法是深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。这两种算法都是基于图的遍历，通过遍
原创
2023-12-09 06:29:51
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1. 引言 决策树（decision tree）是一种基本的分类和回归方法，由于其采用的是一种树形的结构，因此，具有很强的解释性和计算速度，也正是因为这些特点，使得决策树在很多行业都得到了应用，比如风控行业等。决策树的建模过程一般分为三个步骤：特征选择、决策树的生成和决策树的剪枝，根据这三个步骤所采用的规则，衍生出了很多不同的模型，比较经典的有Quinlan在1986年提出的ID3算法和19
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2023-06-20 20:51:34
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1、剪枝由于悲观错误剪枝 PEP (Pessimistic Error Pruning)、代价-复杂度剪枝 CCP (Cost-Complexity Pruning)、基于错误剪枝 EBP (Error-Based Pruning)、最小错误剪枝 MEP (Minimum Error Pruning)都是用于分类模型，故我们用降低错误剪枝 REP
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2024-08-17 09:11:56
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开发时间：2020/03/29；开发地点：成都；开发人：70后红太阳 保存路径：D:python等差数列求和的python图形用户界面编程 主程序名称：等差数列求和的python图形用户界面编程.py； 图形用户界面程序名称：ShowMain.ui和ShowMain.py； 开发环境：Win7； 开发工具：Python 3.8.2 IDLE，Qt Designer 5.13.2 Python安装
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2023-10-26 07:01:43
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Python基础部分：老话说的好，“万丈高楼平地起！”不管你做什么都一样，何况编程；或许初学的时候很是枯燥乏味，但是都是你之后的项目、案例的核心！好了，大道理就不多说了，先上基础部分展示给大家。一、初识Python真面目Python的安装及配置：到官网上下载Python，然后安装。安装后还要进行PATH变量的配置。同时安装2和3的环境变量配置，在cmd命令行中输入Python对安装的结果进行检验。
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2023-09-14 09:02:59
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matplotlib的 finance库由mplfinance库替代做为专用于金融数据的可视化分析模块， 是基于matplotlib的实用模块程序。使用前必须确保已经安装了matplotlib和pandas。1.使用pip安装pip install mplfinance2.mpf.plot()函数2.1 mpf.plot(df)df必须是包含Open、High、Low和Close数据，带有Pand
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2023-09-15 11:12:35
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