决策树是应用最广的归纳推理算法之一，它是一种逼近离散函数方法，对噪声数据有很好的鲁棒性，能够学习析取表达式，广为应用的算法有ID3，ASSISTANT和C4.5。通常决策树代表实例属性值约束的合取（conjunction）的析取式（disjunction）。树根到树叶的每一条路径对应一组属性测试的合取，而整棵树是这些合取的析取。基本的ID3算法是通过自顶向下构造决策树进行学习的。首先考虑的问题是哪一...
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2016-04-10 14:38:09
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1.构造哈夫曼树的方法 对于已知的一组叶子的权值Ｗ 1 ，Ｗ 2...... ，Ｗ n ①首先把 n 个叶子结点看做 n 棵树（仅有一个结点的二叉树），把它们看做一个森林。 ②在森林中把权值最小和次小的两棵树合并成一棵树，该树根结点的权值是两棵子树权值之和。这时森林中还有 n-1 棵树。 ③重复第② ...
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2016-04-06 21:28:42
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题目大意：一棵点带权有根树，根节点为1。从根节点出发，走k步，求能收集的最大权值和。 题目分析：从一个点向其某棵子树出发有三种可能的情况： 1、停留在那棵子树上； 2、再回到这个点； 3、经过这个点走向了其他分支； 定义状态dp(u,k,0/1)表示在u节点为根的子树上走k步并且不回/回到u的最大权 ...
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2016-04-04 13:15:34
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手把手生成决策树(dicision tree)标签： Python 机器学习1.什么是决策树决策树是一种基本的分类和回归方法，本文主要讲解用于分类的决策树。决策树就是根据相关的条件进行分类的一种树形结构，比如某高端约会网站针对女客户约会对象见面的安排过程就是一个决策树：
根据给定的数据集创建一个决策树就是机器学习的课程，创建一个决策树可能会花费较多的时间，但是使用一个决策树却非常快。创建决策树时最...
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2016-03-26 07:08:53
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先用tarjin找割点 割点条件u1是树根，且有大于1棵子树，u1不是树根，low[u[i]]>dfn[u1],把和一个割点相连的联通块建出口。
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2016-03-22 07:51:53
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CodeDOM 的一些一般用途包括： 模板化代码生成：生成 ASP.NET、XML Web 服务客户端代理、代码向导、设计器或其他代码发出机制的代码。 步骤其实并不复杂，就是 拼接compileUnit树， 根据树生成.cs文件，编译生成的文件。在运行我们上面的程序之后 发现，文件夹多了一些东西 就
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2016-03-17 17:53:59
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1.构造原理：权值小的节点应该处于树的下面，他们必是作为孩子，因此选择权值小的节点作为子节点自底向上构造树。根据二叉树的特点，两个节点合并后对于剩下来说他们相当于一个节点而已，所以计算权值和把其当作一个新的节点放到未构造的节点集中。不断构造合并，最后便会使kmp最小 import java.util
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2016-03-11 22:23:56
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题目给一棵树，边带有权值，求每一点到其他点路径上的最大权和。 树上任意两点的路径都可以看成是经过某棵子树根的路径，于是果断树分治。 对于每次分治的子树，计算其所有结点到根的距离；对于每个结点，找到另一个离根最远的且与该结点路径过根的结点，二者的距离和就是这个点在过这棵子树的根能到的最远距离。 现在问
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2016-03-05 23:48:52
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参考：《剑指offer》纪念版
情况1.：给出树的前序序列和中序序列，输出后序序列
情况2 ：给出树的后序序列和中序序列，输出前序序列
解决方法：根据所给出的两个序列，构造出（重建）二叉树，然后按要求再遍历输出。
重建二叉树主要利用了递归的思想，最重要的是找出序列的范围（函数传参），这个要非常仔细，很容易出错。一定要在纸上画出图，然后根据图来确定范围。
用到的两个函数：
以情况...
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2016-03-04 13:23:08
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题目链接：点击打开链接
题意：给你一棵树， 根结点为1， q组操作， 每组操作有两种， 一种是对一个结点的所有子树结点的值全部+1， 另一种是查询一个结点的子树结点上值%m的余数为素数的个数。
思路：对于第一个操作， 我们可以想到用dfs序给树重新标号， 使得一个结点的子树结点为相邻的一条线段， 这样，就可以很容易的用线段树进行处理了。 对于第二个操作， 为了维护一个区间内的值， 我们可以用...
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2016-03-02 09:39:17
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