本文出自:http://blog.csdn.net/dr5459 题目地址: http://uva.onlinejudge.org/index.php?option=com_onlinejudge&Itemid=8&page=show_problem&problem=4038 题目意思: 给你一棵树 要你在树上的一些点上放置士兵,放的节点上面是一个 问你怎样放最少的能使所有的边被照顾到,一个士兵可以同时照顾和他所处节点相连的边 解题思路: 最少点覆盖问题 可以用树形DP解决 我们把

给定一个二叉树,以集合方式返回其中序/先序方式遍历的所有元素. 有两种方法,一种是经典的中序/先序方式的经典递归方式,另一种可以结合栈来实现非递归 Given a binary tree, return the inorder traversal of its nodes' values. For example:Given binary tree {1,#,2,3}, 1 \ 2 / 3 return [1,3,2]. OJ's Binary Tree Serialization: The s

Collection集合特点: 1.2.1一些 collection 允许有重复的元素,而另一些则不允许 1.2.2一些 collection 是有序的,而另一些则是无序的 [有序是指与添加的顺序一致,并非是按照一定的要求来排列形成的有序,如从大到小,小到大等] Collections 在类中还用一个和Collection功能能类似的工具类Collections: 此类完全由在 collection 上进行操作或返回 collection 的静态方法组成 比如添加数据: Collections.

线性结构中的数据元素是一对一的关系,树形结构是一对多的非线性结构,非常类似于自然界中的树,数据元素之间既有分支关系,又有层次关系.树形结构在现实世界中广泛存在,如家族的家谱.一个单位的行政机构组织等都可以用树形结构来形象地表示.树形结构在计算机领域中也有着非常广泛的应用,如 Windows 操作系统中对磁盘文件的管理.编译程序中对源程序的语法结构的表示等都采用树形结构.在数据库系统中,树形结构也是数据的重要组织形式之一.树形结构有树和二叉树两种,树的操作实现比较复杂,但树可以转换为二叉树进行处理

一.Map集合 1. map集合介绍 Collection集合的特点: 集合中存储的所有元素都是单一元素,元素和元素之间没有必然的关系.因此我们把Collection集合也称为单列集合. Map集合: Map集合中保存的是一组(一对)数据.数据之间存在着一定的对应关系.Map集合就可以将数据的对应关系维护起来.当这样的数据存储在Map集合中,我们取出的时候,就可以根据这种对应关系获取到其中这组数据. public interface Map<K,V> 将键映射到值的对象.一个映射不能包含重复的

一.Map集合 1. map集合介绍 Collection集合的特点: 集合中存储的所有元素都是单一元素,元素和元素之间没有必然的关系.因此我们把Collection集合也称为单列集合. Map集合: Map集合中保存的是一组(一对)数据.数据之间存在着一定的对应关系.Map集合就可以将数据的对应关系维护起来.当这样的数据存储在Map集合中,我们取出的时候,就可以根据这种对应关系获取到其中这组数据. public interface Map<K,V> 将键映射到值的对象.一个映射不能包含重复的

楔子: 1.集合相当于一个容器,数组虽然也相当于一个容器,但是集合的特性更符合我们日常开发的需求,所以集合的使用更加频繁: 2.集合特性: 1)集合的长度可变,数组一经初始化,长度固定: 2)集合可以储存不同类型的元素,而数组只能储存单一类型元素: 3)集合中的所有元素都是引用数据类型(储存的都是对象的地址),数组既可以储存引用数据类型,也可以储存基本数据类型: 集合主要分为俩大体系--- Collection ,Set,下面的集合继承体系图对集合相关的各个类与接口的特性等内容进行了总结,博主会

转载自:click here 1.哈夫曼编码的起源: 哈夫曼编码是 1952 年由 David A. Huffman 提出的一种无损数据压缩的编码算法.哈夫曼编码先统计出每种字母在字符串里出现的频率,根据频率建立一棵路径带权的二叉树,也就是哈夫曼树,树上每个结点存储字母出现的频率,根结点到结点的路径即是字母的编码,频率高的字母使用较短的编码,频率低的字母使用较长的编码,使得编码后的字符串占用空间最小. 2.哈夫曼树构造的过程: 首先统计每个字母在字符串里出现的频率,我们把每个字母看成一个结点,结

哈夫曼(Huffman)树又称最优二叉树.它是一种带权路径长度最短的树,应用非常广泛. 关于Huffman Tree会涉及到下面的一些概念: 1. 路径和路径长度路径是指在树中从一个结点到另一个结点所走过的路程.路径长度是一个结点到另一个结点之间的分支数目.树的路径长度是指从树的树根到每一个结点的路径长度的和. 2. 树的带权路径长度结点的带权路径长度为从该结点到树根之间的路径长度与结点上权的乘积.树的带权路径长度为树中所有叶子结点的带权路径长度之和. 3. 哈夫曼树哈夫曼树就是带权路径长度最小

继承 extends final关键 多态 是在继承的基础上 接口 interface 异常 exception 包的访问可控制权限 private default protect public 异常 异常相当于人生病了.. 错误error exception error一般不可拯救的错误,虚拟机崩溃等,不可挽救 exception 可拯救的异常 两种拯救方式: try catch 语句块  捕获异常 try  可能出现异常问题的代码 catch 解决异常问题的代码 finally 无论如何都会

在一般的数据结构的书中,树的那章后面,著者一般都会介绍一下哈夫曼(HUFFMAN) 树和哈夫曼编码.哈夫曼编码是哈夫曼树的一个应用.哈夫曼编码应用广泛,如 JPEG中就应用了哈夫曼编码. 首先介绍什么是哈夫曼树.哈夫曼树又称最优二叉树, 是一种带权路径长度最短的二叉树.所谓树的带权路径长度,就是树中所有的叶结点 的权值乘上其到根结点的 路径长度(若根结点为0层,叶结点到根结点的路径长度 为叶结点的层数).树的带权路径长度记为WPL= (W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln) ,

哈夫曼树又称为最优二叉树,哈夫曼树的一个最主要的应用就是哈夫曼编码,本文通过简单的问题举例阐释哈夫曼编码的由来,并用哈夫曼树的方法构造哈夫曼编码,最终解决问题来更好的认识哈夫曼树的应用--哈夫曼编码. 一.引子 在学习中我们经常遇到将各科成绩改为优秀.良好.中等.及格和不及格.那么根据分级原理,代码表示为: ) b = "不及格“; ) b = "及格"; ) b = "中等"; ) b = "良好"; ) b = "优秀&q

本文主要是介绍一下java集合中的比较重要的Set接口下的可实现类TreeSet TreeSet类,底层用二叉树的数据结构 * 集合中以有序的方式插入和抽取元素. * 添加到TreeSet中的元素必须是可以排序的 * 保证数据的唯一性: * 第一种:让添加的类自身具有可比较性, * 实现Comparable接口中的CompareTo()方法 首先建立一个添加的类型,如下定义,让元素自身具备可比较性 * 添加类中实现Comparable方法中CompareTo()方法 * 按对象的年龄进行排序存储

09 Collection,Iterator,List,listIterator,Vector,ArrayList,LinkedList,泛型,增强for,可变参数,HashSet,LinkedHashSet,TreeSet import com.fly.bean.Student; public class Demo1_Array { public static void main(String[] args) { Student[] arr = new Student[5]; //创建引用类型

6.5 Huffman 树 Huffman 树又称最优树,可以用来构造最优编码,用于信息传输.数据压缩等方面,是一类有着广泛应用的二叉树. 6.5.1 二叉编码树 在计算机系统中,符号数据在处理之前首先需要对符号进行二进制编码.例如,在计算机中使用的英文字符的 ASCII 编码就是 8 位二进制编码,由于 ASCII 码使用固定长度的二进制位表示字符,因此 ASCII 码是一种定长编码.为了缩短数据编码长度,可以采用不定长编码.其基本思想是:给使用频度较高的字符编较短的编码,这是数据压缩技术的最

http://blog.csdn.net/weixin_36604953/article/details/78324834 想必通过前一篇的介绍,各位小主已经对word2vec以及CBOW和Skip-gram有了比较清晰的了解.在这一篇中,小编带大家走进业内最新潮的文本分类算法,也就是fastText分类器.fastText与word2vec的提出者之所以会想到用fastText取代CNN(卷积神经网络)等深度学习模型,目的是为了在大数据情况下提高运算速度. 其实,文本的学习与图像的学习是不同的

哈夫曼树介绍 哈夫曼树又称最优二叉树,是一种带权路径长度最短的二叉树.所谓树的带权路径长度,就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度(若根结点为0层,叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数).树的带权路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+ Wn*Ln),N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉树,相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n).可以证明哈夫曼树的WPL是最小的.     利用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率

本文主要是介绍一下java集合中的比较重要的Set接口下的可实现类TreeSet TreeSet类,底层用二叉树的数据结构 * 集合中以有序的方式插入和抽取元素. * 添加到TreeSet中的元素必须是可以排序的 * 保证数据的唯一性: * 第一种:让添加的类自身具有可比较性, * 实现Comparable接口中的CompareTo()方法 package com.tercher.demo; import java.util.Iterator; import java.util.TreeSet;

动态代理 1. 什么是代理 我们大家都知道微商代理,简单地说就是代替厂家卖商品,厂家“委托”代理为其销售商品.关于微商代理,首先我们从他们那里买东西时通常不知道背后的厂家究竟是谁,也就是说,“委托者”对我们来说是不可见的;其次,微商代理主要以朋友圈的人为目标客户,这就相当于为厂家做了一次对客户群体的“过滤”.我们把微商代理和厂家进一步抽象,前者可抽象为代理类,后者可抽象为委托类(被代理类).通过使用代理,通常有两个优点,并且能够分别与我们提到的微商代理的两个特点对应起来: 优点一:可以隐藏委托类

C++常用的数据结构 序列式容器 vector(向量.有序数列),list(双向链表),deque(双端队列) 适配器容器 stack(栈),queue(队列) 关联式容器 map(映射.键值对二叉树),set(集合.值二叉树) vector 初始化 vector():创建一个空vector vector(int nSize):创建一个vector,元素个数为nSize vector(int nSize,const t& t):创建一个vector,元素个数为nSize,且值均为t vector

题目描述:给定一个整数 n,生成所有由 1 ... n 为节点所组成的 二叉搜索树 . 示例如下: 分析:这一题需要对比LeetCode96题来分析:https://www.cnblogs.com/KongJetLin/p/13054624.html 第96题也是求所有由 1 ... n 为节点所组成的 二叉搜索树,但是96题返回的是所有二叉搜索树的数量,因此对于96题,我们只需要使用动态规划的方法,从n=2开始,根据:dp[n] = dp[0] * dp[n-1] + dp[1] * dp[n