python 层序创建树

2024-10-23

层序遍历二叉树完整层序重建二叉树 python

给定一个二叉树的完整的层次遍历序列(包含所有节点,包括空节点),利用这个序列生成一颗二叉树. 我们首先来看怎样对一颗二叉树进行层序遍历,下图所示的二叉树层次遍历的结果为[a,b,c,d,e],在这个过程中,我们首先保存根节点a,然后遍历a的左右节点b,d并保存下来,然后遍历b的左右子节点并保存,然后遍历d的子节点并保存,直到完成了整棵树的遍历.所以这个过程是一个保存节点然后取出遍历的过程,它符合先进先出的顺序,所以才用队列来实现首先定义二叉树的类: class TreeNode: def __

webform 创建树

using System;using System.Collections.Generic;using System.Linq;using System.Web;using System.Web.UI;using System.Web.UI.WebControls;using System.Data; namespace WebApplication4{ public partial class WebForm1 : System.Web.UI.Page { DataT

使用Ext 创建树

ext使用的是ext3.4.0版本 <!DOCTYPE HTML PUBLIC "-//W3C//DTD HTML 4.0 Transitional//EN"> <html> <head> <title>Hello-Ext</title> <link rel="stylesheet" type="text/css" href="ext/resources/css/ext-

利用python yielding创建协程将异步编程同步化

转自:http://www.jackyshen.com/2015/05/21/async-operations-in-form-of-sync-programming-with-python-yielding/ 目录回顾同步与异步编程回顾多线程编程 yield与协程异步编程同步化回顾同步与异步编程同步编程即线性化编程,代码按照既定顺序执行,上一条语句执行完才会执行下一条,否则就一直等在那里.但是许多实际操作都是CPU 密集型任务和 IO 密集型任务,比如网络请求,此时不能让这些任务阻塞

用数据表创建树_delphi教程

数据库结构:字段类型ID 整型索引(无重复)name 文本father 整型 //tree初始化procedure TForm1.FormActivate(Sender: TObject);var i:integer;begintreeview1.Items.BeginUpdate;while not(adotable1.Eof) dobeginif ADOTable1.FieldValues[father]=0 thentreeview1.Items.addchild(treeview1.

遍历json创建树状表（首先的前提条件是要引入jquery的jquery treeTable插件）

"root":{ "children":[ { "name":"AA", "children":[ { "nam1":"AA1", "children":[ { "name":"AAA1", "children":[{ "name":"xsA", &

WebForm中创建树节点TreeNode

Tree: namespace ECTECH.NorthSJ.Web.SysData { public partial class testTree : BasePage { ; protected void Page_Load(object sender, EventArgs e) { if(!IsPostBack) { List<Model.Funcs> list = ", roleId); foreach(Model.Funcs func in list) { FineUI.T

Qt 使用大神插件快速创建树状导航栏

前言本博客仅仅记录自己的采坑过程以及帮助网友避坑,方便以后快速使用自定义控件,避免重复出错. 下载插件大神 Github Qt 自定义控件项目地址:https://github.com/feiyangqingyun/qucsdk 插件简介 1:设置节点数据相当方便,按照对应格式填入即可,分隔符, 2:可设置提示信息是否显示+宽度 3:可设置行分隔符是否显示+高度+颜色 4:可设置选中节点线条突出显示+颜色+左侧右侧位置 5:可设置选中节点三角形突出显示+颜色+左侧右侧位置 6:可设置父节

机器学习实战笔记(Python实现)-02-决策树

--------------------------------------------------------------------------------------- 本系列文章为<机器学习实战>学习笔记,内容整理自书本,网络以及自己的理解,如有错误欢迎指正. 源码在Python3.5上测试均通过,代码及数据 --> https://github.com/Wellat/MLaction -----------------------------------------------

机器学习笔记----- ID3算法的python实战

本文申明:本文原创,如有转载请申明.数据代码来自实验数据都是来自[美]Peter Harrington 写的<Machine Learning in Action>这本书,侵删. Hello,又和大家见面了,今天心情出奇的好,不知道为什么.就是好...此处省略一万字...上一次和大家说了,决策树的理论部分,今天我们就来动手帮助眼科医生做一个系统,让这个系统学会给需要隐形眼睛的用户一个建议,让用户可以知道自己适合哪种眼睛.老规矩,系统先从数据中学习. 一:计算给定数据集的香浓熵大家还记得我们上

【Python】Python-skier游戏[摘自.与孩子一起学编程]

这是一个滑雪者的游戏. skier从上向下滑,途中会遇到树和旗子,捡起一个旗子得10分,碰到一颗树扣100分,可以用左右箭头控制skier方向. 准备素材一准备python环境:我下载的python2.6 IDLE 二 pygame安装下载:http://www.pygame.org/download.shtml,双击安装即可注意1 安装时需要选择对应的python路径注意2 安装的位数要与python一致,64对32位无法成功使用校验是否成功:在python里import pygam

python机器学习实战（二）

python机器学习实战(二) 版权声明:本文为博主原创文章,转载请指明转载地址 http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7159775.html 前言这篇notebook是关于机器学习中的决策树算法,内容包括决策树算法的构造过程,使用matplotlib库绘制树形图以及使用决策树预测隐形眼睛类型. 操作系统:ubuntu14.04(win也ok) 运行环境:anaconda-python2.7-jupyter notebook 参考书籍:机器学习实战和

Python 解析构建数据大杂烩 -- csv、xml、json、excel

Python 可以通过各种库去解析我们常见的数据.其中 csv 文件以纯文本形式存储表格数据,以某字符作为分隔值,通常为逗号:xml 可拓展标记语言,很像超文本标记语言 Html ,但主要对文档和数据进行结构化处理,被用来传输数据:json 作为一种轻量级数据交换格式,比 xml 更小巧但描述能力却不差,其本质是特定格式的字符串:Microsoft Excel 是电子表格,可进行各种数据的处理.统计分析和辅助决策操作,其数据格式为 xls.xlsx.接下来主要介绍通过 Python 简单解析构建

如何在Python中从零开始实现随机森林

欢迎大家前往云+社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 决策树可能会受到高度变异的影响,使得结果对所使用的特定测试数据而言变得脆弱. 根据您的测试数据样本构建多个模型(称为套袋)可以减少这种差异,但是树本身是高度相关的. 随机森林是套袋(方法)的延伸,除了基于多个测试数据样本构建树木之外,它还限制了可用于构建树木的特征,使得树木间具有差异.这反过来可以提升算法的表现. 在本教程中,您将了解如何在Python中从头开始实现随机森林算法. 完成本教程后,您将知道: 套袋决策树和随机森林算法的区别.

FP-growth算法思想和其python实现

第十二章使用FP-growth算法高效的发现频繁项集一．导语 FP-growth算法是用于发现频繁项集的算法,它不能够用于发现关联规则.FP-growth算法的特殊之处在于它是通过构建一棵Fp树,然后从FP树上发现频繁项集. FP-growth算法它比Apriori算法的速度更快,一般能够提高两个数量级,因为它只需要遍历两遍数据库,它的过程分为两步: 1.构建FP树 2.利用FP树发现频繁项集二．FP树 FP树它的形状与普通的树类似,树中的节点记录了一个项和在此路径上该项出现的频率.FP树

python机器学习笔记 ID3决策树算法实战

前面学习了决策树的算法原理,这里继续对代码进行深入学习,并掌握ID3的算法实践过程. ID3算法是一种贪心算法,用来构造决策树,ID3算法起源于概念学习系统(CLS),以信息熵的下降速度为选取测试属性的标准,即在每一个节点选取还尚未被用来划分的具有最高信息增益的属性作为划分标准,然后继续这个过程,直到生成的决策树能完美的分类训练样例. ID3算法的背景知识 ID3算法最早是由罗斯昆(J. Ross Quinlan)于1975年在悉尼大学提出的一种分类预测算法,算法的核心是“信息熵”.ID3算法通

python实现树结构

树在计算机科学的许多领域中使用,包括操作系统,图形,数据库系统和计算机网络.树数据结构与他们的植物表亲有许多共同之处.树数据结构具有根,分支和叶.自然界中的树和计算机科学中的树之间的区别在于树数据结构的根在顶部,其叶在底部. 1 树的相关定义节点:树的基本部分.它可以有一个名称,我们称之为"键".节点也可以有附加信息.我们将这个附加信息称为"有效载荷".虽然有效载荷信息不是许多树算法的核心,但在利用树的应用中通常是关键的. 边:树的另一个基本部分.边连接两个节点以

Python实现——决策树实例(离散数据/香农熵)

决策树的实现太...繁琐了. 如果只是接受他的原理的话还好说,但是要想用代码去实现比较糟心,目前运用了<机器学习实战>的代码手打了一遍,决定在这里一点点摸索一下该工程. 实例的代码在使用上运用了香农熵,并且都是来处理离散数据的,因此有一些局限性,但是对其进行深层次的解析有利于对于代码的运作,python语言的特点及书写肯定是有帮助的. 我们分别从每个函数开始: 计算香农熵 def calcShannonEnt(dataSet): numEntries = len(dataSet) labelC

决策树python实现小样例

我们经常使用决策树处理分类问题,近年来的调查表明决策树也是经常使用的数据挖掘算法K-NN可以完成多分类任务,但是它最大的缺点是无法给出数据的内在含义,决策树的主要优势在于数据形式非常容易理解决策树的优缺点:优点:计算复杂度不高,输出结果易于理解,对中间值的缺失不敏感,可以处理不相关特征数据缺点:可能会产生过度匹配问题适用数据类型:数值型和标称型在构造决策树时,我们需要解决的第一个问题是,当前数据集上哪个特征在划分数据分类时起决定性作用.为了找到决定性的特征,划分出最好的结果,我们必须评估每个特征

七大查找算法（Python）

查找算法 -- 简介查找(Searching)就是根据给定的某个值,在查找表中确定一个其关键字等于给定值的数据元素. 查找表(Search Table):由同一类型的数据元素构成的集合关键字(Key):数据元素中某个数据项的值,又称为键值主键(Primary Key):可唯一的标识某个数据元素或记录的关键字查找表按照操作方式可分为: 1.静态查找表(Static Search Table):只做查找操作的查找表.它的主要操作是: ①查询某个“特定的”数据元素是否在表中

Python金融量化

Python股票数据分析最近在学习基于python的股票数据分析,其中主要用到了tushare和seaborn.tushare是一款财经类数据接口包,国内的股票数据还是比较全的官网地址:http://tushare.waditu.com/index.html#id5.seaborn则是一款绘图库,通过seaborn可以轻松地画出简洁漂亮的图表,而且库本身具有一定的统计功能. 导入的模块: import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sn

python 层序创建树

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