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    N编码为二叉(递归序)

    题目 设计一个算法,可以将 N编码为二叉,并能将该二叉解码为原 N。 一个 N是指每个节点都有不超过 N 个孩子节点的有根。...类似地,一个二叉是指每个节点都有不超过 2 个孩子节点的有根。 你的编码 / 解码的算法的实现没有限制,你只需要保证一个 N可以编码为二叉且该二叉可以解码回原始 N即可。...例如,你可以将下面的 3-叉 以该种方式编码: ? 注意,上面的方法仅仅是一个例子,可能可行也可能不可行。 你没有必要遵循这种形式转化,你可以自己创造和实现不同的方法。...注意: N 的范围在 [1, 1000] 不要使用类成员 / 全局变量 / 静态变量来存储状态。 你的编码和解码算法应是无状态的。...来源:力扣(LeetCode) 链接:https://leetcode-cn.com/problems/encode-n-ary-tree-to-binary-tree 著作权归领扣网络所有。

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    ABP框架 - N架构

    DDD分层架构 在DDD(领域驱动设计)架构模型中,有四个基础。 表现: 用户访问接口。使用应用来实现与用户交互。...应用: 应用是表现和领域之间的媒介,它负责组织和编排业务对象来执行特定的应用任务。, 领域:定义业务对象、逻辑和规则,它是整个应用的核心。...ABP架构模型 在一个现代化的架构应用中,除了DDD模型的4个基础(表现、应用、领域、基础设施)以外, 通常还有其他的一些逻辑和物理。...展现 ASP.NET (Core) MVC可以被认为是展现。展现可以是物理(通过HTTP API来调用应用服务),也可以是一个逻辑(直接注入并使用应用服务)。...应用 应用主要包含应用服务,应用服务从展示/分布式服务接收输入DTO对象,然后调用领域的特定操作,组合编排领域对象,并根据需要返回输出DTO给展示/分布式服务

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    ABP框架 - N架构

    DDD分层架构 在DDD(领域驱动设计)架构模型中,有四个基础。 表现: 用户访问接口。使用应用来实现与用户交互。...应用: 应用是表现和领域之间的媒介,它负责组织和编排业务对象来执行特定的应用任务。, 领域:定义业务对象、逻辑和规则,它是整个应用的核心。...ABP架构模型 在一个现代化的架构应用中,除了DDD模型的4个基础(表现、应用、领域、基础设施)以外, 通常还有其他的一些逻辑和物理。...展现 ASP.NET (Core) MVC可以被认为是展现。展现可以是物理(通过HTTP API来调用应用服务),也可以是一个逻辑(直接注入并使用应用服务)。...应用 应用主要包含应用服务,应用服务从展示/分布式服务接收输入DTO对象,然后调用领域的特定操作,组合编排领域对象,并根据需要返回输出DTO给展示/分布式服务

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    CART决策原理(分类与回归

    本文目录 CART理解 分类CART生成 2.1 基尼指数 2.2 应用基尼指数生成CART分类实例 回归CART生成 3.1 误差平方和 3.2 应用误差平方和生成CART回归实例 CART...CART(classification and regression tree):又称为分类回归,从名字可以发现,CART既可用于分类,也可以用于回归。...为了大家对CART有一个更清晰的理解,先放一张理解图: ? 从上图知CART决策分为分类CART和回归CART,只是在特征选择时一个采用基尼指数,一个采用残差平方和。...其中N1、N2分别是R1、R2中的样本点数,C1、C2为R1、R2中的因变量均值。...其中T是任意子树,C(T)为子树的预测误差,分类用基尼指数,回归用均方误差。 |T|是子树T的叶子节点个数,a是正则化参数,用来平衡决策的预测准确度和的复杂度。

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    分类回归算法---CART

    一、算法介绍 分类回归算法:CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策,和之前介绍了C4.5算法相类似的决策。...二、决策的生成 CART算法的决策采用的Gini指数选择最优特征,同时决定该特征的最优二值切分点。算法在构建分类和回归时有些共同点和不同点,例如处理在何处分裂的问题。...因此用这个决策来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个表现完好,误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。...决策算法之一C4.5 2. 数据挖掘之Apriori算法 3. 网页排序算法之PageRank 4. 分类算法之朴素贝叶斯分类 5. 遗传算法如何模拟大自然的进化? 6....分类回归算法---CART

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    CART 分类与回归

    本文结构: CART算法有两步 回归的生成 分类的生成 剪枝 ---- CART - Classification and Regression Trees 分类与回归,是二叉,可以用于分类,也可以用于回归问题...分类的输出是样本的类别, 回归的输出是一个实数。 ---- CART算法有两步: 决策生成和剪枝。...不同的算法使用不同的指标来定义"最好": 分类问题,可以选择GINI,双化或有序双化; 回归问题,可以使用最小二乘偏差(LSD)或最小绝对偏差(LAD)。...---- 分类的生成 (1)对每个特征 A,对它的所有可能取值 a,将数据集分为 A=a,和 A!=a 两个子集,计算集合 D 的基尼指数: ?...下面来看一下例子: 最后一列是我们要分类的目标。 ? 例如,按照“体温为恒温和非恒温”进行划分,计算如下: 恒温时包含哺乳类5个、鸟类2个 ? 非恒温时包含爬行类3个、鱼类3个、两栖类2个 ?

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    分类回归算法---CART

    一、算法介绍 分类回归算法:CART(Classification And Regression Tree)算法也属于一种决策,和之前介绍了C4.5算法相类似的决策。...二、决策的生成 CART算法的决策采用的Gini指数选择最优特征,同时决定该特征的最优二值切分点。算法在构建分类和回归时有些共同点和不同点,例如处理在何处分裂的问题。...因此用这个决策来对训练样本进行分类的话,你会发现对于训练样本而言,这个表现完好,误差率极低且能够正确得对训练样本集中的样本进行分类。...剪枝的方法分为前剪枝和后剪枝:前剪枝是指在构造的过程中就知道哪些节点可以剪掉,于是干脆不对这些节点进行分裂,在分类回归中使用的是后剪枝方法,后剪枝方法有多种,比如:代价复杂性剪枝、最小误差剪枝、悲观误差剪枝等等...对于分类回归中的每一个非叶子节点计算它的表面误差率增益值α,可以理解为误差代价,最后选出误差代价最小的一个节点进行剪枝。。 ?

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    无限分类之子孙与家谱实现

    无限分类在日常开发中很常见至少对于PHP程序员来说,如网站常见的商品分类、面包屑、省市联动、新闻分类等等,一个栏目又包含很多个子栏目子栏目又包含很多子栏目...。...这里介绍无限分类的子孙与家谱实现。 子孙数 子孙是用递归查找栏目的所有子类,以及子类的子类,子类的子类的子类。...[id] => 11 [name] => 南部县 [parent] => 5 ) ) 所有地区被打印出来,并且正常分类...---罗江区 --------旌阳区 ----南充 --------营山县 ------------星火镇 ----------------七涧乡 --------嘉陵区 --------南部县 家谱...家谱利用递归查找子栏目的父级栏目,父级栏目的父级栏目,父级栏目的父级栏目的父级栏目...

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    C++ N的实现

    引言最近一个项目需要使用多叉树结构来存储数据,但是基于平时学习的都是二叉的结构,以及网上都是二叉为基础来进行学习,所以今天实现一个多叉的数据结构。...理论基础和二叉:多叉:多叉,顾名思义,就是一个节点可能有若干个子节点,构造的一个较为复杂的树结构。的遍历:的遍历一般认为有三种:前序遍历二叉、中序遍历二叉、后序遍历二叉[2]。...前序遍历二叉。若二叉为空,则为空操作,返回空否则访问根结点-->前序遍历左子树-->前序遍历右子树。(2). 中序遍历二叉。...若二叉为空,则为空操作,返回空否则中序遍历左子树-->访问根结点-->中序遍历右子树。(3). 后序遍历二叉。...基于C++的N的实现头文件:#include #include using namespace std;#ifndef DBM_MTREE_H#define DBM_MTREE_Htypedef

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