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算法:-理论

上面这也称完全二叉 假设这个有K层,此树前提是二叉,K-1层必须是满的,K层左边(左子树)必须先满右边才能为空。 那么这样的数据结构是否可以增加访问速度呢?...fixAfterInsertion方法逻辑顺序 ? 引入的基础上,我们知道当前节点中有多个指向下一节点的引用,假如还存在零个及以上指向上一节点(或者根节点)的引用,我们称之为。... 在链表的基础上,当前节点中有多个指向任意节点的引用。...(Graph)是由顶点的有穷非空集合和顶点之间边的集合组成,通常表示为:G(V,E),其中,G表示一个,V是G中顶点的集合,E是G中边的集合。 ?...JDK源码中好像并没有这种数据结构。 下面给出几个Java实现的博文。 Java数据结构和算法- 数据结构(Java随笔)—

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    人物关系、旭日、弦、矩形在线配置生成工具一把子梭哈了

    这次把关系、弦、矩形、旭日在线生成工具一把子更新了,操作流程和桑基图一致。... 上面合成前两个图表都是,只不过第一个是径向(radial)布局,时人多称之为径向树状。第二个是正交(orthogonal)树状。...矩形 这个就说一句,每个矩形块是可以点击的,点击的矩形块将会居中显示,同时在上方显示矩形块的包含路径。...关系 合成图表第四个图表就是关系,而且是环形(circular)布局的,可以切换到如下力导向(force)布局。...弦 合成图中第三个图表就是弦,这个就说一点,可以设置连线值的上下限,只有值介于上下限的连线才会被显示,合成图中的没有设置上限,如果设置上限为 10000,弦将变成以下样子。

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    决策以及XGBoost如何画出 分裂

    之前有专门研究过,在各自的文中,这里进行罗列: 文章目录 1 pydotplus安装 2 XGBoost画出分裂 3 决策画出分裂 4 高度可视化:dtree_viz 4.1 案例 4.2 单样本分析...1 pydotplus安装 文档:PyDotPlus Homepage 如果要画出决策,一般需要该库,需要先下载: http://www.graphviz.org/download/ 然后记住下载的路径...R+python︱XGBoost极端梯度上升以及forecastxgb(预测)+xgboost(回归)双案例解读 如果y是分类变量,可以直接画出节点: from matplotlib import pyplot.../en/latest/python/python_api.html 3 决策画出分裂 决策之ID3、C4.5、C5.0等五大算法及python实现 from sklearn.datasets import...用dtreeviz实现决策可视化 4.1 案例 import dtreeviz import pandas as pd import numpy as np from sklearn.datasets

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    红黑——动态+静态

    作者 | 陌无崖 转载请联系授权 目录 概念引入折半法二叉查找AVL红黑特点维持平衡变化规则变色左旋右旋示例动态旋转 概念引入 假如我们遇到一个猜数字的题,即给定一个序列,猜出该序列中的某个数字。...缺点是必须保证序列有序 二叉查找 使用这种方法我们可以将原始的数据存储到二叉查找中,在二叉查找中,任意结点的左子树的值都比该结点小,右子树的值都比该结点大。同样也可以快速定位到某个数字。...因此我们需要一种平衡的二叉,即左右子树的高度相差不大。 AVL 由于二叉查找的缺点,AVL解决了上述问题,AVL是一种有着特殊条件的二叉,即平衡二叉。...红黑 红黑是在AVL的基础上进行改进,通过使每个结点有颜色来保证二叉的平衡。如下图所示: ?...高清大可以公众号后台回复红黑 动态旋转 ? 旋转 关于旋转源码可以进入我的github仓库查看,点击阅读原文进入我的github

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    自动生成python程序调用关系逻辑

    前言 你是否因为看一个程序或者运行一个框架,不知道他的运行流程? 自己想写一个运行流程却觉得麻烦无从下手?...graphviz+pycallgraph帮你绘制让领导看了都拍桌子称赞你的python程序逻辑调用关系! 先来看一下我这段时间在写的一个框架的部分流程吧~ 密密麻麻,真的哈人,完整的更哈人。...用完之后,我的感受就是,不是太复杂的程序逻辑,用它整理确实方便不少。 逻辑很复杂的,你就老老实实地debug吧。.../usr/bin/env python ''' This example demonstrates a simple use of pycallgraph. ''' from pycallgraph import...每个分支上还标注了被调用的次数,执行时间,类、方法、属性 代码如下: ### 绘制流程 from pycallgraph import PyCallGraph from pycallgraph.output

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    的应用——最小生成

    最小生成 生成(极小连通子):含有图中全部n个顶点,但只有n-1条边。并且n-1条边不能构成回路。 [在这里插入图片描述] 生成森林:非连通每个连通分量的生成一起组成非连通的生成森林。...[在这里插入图片描述] 求最小生成 使用不同的遍历的方法,可以得到不同的生成 从不同的顶点出发,也可能得到不同的生成。...按照生成的定义,n 个顶点的连通网络的生成有 n 个顶点、n-1 条边。...在网的多个生成中,寻找一个各边权值之和最小的生成 构造最小生成的准则 必须只使用该网中的边来构造最小生成; 必须使用且仅使用n-1条边来联结网络中的n个顶点 不能使用产生回路的边 --- 贪心算法...[在这里插入图片描述] 算法设计 构造非连通 ST=( V,{ } ); k = i = 0; // k 计选中的边数 while (k<n-1) { ++i; 检查边集 E 中第

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    的最小生成算法

    在上一篇文章中,我们看了一下的遍历算法,主要是对的深度优先遍历和的广度优先遍历算法思想的介绍。接下来让我们来看一下的最小声成算法。...首先,我们要知道,的最小生成是针对于有权而言的,笔者的上一篇文章只介绍了无权,其实有权和无权唯一的区别就是有权的边是有权值的,不同的边权值可以不同,对于无权我们可以把它看成所有边的权值都相等的有权...好了,下面我们来看一个有权: ? 这是百度百科上的一张有权的图片,和无权相比多了边的权值。Ok,那么最小生成算法是什么呢?...其实就是我们从给定的无向图中构造出一个无向且无回路子的顶点不能减少),使得的任意两个顶点都能通过若干条边直接或者间接连同,当构造的子的边的权值之和最小的时候,这个子就是这个的最小生成。...下面我们来看一下 Prim 算法的核心思想: 我们换个角度思考一下:既然最后我们需要的最小生成一定要有 n 个顶点,那么我们直接向这个最小生成加入的顶点就行了。

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    的应用:最小生成

    从前面的学习中,我们应该能够发现,就是一种扩展的树结构。对于来说,它只有一个上级结点,同级结点之间没有关联。而则打破了的这些规则。...这样形成的一颗简单的其实就是能够串联所有结点的一条路径,而最小生成的概念,其实就是对于有权来说,权数最少的那条能够串连起所有结点的边的路径,或者也可以说是最小连通、最小连通子、最小代价。...从上图中就可以看出,对于一个有权来,可以有许多生成的方式,不过不同的路线方式的结果会不同,只有最后一个路径形成的生成具有路径最小的那颗,就是我们需要的最小生成。 为什么要强调是有权呢?...然后不断累加所有的路径权值,最后就得到了遍历整张的最小生成路径。...最小生成是不是很好玩的东西,的结构其实是很复杂的,不过越是复杂的东西能够玩出的花活也越多。

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    使用 cProfile 和火焰调优 Python 程序性能

    我们知道解析一个 html 文档,第一步是建立 DOM ,通常情况下,我们可能会从其中抽取一些链接。...lxml 库帮我们做了一个贴心的默认值,那就是在构造 DOM 的时候,根据传入的 url 来吧页面中的所有 url 都重写成绝对路径。看起来这是个很贴心的功能,但是在这里却成了性能瓶颈。...从 cProfile 的表格现在已经看不出什么结果来了,下一步我们开始使用火焰,可视化往往能让我们更容易注视到性能瓶颈。(为什么不一开始就用火焰呢?因为我以为很麻烦。。...实际很简单) Python 中有一个第三方包(见参考文献)可以直接从 cProfile 的结果生成火焰: 在原有的代码中加上一句: pr.dump_stats("pipeline.prof") 调用该工具...这点上 Python 本身没有做到,反倒是 Go 实践地非常好。 扯远了,程序的瓶颈其实不外乎CPU、内存和 IO 三个方面,而 cProfile 和火焰是判断 CPU 瓶颈的一把利器。

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    回归模型python代码实现

    七) 下面直接给出上面四种回归的代码: [python] view plaincopy from numpy import * def loadDataSet(fileName):...下面来看看的构建代码: [python] view plaincopy def createTree(dataSet, leafType=regLeaf, errType=regErr, ops=(1,4...其中调用了最佳分割特征的函数:chooseBestSplit,前面决策的构建中,这个函数里用熵来度量,这里采用误差(方差)来度量,同样先看代码: [python] view plaincopy def...(五) 对于的叶子节点和节点值的合理性,大家逐个对照(五)来验证吧。...如果把叶子节点换成分段线性函数,那么就变成了模型,如(六)所示: ? (六) (六)中明显是两个直线组成,以X坐标(0.0-0.3)和(0.3-1.0)分成的两个线段。

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