小球下落
【题目大意】
有一颗二叉树，最大深度为D，且所以叶子的深度都相同。所有结点从上到下 从左到右编号为1,2,3，....2^D-1.在结点1处放一个小球，他会往下落。每个内结点 上都有一个开关，初始全部关闭，当每次有小球落到一个开关时，状态会发生改 变。当小球到达一个内结点时，如果该结点上的开关关闭，则往左走，否则往右...
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2016-05-07 11:19:34
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回忆一二事
发表于 2016/02/06
家里养了十几年的玉树没能活过这个冬天。
今年冬天相对前几年很冷，爸爸嫌它太大了，没往屋子里面挪，玉树应该是在最寒风凛冽的那几日，没有坚持住，没等到今天的阳光了。
妈妈在收拾残局，玉树现在早已枯萎，庞大的身躯都耷拉了下来，曾经绿色多肉的叶子都凋成了干。那粗壮的根早已被冻烂，妈妈轻易一揪根就被掰断了。当时还...
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2016-05-07 09:28:54
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n个点，组成一个无向图，求这个图中割点的数量。模板题。
只是这道题在输入数据的时候有点麻烦，如样例中，第一组数据有五个点，5 1 2 3 4 表示5这个点与1 2 3 4 点相连。其中这个图的割点只是5这个点。第二组数据6个点，2 与1 3 5相连，5与2 4 6相连，其中2点与5点都是割点。
有两类节点可以成为割点：对根节点u，若其有两棵或两棵以上的子树，则该根结点u为割点；
对非叶子节...
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2016-05-07 09:15:20
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9 Decision Tree9.1 Decision Tree Hypothesis 本节主要讲述了决策树的两种解释，一种是决策树是由叶子节点和路径组成的，当选择叶子节点对应的路径时采用对应的叶子节点结果；另一种观点是由分叉的树递归组成，当选择某一分支时将采用分支对应的子树的演算法结果。
决策树的优点在于可解释性强，高效。缺点是理论保证不足，并且算法多样。9.2 Decision Tree...
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2016-05-07 09:10:22
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堆排序算法时间复杂度为 O(nlgn)
堆从结构上讲，应该是一棵完全二叉树。在堆排序中一个很重要的概念是，维持最大堆的特性。最大堆就是每个节点的值比它左右孩子节点都要大。
我们首先将非叶子节点 都维持最大堆的特性一次。就是说保证非叶子节点它的左右孩子都比它的值要小。build_max_heap函数实现
其中，一个很重要的函数是max_heapify，它的功能是控制单个节点，保证它的孩子节点小...
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2016-05-07 08:53:38
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二叉树的非递归遍历中，前序和中序都比较简单。一. 前序遍历 前序遍历只需要首先对每一个父节点输出，然后再处理左子，将左儿子压栈，由于是前序遍历压栈前都先输出该节点（弹栈的时候就不用输出，当然也不能在弹栈的时候输出），当最左子节点入栈后，开始通过弹栈处理右子节点，对于叶子节点或者没有右节点的子节点就不需要处理，对于每一个非空右子节点，其处理方式和根节点一样。总之就是压栈时处理左子节点，弹栈再处理...
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2016-05-07 07:30:16
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哈夫曼树的基本概念 哈夫曼树(Huffman Tree),又叫最优二叉树，指的是对于一组具有确定权值的叶子结点的具有最小带权路径长度的二叉树。 (1)路劲(Path):从树中的一个结点到另一个结点之间的分支构成两个结点间的路径。 (2)路径长度(Path Length):路径上的分支树。 (3)树的 ...
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2016-05-07 06:28:40
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决策树是一种自顶向下的递归方法，其基本思想是以信息熵为度量构造一棵熵值下降最快的树，到叶子节点处的熵值为零，此时每个叶节点中的实例都属于一类。
决策树学习算法优点是，它可以自学习。在学习过程中，不需要使用者了解过多背景知识，只需要对实例进行较好的标注，就能够进行学习。决策树属于有监督学习。从一类无序、无规则的事物中推理决策树表示的分类规则。
决策树的建立...
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2016-05-06 16:00:12
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决策树是附加概率结果的一个树状的决策图，是直观的运用统计概率分析的图法。机器学习中决策树是一个预测模型，它表示对象属性和对象值之间的一种映射，树中的每一个节点表示对象属性的判断条件，其分支表示符合节点条件的对象。树的叶子节点表示对象所属的预测结果。...
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2016-05-06 15:31:06
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