通过研究各种决策树分类算法的并行方案后，并行设计C4.5算法。同时根据Hadoop云平台的MapReduce编程模型，详细描述C4.5并行算法在MapReduce编程模型下的实现及其执行流程。最后，对输入的海量文本数据进行分类，验证了算法的高效性和扩展性。

最小生成树的构造，以及求最小生成树的 普利姆算法和克鲁斯卡尔算法，C++实现算法

二叉树的层次遍历 #include #include using namespace std; #define ElemType char #define maxSize 100 typedef struct Tree{ ElemType data; struct Tree * rchild; struct Tree * lchild; }Tree,*Treep; /* 采用前序遍历的思想创建二叉树 */ void createTree(Tree * &p){ char c; scanf("%c",&c); if(c == ' '){ return; } p = (Tree *)malloc(sizeof(Tree)); p->data = c; p->lchild = NULL; p->rchild = NULL; createTree(p->lchild); createTree(p->rchild); } /* 该算法的主要思想是 1. 输出根节点的值 2. 把该节点的左孩子添加到队

二叉树遍历问题 //二叉树的结构定义 typedef struct csNode { char data; struct csNode*lchild; struct csNode*rchild; } Csnode,*tree; //二叉树的建立 void CreatTree(tree *T) { char ch; cin>>ch; if(ch=='#') *T=NULL; else { *T=new Csnode; if(!T) return; (*T)->data=ch; printf("请输入%c的左子树: ",ch); CreatTree(&(*T)->lchild); printf("请输入%c的右子树: ",ch); CreatTree(&(*T)->rchild); } } //前序遍历算法 void PreCreat(tree T) { if(T==NULL) return ; cout<data<<" "; PreCreat(T->lchild); Pr

满二叉树的前序遍历 //二叉树的结构定义 typedef struct csNode { char data; struct csNode*lchild; struct csNode*rchild; } Csnode,*tree; //二叉树的建立 void CreatTree(tree *T) { char ch; cin>>ch; if(ch=='#') *T=NULL; else { *T=new Csnode; if(!T) return; (*T)->data=ch; printf("请输入%c的左子树: ",ch); CreatTree(&(*T)->lchild); printf("请输入%c的右子树: ",ch); CreatTree(&(*T)->rchild); } } //前序遍历算法 void PreCreat(tree T) { if(T==NULL) return ; cout<data<<" "; PreCreat(T->lchild);

满二叉树的前序遍历 if(T==NULL) return ; MidCreat(T->lchild); cout<data<<" "; MidCreat(T->rchild); } //后序遍历算法 void RearCreat(tree T) { if(T==NULL) return ; RearCreat(T->lchild); RearCreat(T->rchild); cout<data<<" "; } int main() { printf("请输入第一个节点的数据:\n"); tree T; CreatTree(&T); cout<<"前序遍历："; PreCreat(T); cout<<"\n中序遍历："; MidCreat(T) ; cout<<"\n后序遍历："; RearCreat(T) ; }

18923 二叉树的直径 typedef struct treenode { int pn;//双亲结点所在下标 int lchild=0;//左孩子 int rchild=0;//右孩子 int maxlen=1;//以该结点为根节点的子树的深度 } Tree; Tree t[10005]; //A用于按输入顺序存储结点 int A[10005]; int main() { int Ans=0,j=0; int n; cin>>n; For(i,1,n) { int p,c; cin>>p>>c; if(i==1) A[j++]=p; if(!t[p].lchild)//p的左孩子为空 { t[c].pn=p; t[p].lchild=c; } else { t[c].pn=p;

目的是能使用Python进行rtmp推流，方便在h264帧里加入弹幕等操作。 librtmp使用的是0.3.0，使用树莓派noir官方摄像头适配的。 通过wireshark抓ffmpeg的包一点点改动，最终可以在red5和斗鱼上推流了。 没怎么写过python，有不恰当的地方请包涵。 上代码： # -- coding: utf-8 -- # http://blog.csdn.net/luhanglei import picamera import time import traceback import ctypes from librtmp import * global meta_pa

前言 本篇章主要介绍哈夫曼树及哈夫曼编码，包括哈夫曼树的一些基本概念、构造、代码实现以及哈夫曼编码，并用Python实现。 1. 基本概念 哈夫曼树(Huffman(Huffman(Huffman Tree)Tree)Tree)，又称为最优二叉树，指的是带权路径长度最小的二叉树。树的带权路径常记作： 其中，nnn为树中叶子结点的数目，wkw_kwk​为第kkk个叶子结点的权值，lkl_klk​为第kkk个叶子结点与根结点的路径长度。 带权路径长度是带权结点和根结点之间的路径长度与该结点的权值的乘积。有关带权结点、路径长度的概念请参阅这篇博客。 对于含有nnn个叶子结点的哈夫曼树，其共有

预防心脏病变得非常必要。良好的数据驱动的心脏病预测系统可以改善整个研究和预防过程，确保更多的人可以过上健康的生活。这就是机器学习发挥作用的地方。机器学习有助于预测心脏疾病，而且做出的预测相当准确。 该项目涉及对心脏病患者数据集进行分析，并进行适当的数据处理。然后，训练不同的模型，并使用不同的算法KNN、决策树、随机森林进行预测