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Binary-Tree-levorder
- 用C++实现二叉树中的层次遍历（Binary_tree.cpp中），levorder，用的是队列-Use C++ achieve the the hierarchical traversal (Binary_tree.cpp) binary tree, levorder, the queue
Tree-Pass-algorithm-
- 树的周游算法（层次遍历）：树的方法的一种，与先根、后跟相对-Tree travel the algorithm (hierarchical traversal): a tree method, and the first root, followed by a relatively
vbdrag
- 打开文件夹并显示文件夹中文件目录树，目录树分层显示-Open the folder and display the files in a folder directory tree, hierarchical display the directory tree
Chapter5_Tree
- 【数据结构】第5章部分习题解答 包括：层次遍历二叉树，判定是否是完全二叉树，判别两棵二叉树是否相同,树的前序、后序和层次遍历（以儿子兄弟链表的方法存储）-Data structure] Chapter 5 part exercise solutions include: hierarchical binary tree traversal, to determine whether it is complete binary tree, distinguish two binary tree i
path-menu
- 层次,wrappable(当容器宽度比长度变小的菜单),鼠标悬停和tab键驱动的菜单栏。最初创建代表选中项的路径在树形视图。 -Hierarchical, wrappable (when container width gets smaller than the menu length), mouse-hover and Tab-key driven menu bar. Originally created to represent a path to the selected item i
p3
- 基于二叉链表，实现二叉树的下列运算。 ①二叉树生成； ② 前序、中序和后序遍历； ③ 计算叶子数目； ④ 按层次遍历； ⑤ 求二叉树高度； ②、③和⑤运算分别采用递归和非递归算法实现 需先按前序序列创建结点-Based on the binary tree, binary tree of the following operators. ① binary generation ② preorder, inorder and postorder traversal
noname
- 2. 输入一个中缀表达式，构造表达式树，以文本方式输出树结构。 输入：例如，输入a+b+c*(d+e) 输出：以缩进表示二叉树的层次，左——根、右——叶、上——右子树、下——左子树 ――――――――――――――――――― e + d * c + b + a ―――――――――――――――――――――― -2 Enter an infix expression constru
exp7
- 构建一个 3 阶B 树； 设计一个层次遍历算法 levelBorder，输出B 树；-Build a 3-order B-tree design a hierarchical traversal algorithm levelBorder, output B-tree
main
- 二叉链表的建立，前中后序遍历（递归、非递归），层次遍历，删除子树，查找节点，求树的高度，以括号法输出二叉树-Build the binary tree, the former after preorder (recursive, non-recursive), hierarchical traversal, delete sub-tree to find the node, find the height of the tree, binary output in brackets law
avll
- （1） 插入新结点 （2） 前序、中序、后序遍历二叉树 （递归） （3） 前序、中序、后序遍历的非递归算法 （4） 层次遍历二叉树 （5） 在二叉树中查找给定关键字(函数返回值为成功1,失败0) （6） 交换各结点的左右子树 （7） 求二叉树的深度 （8） 叶子结点数 （9） 删除某结点-(1) Insert a new node (2) pre-order, in sequence, after the tree traversal (recursi
Decision_making_tree
- 机器学习课本中的未剪枝决策树代码实现，可以直接运行，自行根据书中（西瓜书）表进行建表，输出结果为层次遍历。(Machine learning textbooks do not prune decision tree code, you can run directly, according to the book (watermelon book) table built table, the output results for the hierarchical traversal.)
机器学习常用方法
- 机器学习常用方法的python实现，包括PCA，随机森林，决策树，层次聚类，kmeans，KNN，线性感知机等(Python implementation of common machine learning methods, including PCA, random forest, decision tree, hierarchical clustering, kmeans, KNN, linear perceptron, etc.)
树形控件1
- 树型控件（ treeview）以树型的方式显示一系列的分层次的项，每个项（子项）可以包 括一个或多个子项。每项或子项包括文字标题和可选的图标，用户可以通过点击该项来展开 或折叠该项中的子项。(A tree type control (treeview) displays a series of hierarchical items in a tree type, and each item (Zi Xiang) can be wrapped. Including one or more s
Clustering
- 1) 使用凝聚型层次聚类算法（即最小生成树算法）对所有数据点进行聚类，最后聚成3类。相异度定义方法可选择single linkage、complete linkage、average linkage或者average group linkage中任意一种。 2) 使用C-Means算法对所有数据点进行聚类。C=3。 任务2（必做）： 使用高斯混合模型（GMM）聚类算法对所有数据点进行聚类。C=3。并请给出得到的混合模型参数（包括比例??、均值??和协方差Σ）。 任务3（全做）： 1) 参考数据文