当前位置: 首页 > news >正文

离散数学 第七单元 tree

目录

树的定义

树的特点

Spanning Tree 生成树(重要!)

生成树算法

DFS 深度优先

BFS 广度优先 

Minimun Spanning Tree 最小生成树 

​Kruscal算法

Prim算法

根树

根数的遍历

前序遍历

中序遍历

后序遍历

表达式的二叉树

中缀形式

 前缀形式

​编辑后缀形式

最优树

树的定义

树:连通而不含回路的无向图

叶子:度数为1的节点

分支点:度数大于1的节点

树的特点

Spanning Tree 生成树(重要!)

生成树算法

这种算法不好用!详见DFS和BFS,better

DFS 深度优先

BFS 广度优先 

Minimun Spanning Tree 最小生成树 

 Kruscal算法

 选取的边数等于节点数-1时,选取完成! 比如一个图有12个节点,那你选到11条边就ok

1. 选出权值最小的边,权值最小为1,发现只有ef为1,画上

2. 选出权值为2的边。。

3. 选出权值为3的边。。

(以此类推,选边的个数小于节点数-1即可,注意只要选的边不会出现回路就可以)

蓝色为选取边,最后卷面上列个表即可 

Prim算法

 

蓝色的是选取的边。看样子,最后要把选了哪些边列个“表” 

根树

根数的遍历

前序遍历

中序遍历

后序遍历

表达式的二叉树

中缀形式

 前缀形式

后缀形式

(我有个想法就是,中序和后序都先转化为二叉树,再用中序写表达式计算会怎么样。。)

最优树

相关文章:

离散数学 第七单元 tree

目录 树的定义 树的特点 Spanning Tree 生成树(重要!) 生成树算法 DFS 深度优先 BFS 广度优先 Minimun Spanning Tree 最小生成树 ​Kruscal算法 Prim算法 根树 根数的遍历 前序遍历 中序遍历 后序遍历 表达式的二叉树 中缀…...

基于MPPT最大功率跟踪算法的涡轮机控制系统simulink建模与仿真

目录 1.课题概述 2.系统仿真结果 3.核心程序与模型 4.系统原理简介 5.完整工程文件 1.课题概述 基于MPPT最大功率跟踪算法的涡轮机控制系统simulink建模与仿真.mppt采用爬山法实现,仿真输出MPPT控制效果,功率,转速等。 2.系统仿真结果 …...

Hbase和Clickhouse对比简单总结

Hbase和Clickhouse是两种不同的数据库系统,它们各自适用于不同的场景。以下是两者之间的对比: 数据模型: HBase 是一种基于列的存储系统,它适合处理大规模的数据集,特别是那些需要快速随机访问的场景。ClickHouse 则是…...

Spring基础之AOP和代理模式

文章目录 理解AOPAOP的实现原理 AOP代理模式静态代理动态代理1-JDK动态代理2-CGLIB动态代理 总结 理解AOP OOP - - Object Oriented Programming 面向对象编程 AOP - - Aspect Oriented Programming 面向切面编程 AOP是Spring提供的关键特性之一。AOP即面向切面编程&#xff0…...

二层交换机和三层交换机区别

01、二层交换机 二层交换机,也被称为数据链路层交换机,是在OSI模型的数据链路层(第二层)进行数据交换的设备。它基于MAC(Media Access Control)地址来转发数据包,实现局域网内部的数据传输 1、…...

【Java程序设计】【C00267】基于Springboot的在线考试系统(有论文)

基于Springboot的在线考试系统(有论文) 项目简介项目获取开发环境项目技术运行截图 项目简介 本系统是基于Springboot的在线考试系统;本系统主要分为管理员、教师和学生三种角色; 管理员登录系统后,可以对首页&#x…...

【LeetCode】416. 分割等和子集(中等)——代码随想录算法训练营Day41

题目链接:416. 分割等和子集 题目描述 给你一个 只包含正整数 的 非空 数组 nums 。请你判断是否可以将这个数组分割成两个子集,使得两个子集的元素和相等。 示例 1: 输入:nums [1,5,11,5] 输出:true 解释&#x…...

51单片机学习(4)-----独立按键进一步控制LED灯

前言:感谢您的关注哦,我会持续更新编程相关知识,愿您在这里有所收获。如果有任何问题,欢迎沟通交流!期待与您在学习编程的道路上共同进步。 目录 一. 独立按键灵活控制LED 程序一:单个独立按键控制多个…...

Redis 学习笔记 3:黑马点评

Redis 学习笔记 3:黑马点评 准备工作 需要先导入项目相关资源: 数据库文件 hmdp.sql后端代码 hm-dianping.zip包括前端代码的 Nginx 启动后端代码和 Nginx。 短信登录 发送验证码 PostMapping("code") public Result sendCode(RequestP…...

电脑恢复删除数据的原理和方法

在恢复数据的时候,很多人都会问,为什么删除的数据还能恢复?本篇和大家一起了解下硬盘上数据的存储方式,文件被删除的时候具体发生了什么,帮助大家理解数据恢复的基本原理。最后还会分享一个好用的数据恢复工具并附上图…...

SpringBoot和SpringCloud的区别,使用微服务的好处和缺点

SpringBoot是一个用于快速开发单个Spring应用程序的框架,通过提供默认配置和约定大于配置的方式,快速搭建基于Spring的应用。让程序员更专注于业务逻辑的编写,不需要过多关注配置细节。可以看成是一种快速搭建房子的工具包,不用从…...

32单片机基础:GPIO输出

目录 简介: GPIO输出的八种模式 STM32的GPIO工作方式 GPIO支持4种输入模式: GPIO支持4种输出模式: 浮空输入模式 上拉输入模式 下拉输入模式 模拟输入模式: 开漏输出模式:(PMOS无效,就…...

【linux】查看openssl程序的安装情况

【linux】查看openssl程序的安装情况 1、查看安装包信息 $ rpm -qa |grep openssl 2、安装路径 $ rpm -ql openssl $ rpm -ql openssl-libs $ rpm -ql openssl-devel 3、相关文件和目录 /usr/bin/openssl /usr/include/openssl /usr/lib64/libssl.so.* /usr/lib64/libcrypto…...

高防服务器主要运用在哪些场景?

高防服务器主要是用来防御DDOS攻击的服务器,能够为客户提供安全维护,高防服务器能够帮助网站拒绝服务攻击,定时扫描网络主节点,进行查找可能会出现的安全漏洞的服务类型,高防服务器也会根据不同的IDC机房环境来提供硬防…...

Eureka:微服务中的服务注册与发现机制

引言 在微服务架构中,由于服务数量巨大并且各个服务的实例可能会频繁上下线,因此服务注册和发现机制至关重要。 那么,有什么工具或技术可以帮助我们解决这个问题呢? 答案就是Eureka。 一、Eureka简介 Eureka是Netflix公司开源的…...

python程序设计基础:字符串与正则表达式

第四章:字符串与正则表达式 4.1字符串 最早的字符串编码是美国标准信息交换码ASCII,仅对10个数字、26个大写英文字母、26个小写英文字母及一些其他符号进行了编码。ASCII码采用1个字节来对字符进行编码,最多只能表示256个符号。 随着信息技…...

华为配置WDS手拉手业务示例

配置WDS手拉手业务示例 组网图形 图1 配置WDS手拉手业务示例组网图 业务需求组网需求数据规划配置思路配置注意事项操作步骤配置文件 业务需求 企业用户通过WLAN接入网络,以满足移动办公的最基本需求。但企业考虑到AP通过有线部署的成本较高,所以通过建立…...

Apache celeborn 安装及使用教程

1.下载安装包 https://celeborn.apache.org/download/ 测0.4.0时出现https://github.com/apache/incubator-celeborn/issues/835 2.解压 tar -xzvf apache-celeborn-0.3.2-incubating-bin.tgz 3.修改配置文件 cp celeborn-env.sh.template celeborn-env.shcp log4j2.xml.…...

数据保护:如何有效应对.BecSec-P-XXXXXXXX勒索病毒的威胁

导言: 随着网络安全威胁的不断增加,勒索软件成为了网络犯罪分子的一种常见手段之一。.BecSec-P-XXXXXXXX勒索病毒(简称.BecSec勒索病毒)作为其中之一,对用户的数据安全构成了严重威胁。本文91数据恢复将介绍.BecSec勒…...

流畅的Python(十二)-继承的优缺点

一、核心要义 1. 子类化内置类型的缺点 2.多重继承和方法解析顺序 二、代码示例 1. 子类化内置类型的缺点 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- # Time : 2024/2/24 7:29 # Author : Maple # File : 01-子类化内置类型的问题.py # Software: PyCharm fr…...

基于大模型的 UI 自动化系统

基于大模型的 UI 自动化系统 下面是一个完整的 Python 系统,利用大模型实现智能 UI 自动化,结合计算机视觉和自然语言处理技术,实现"看屏操作"的能力。 系统架构设计 #mermaid-svg-2gn2GRvh5WCP2ktF {font-family:"trebuchet ms",verdana,arial,sans-…...

Python爬虫实战:研究feedparser库相关技术

1. 引言 1.1 研究背景与意义 在当今信息爆炸的时代,互联网上存在着海量的信息资源。RSS(Really Simple Syndication)作为一种标准化的信息聚合技术,被广泛用于网站内容的发布和订阅。通过 RSS,用户可以方便地获取网站更新的内容,而无需频繁访问各个网站。 然而,互联网…...

页面渲染流程与性能优化

页面渲染流程与性能优化详解(完整版) 一、现代浏览器渲染流程(详细说明) 1. 构建DOM树 浏览器接收到HTML文档后,会逐步解析并构建DOM(Document Object Model)树。具体过程如下: (…...

第25节 Node.js 断言测试

Node.js的assert模块主要用于编写程序的单元测试时使用,通过断言可以提早发现和排查出错误。 稳定性: 5 - 锁定 这个模块可用于应用的单元测试,通过 require(assert) 可以使用这个模块。 assert.fail(actual, expected, message, operator) 使用参数…...

【论文笔记】若干矿井粉尘检测算法概述

总的来说,传统机器学习、传统机器学习与深度学习的结合、LSTM等算法所需要的数据集来源于矿井传感器测量的粉尘浓度,通过建立回归模型来预测未来矿井的粉尘浓度。传统机器学习算法性能易受数据中极端值的影响。YOLO等计算机视觉算法所需要的数据集来源于…...

R语言速释制剂QBD解决方案之三

本文是《Quality by Design for ANDAs: An Example for Immediate-Release Dosage Forms》第一个处方的R语言解决方案。 第一个处方研究评估原料药粒径分布、MCC/Lactose比例、崩解剂用量对制剂CQAs的影响。 第二处方研究用于理解颗粒外加硬脂酸镁和滑石粉对片剂质量和可生产…...

C++:多态机制详解

目录 一. 多态的概念 1.静态多态(编译时多态) 二.动态多态的定义及实现 1.多态的构成条件 2.虚函数 3.虚函数的重写/覆盖 4.虚函数重写的一些其他问题 1).协变 2).析构函数的重写 5.override 和 final关键字 1&#…...

RabbitMQ入门4.1.0版本(基于java、SpringBoot操作)

RabbitMQ 一、RabbitMQ概述 RabbitMQ RabbitMQ最初由LShift和CohesiveFT于2007年开发,后来由Pivotal Software Inc.(现为VMware子公司)接管。RabbitMQ 是一个开源的消息代理和队列服务器,用 Erlang 语言编写。广泛应用于各种分布…...

FFmpeg:Windows系统小白安装及其使用

一、安装 1.访问官网 Download FFmpeg 2.点击版本目录 3.选择版本点击安装 注意这里选择的是【release buids】,注意左上角标题 例如我安装在目录 F:\FFmpeg 4.解压 5.添加环境变量 把你解压后的bin目录(即exe所在文件夹)加入系统变量…...

uniapp 实现腾讯云IM群文件上传下载功能

UniApp 集成腾讯云IM实现群文件上传下载功能全攻略 一、功能背景与技术选型 在团队协作场景中,群文件共享是核心需求之一。本文将介绍如何基于腾讯云IMCOS,在uniapp中实现: 群内文件上传/下载文件元数据管理下载进度追踪跨平台文件预览 二…...