Python中的树的子树判定算法详解 树的子树判定是指判断一个树是否是另一棵树的子树。在本文中，我们将深入讨论树的子树判定问题以及如何通过递归算法来解决。...我们将提供Python代码实现，并详细说明算法的原理和步骤。 树的子树判定问题 给定两棵二叉树，判断其中一棵树是否是另一棵树的子树。子树的定义是在原树中任意节点与其所有后代形成的树。...递归算法求解子树判定问题 递归算法是求解子树判定问题的一种常见方法。我们可以递归地判断两个树是否相等，然后在递归地对树的左子树和右子树进行判定。...:", result) 输出结果： 树2是否是树1的子树: True 这表示树2是树1的子树。...递归算法在解决子树判定问题时具有直观且高效的特性。通过理解算法的原理和实现，您将能够更好地处理树结构问题。
一个结点的子树是该结点加上它的所有后代的集合。 返回能满足“以该结点为根的子树中包含所有最深的结点”这一条件的具有最大深度的结点。 ?...输出 "[2, 7, 4]" 是对根结点的值为 2 的子树的序列化表述。 输入和输出都具有 TreeNode 类型。 提示： 树中结点的数量介于 1 和 500 之间。...最深叶节点的最近公共祖先（递归比较子树高度） 跟链接的题是一个意思，表述不太一样。
题意：把一颗树分成3部分，使得每一部分的点权和相等 很容易发现每一颗子树的点权是固定的，因为总和固定，设每一部分的大小为W，那么我们就从下往上更新，遇到等于W的子树就sz重置成0....//Codeforces Round 767C //树形结构,算子树总和 #include using namespace std; const int maxn =
（2）从网的边集 E 中选取一条权值最小的边，若该条边的两个顶点分属不同的树，则将其加入子图。...克鲁斯卡尔算法的时间复杂度为O（eloge）(e为网中边的数目)，因此它相对于普里姆算法而言，适合于求边稀疏的网的最小生成树。克鲁斯卡尔算法从另一途径求网的最小生成树。...在E中选择代价最小的边，若该边依附的顶点落在T中不同的连通分量上，则将此边加入到T中，否则舍去此边而选择下一条代价最小的边。依次类推，直至T中所有顶点都在同一连通分量上为止。 ?...2 3 89 3 1 91 1 2 32 5 7 1 2 5 2 3 7 2 4 8 4 5 11 3 5 10 1 5 6 4 2 12 0 样例输出 0 17 16 26 C+...Kruskal(克鲁斯卡尔)贪心算法
所有可能的生成树中，权重和最小的那棵生成树就叫最小生成树。在无向加权图中计算最小生成树，使用最小生成树算法的现实场景中，图的边权重一般代表成本、距离这样的标量。...kruskal 这里就用到了贪心思路：将所有边按照权重从小到大排序，从权重最小的边开始遍历，如果这条边和mst中的其它边不会形成环，则这条边是最小生成树的一部分，将它加入mst集合；否则，这条边不是最小生成树的一部分...100]; //存储所有边 Edge edges[100]; //顶点数，边数 int v,e; //优先队列 priority_queue proQue; //最小生成树的权重
a<b) b = b - a; } printf("%d\n",a); return 0; } 结果展示 ---- 方法二 思路： 1.选出a，b中最小的一个数字放到...c中 2.分别用a，b对c求余数，即看是否能被c整除 3.直到a，b同时都能被c整除 4.如不能整除，c– (c的值减一) 继续从2开始执行 5.也就是说该循环的判断条件为 a，b能否同时被...c整除，只要有一个数不能被c整除，循环继续执行 举例说明： a = 9 b = 4 将其中最小的数字赋予c c = 4 a%c = 1 ,b%c = 0 a,b不能同时被c整除 循环继续...c– ，c = 3 a%c = 0 ,b%c = 1 a,b不能同时被c整除 循环继续 c– ，c = 2 a%c = 1 ,b%c = 0 a,b不能同时被c整除 循环继续 c– ，...= 21 此时c不为0 执行 a = b ， b = c ， a = 28 ，b = 21 c = a%b = 28%21 = 7 ，则c = 7 此时c不为0 执行 a = b ， b = c
本文只是告诉大家如何计算缩放之后的宽度和高度，不包含实际的图片缩放方法 如下图，我要将图片的大小进行等比缩放，此时我要求图片的宽度和高度大于最小尺寸，但是要求宽度和高度都不大于最大尺寸，如果这两个规则冲突...按照规则可以看到，如下图，图片的宽度等于最大宽度了，此时虽然图片的高度小于最小高度，但是也不应该对图片进行缩放 ? 为什么需要有最大限制？...原因是等比缩放对于长图计算不友好，如果我有一张图片的宽度和高度比例是 1:1000 那么此时如果没有限制最大高度，那么将宽度缩放到最小宽度需要缩放10倍，此时的高度就太大了 下面就是计算方法 先定义大小这个类...，但是不大于最大大小，缩放使用等比缩放 /// /// 规则： /// /// - 如果有一边小于最小大小...height * scale); } 在 WPF 中可以通过设置 Image 控件的宽度和高度，此时因为尺寸是使用相同的值缩放，所以刚好图片使用 Fill 就能贴上去 但是无论用什么的算法
笔者近日实现了最小堆类及其派生的优先级队列，特将代码奉上，不足之处还请指出！ .../** * The Minimum Heap Class and Heap Sort in C++ * Thanks to Introduction to Algorithms (CLRS) Chapter..._delete(3); heap.showAll(); return 0; } 这个是优先级队列： /** * The Priority Queue Class in C++ * Thanks
# 最大最小距离算法的Python实现 # 数据集形式data=[[],[],...,[]] # 聚类结果形式result=[[[],[],...],[[],[],...],...] # 其中[]为一个模式样本
这个唯一的元素是栈A的当前最小值。...（考虑到栈中元素可能不是类对象，所以B栈存储的是A栈元素的下标） 3.每当新元素进入栈A时，比较新元素和栈A当前最小值的大小，如果小于栈A当前最小值，则让新元素的下标进入栈B，此时栈B的栈顶元素就是栈A...当前最小值的下标。...4.每当栈A有元素出栈时，如果出栈元素是栈A当前最小值，则让栈B的栈顶元素也出栈。此时栈B余下的栈顶元素所指向的，是栈A当中原本第二小的元素，代替刚才的出栈元素成为了栈A的当前最小值。...这个解法中近栈、出栈、取最小值的时间复杂度都是O(1)，最坏情况空间复杂度是O(N)。
基本思想： 1 置S={1} 2 只要S是V的真子集就做如下的贪心选择： 选取满足条件的i ，i属于S，j输入V-S，且c[i][j]最小的边，并将定点j加入S中 这个过程直到S==V为止。...3 这个过程所选的边，恰好就是最小生成树 算法描述： void Prim(int n,Type * * c) { T = 空集; S = {1}; while(S !...= V) { (i,j)=i 属于 S 且 j属于V-S的最小权边; T = T∪{(i,j)}; S = S ∪ {j}; } } 模版代码...： template vodi Prim(int n,Type * * c) { Type lowcost[maxint]; int closest[maxint...]; bool s[maxint]; s[1] = true; for(int i=2;i<=n;i++) { lowcost[i] = c[1][i];
文章整理自网络 简介 随机增量算法是计算几何的一个重要算法，它对理论知识要求不高，算法时间复杂度低，应用范围广大。...最小圆覆盖问题 题意描述 在一个平面上有n个点，求一个半径最小的圆，能覆盖所有的点。 算法 假设圆O是前i-1个点得最小覆盖圆，加入第i个点，如果在圆内或边上则什么也不做。...令前i-1个点的最小覆盖圆为C 如果第i个点在C内，则前i个点的最小覆盖圆也是C 如果不在，那么第i个点一定在前i个点的最小覆盖圆上，接着确定前i-1个点中还有哪两个在最小覆盖圆上。...{ double a1 = B.x - A.x, b1 = B.y - A.y, c1 = (a1 * a1 + b1 * b1) / 2; double a2 = C.x...= A.x + (c1 * b2 - c2 * b1) / d; o.y = A.y + (a1 * c2 - a2 * c1) / d; r = o.dis(A);
最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或 prim（普里姆）算法求出。...03 — prim（普里姆）算法 算法描述 输入：一个加权连通图，其中顶点集合为V，边集合为E； 初始化：Vnew = {A}，其中 A 为顶点集合V中的任一节点（起始点），Enew = {},为空；...得到的最小生成树如下： D / \ A F \ B / E / \ G C 总费用最小为39 05...github.com/jackzhenguo/machine-learning/tree/master/basics 运行以上代码，产生的结果如下： weight sum: 39 vertex: D A F B E C...G edge: (D,A) (D,F) (A,B) (B,E) (E,C) (E,G) 与上文的结果一致
贪心算法不是对所有的问题都能得到整体最优解（也就是说这两种算法不是万能的）。 并且 最小生成树是不唯一的！...除了 Kruskal 算法以外，普里姆算法（Prim 算法）也是常用的最小生成树算法。...prim 算法的核心信仰是：从已知扩散寻找最小。它的实现方式和 Dijkstra算法相似但稍微有所区别，Dijkstra 是求单源最短路径。而每计算一个点需要对这个点从新更新距离。...4 c->i:2 构成环：g->i:6 c->d:7 构成环：h->i:7 构成环：b->c:8 d->e:9 Prim:37 [0]->a [1]->b [2]->c [3]->d [4]-...总的来说，Prim 算法是 以点为对象，挑选与点相连的最短边来构成最小生成树。而 Kruskal 算法是以边为对象，不断地加入新的不构成环路的最短边来构成最小生成树。
而今天我们要说一个非常实用的算法——最小生成树的建立！这是图论中一个经典问题，可以使用Kruskal和Prim两种算法来进行实现！...最小生成树 如上图所示，一幅两两相连的图中，找到一个子图，连接到所有的节点，并且连接边的权重最小（也就是说边的数量也是最小的，这也保证了其是树结构）. 2 Kruskal算法（克鲁斯卡算法） Kruskal...算法是一种贪心算法，我们将图中的每个edge按照权重大小进行排序，每次从边集中取出权重最小且两个顶点都不在同一个集合的边加入生成树中！...4 资源分享 以上完整代码文件（C++版）,文件名为：最小生成树（Kruskal算法和Prim算法）.cpp，请关注我的个人公众号 （算法工程师之路），回复"左神算法基础CPP"即可获得，并实时更新！...希望大家多多支持哦~ 公众号简介：分享算法工程师必备技能，谈谈那些有深度有意思的算法，主要范围：C++数据结构与算法/深度学习（CV），立志成为Offer收割机！
前言 在数据结构与算法的图论中，(生成)最小生成树算法是一种常用并且和生活贴切比较近的一种算法。但是可能很多人对概念不是很清楚。...最小生成树可以用kruskal（克鲁斯卡尔）算法或prim（普里姆）算法求出。 通俗易懂的讲就是最小生成树包含原图的所有节点而只用最少的边和最小的权值距离。...从定义上分析，最小生成树其实是一种可以看作是树的结构。而最小生成树的结构来源于图(尤其是有环情况)。通过这个图我们使用某种算法形成最小生成树的算法就可以叫做最小生成树算法。...具体实现上有两种实现方法、策略分别为kruskal算法和prim算法。 学习最小生成树实现算法之前我们要先搞清最小生成树的结构和意义所在。咱么首先根据一些图更好的祝你理解。...此时被选择的边构成最小生成树。 ? 在这里插入图片描述 ? 在这里插入图片描述 Prim算法 除了Kruskal算法以外，普里姆算法（Prim算法）也是常用的最小生成树算法。虽然在效率上差不多。
一、题目 1、算法题目 “实现MinStack类，实现push/pop/top操作。” 题目链接： 来源：力扣（LeetCode） 链接： 155....最小栈 - 力扣（LeetCode） 2、题目描述 设计一个支持 push ，pop ，top 操作，并能在常数时间内检索到最小元素的栈。...int getMin() 获取堆栈中的最小元素。...那么就可以在每个元素入栈的时候，保存栈内最小值，那么无论何时，栈顶元素都是存储的最小值。...三、总结 用一个栈，这个栈同时保存的是每个数字进栈的时候的值 与 插入该值后的栈内最小值。 即每次新元素入栈的时候保存一个元组： （当前值 ，栈内最小值） 。
最小生成树： 构造连通图的最小代价生成树称为最小生成树，也就是说，所有的边加权后和最小的树。 Prim算法 Prim算法计算最小生成树的方法从一个结点开始使树一点点的成长。...C语言实现 /*普利姆Prim算法求最小生成树*/ void mini_span_tree_prim(graph_type g) { int min = 0; /*保存最小权值*/ int...*/ } } } } Kruskal算法 Prim算法是以某个顶点开始，逐步寻找各个顶点上最小权值的边，这样一步步来构建最小生成树。...在形式上Kruskal算法是在处理一个森林，开始的时候，存在n棵单结点的树，每次添加一条边把两棵树合并成一棵树，当算法终止时剩下的一棵树就是最小生成树。...假设图和上面一样 首先我们得到一张表，每条边按权值从小到大排序 然后开始加边，优先选择权值小的边 加最后一条边，得到最小生成树，和Prim算法得到的一样 Kruskal算法C语言实现 #define MAXedge_type
算法思想： 1 将G的n个顶点看成n个孤立的连通分支，所有的边按权从小到大排序 2 当查看到第k条边时， 如果断点v和w分别是当前的两个不同的连通分支t1和t2中的顶点时，就用边（v,m）j将t1,
考虑特征x与分类目标c，计算I（x，c），I（x，c）的大小代表了x与c之间的关联度的大小。从所有特征中选出与c之间互信息最大的m个特征，就可以得到与c最相关的m个特征。...最大相关度与最小冗余度 设S表示特征{xi}的集合，|S|=m. 为了选出m个最相关特征，使得S满足如下公式： ? 可见目标是选出m个平均互信息最大的集合S。...最终目标是求出拥有最大相关度-最小冗余度的集合S，直接优化下式： ? 直观上说D的增大，R的减小都会使得目标函数增大。 假设现在S中已有m-1个特征，现在需要从余下的特征中选择第m个特征。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
腾讯会议
