数据结构与算法分析（C++）——二叉树文章目录数据结构与算法分析（C++）——二叉树一、前言二、二叉树的一些常见操作①二叉树的存储结构②二叉树的先序遍历③二叉树的中序遍历④二叉树的后序遍历⑤复制二叉树⑤计算二叉树的深度三、完整代码三、总结一、前言树的遍历操作需要和栈相结合，虽然C++中有许多关于数据结构的头文件可以直接拿来使用，但对于数据结构的初学者，栈的常见操作、基本原理、代码实现都应该了熟于心

Apriori算法是一种挖掘关联规则的频繁项集算法，其核心思想是通过候选集生成和向下封闭检测两个阶段来挖掘频繁项集。k-近邻（kNN, k-NearestNeighbor）是在训练集中选取离输入的数据点最近的k个邻居，根据这个k个邻居中出现次数最多的类别（最大表决规则），作为该数据点的类别。DBSCAN算法：如果一个点q的区域内包含多于MinPts个对象，则创建一个q作为核心对象的簇。然后，反复地

首先扫描数据库中所需要进行分析的数据，在设置完支持度以及置信度以后，在最小支持度的支持下产生频繁项，即统计所有项目集中包含一个或一个以上的元素频数，找出大于或者等于设置的支持度的项目集。其次就是频繁项的自连接。在方法体内部，遍历所有的频繁项目集，得到每一项频繁项目集的非空子集集合subSet，遍历每一项频繁项目集的非空子集，以此非空子集和此频繁项目集作为参数，调用isConfidence()方法判

K-means聚类算法是先随机选取K个对象作为初始的聚类中心。然后计算每个对象与各个种子聚类中心之间的距离，把每个对象分配给距离它最近的聚类中心。聚类中心以及分配给它们的对象就代表一个聚类。一旦全部对象都被分配了，每个聚类的聚类中心会根据聚类中现有的对象被重新计算。这个过程将不断重复直到满足某个终止条件。终止条件可以是没有(或最小数目)对象被重新分配给不同的聚类，没有(或最小数目)聚类中心再发生变

DBSCAN是一个比较有代表性的基于密度的聚类算法。与划分和层次聚类方法不同，它将簇定义为密度相连的点的最大集合，能够把具有足够高密度的区域划分为簇，并可在有“噪声”的空间数据库中发现任意形状的聚类。从数据库中抽取一个未处理过的点，如果抽出的点是核心点，那么找出所有从该点密度可达的对象，形成一个簇；如果抽出的点是边缘点（非核心对象），跳出本次循环，寻找下一点，直到所有点都被处理。

方法二：从一个陆地节点开始，判断向上方向和向左方向是否为陆地，若为陆地，说明当前陆地节点和方向陆地节点是两个相邻节点，相邻节点有2条边是重叠的，故最后应该将所有的陆地节点 * 4算出总边长数，再减去重叠的节点边长数（重叠陆地节点 * 2），遍历结束将该结果返回即可。如果是处理当前访问的节点，当前节点如果是true，说明已经访问过该节点，直接终止本层递归，如果不是true，则将此节点置为true，开

数据信号的3种基本传输方式：基带传输、频带传输和数字数据传输。基带传输：是基带数据信号（数据终端输出的未经调制变换的数据信号）直接在电缆信道上传输。频带传输：是基带数据信号经过调制，将其频搬移到相应的载频频带上再进行传输（频带传输时信道上传输的是模拟信号）。数字数据传输：是利用PCM信道传输数据信号，即利用PCM30/32路系统的某些时隙传输数据信号。数据通信定义：依照通信协议，利用数据传输技术在

数据结构C++——最小生成树之Prim算法和Kruskal算法文章目录数据结构C++——最小生成树之Prim算法和Kruskal算法一、最小生成树的基本概念二、最小生成树之Prim算法①Prim算法的实现原理②Prim算法中的Min函数的实现③Prim算法的代码实现④测试的完整代码三、最小生成树之Kruskal算法①Kruskal算法的实现原理②Krusal算法的代码实现③测试的完整代码四、总结一

数据结构（C++）——哈夫曼树及哈夫曼编码文章目录数据结构（C++）——哈夫曼树及哈夫曼编码一、哈夫曼树的介绍及概念二、哈夫曼树的构造及打印①哈夫曼树的存储结构②构造哈夫曼树③Select()函数的代码实现④打印哈夫曼树⑤测试的完整代码二、哈夫曼编码①哈夫曼编码的相关概念②哈夫曼编码的算法实现③输出哈夫曼编码④测试的完整代码三、总结一、哈夫曼树的介绍及概念哈夫曼(Huffman)树又称最优树，是一

基本的PageRank算法在计算等级值时，每个页面都将自己的等级值平均地分配给其引用的页面节点。假设一个页面的等级值为1，该页面上共有n个超链接，其分配给每个超链接页面的等级值就是1/n，那么就可以理解为该页面以1/n的概率跳转到任意一个其所引用的页面上。一般地，把邻接矩阵A转换成所谓的转移概率矩阵M来实现PageRank算法：M=(1-d)*Q+d*A，其中，Q是一个常量矩阵，最常用的是Q=(q