python实现AVL树的代码: fromBSTimportBiTreeNode1,BST#导入二叉搜索树的类进行继承classAVLNode(BiTreeNode1):def__init__(self,data):BiTreeNode1.__init__(self,data)self...

         python实现代码如下所示：#创建一个哈希表的类别classhashtable:def__init__(self,size=101):self.size=size#self.T=[linklist()forii...

python实现链表的代码如下所示：#链表的创建和连接函数#链表是由数据域item和next连接关系classNode:def__init__(self,item):self.item=itemself.next=Nonea=Node(1)b=Node(2)c=Node(3)a.next=bb.next=cprint(...

  python实现迷宫问题的栈和队列的解决方法：#迷宫问题#表示迷宫的颜色，0表示路通，1表示围墙maze=[[1,1,1,1,1,1,1,1,1,1],[1,0,0,1,0,0,0,1,0,1],[1,0,0,1,0,0,0,1,0,1],[1,0,0,0,0,1,1,0,0,1],[1,0,1...

  #面试题1：判断两个字符串是否为相同字母的重新组合O(n2)#解决办法1，直接进行1个元素1个元素的进行搜索和对比defview(s,t):s=list(s)t=list(t)r=Truer1=Falseiflen(s)==len(t):foriinrange(len(s)):forjinran...

  python版本实现代码如下所示：#定义一个栈Stack()classStack:def__init__(self):self.stack=[]defpush(self,element):self.stack.append(element)defpop(self):returnself.stac...

       #堆排序的python版本代码#堆排序的向下调整函数#大根堆的建立方函数defsift(li,low,high):#li是指列表，low是指根节点位置，high是指最后一个元素位置i=low#最开始跟节点的位置j=2*i+1#左边下一层...

实现python代码如下：importsyssys.setrecursionlimit(100000)#设置递归的最大限制次数为100000次fromcal_timeimport*importrandom#递归partition函数defpartition(li,left,right):tmp=li[left]whil...

运行效率较慢的三大排序算法：冒泡、选择与插入算法，时间复杂度都为O（n2），运行效率较慢。   #python代码实现如下所示：li=[2,1,4,5,7,8,9,5,3]#冒泡算法(升序算法)O(n2)importrandomfromcal_timeimport*@cal_timedef...

1、计算程序运行的时间函数（python版本）importtimedefcal_time(func):defwrapper(*args,**kwargs):t1=time.perf_counter()result=func(*args,**kwargs)t2=time.perf_counter()print("%sru...

//2019.12-071、pyhton里面组合数据类型主要有三种：集合(set)、序列(字符串str、列表listand元组tuple)和映射(字典dic)2、集合类型一般使用大括号{}来进行表示，并且里面的集合元素没有索引和位置的概念，元素是独一无二和无序的，可以用来过滤相同的元素。3、字典的定义是使用{}来进行定...

1、集成学习是指对于同一个基础数据集使用不同的机器学习算法进行训练，最后结合不同的算法给出的意见进行决策，这个方法兼顾了许多算法的"意见"，比较全面，因此在机器学习领域也使用地非常广泛。生活中其实也普遍存在集成学习的方法，比如买东西找不同的人进行推荐，病情诊断进行多专家会诊等，考虑各方面的意见进行最终的综合的决策，这样...

1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。另外，对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决策点上需要在哪些维度上进行划分以及在这些维...

//2019.08.17#决策树算法1、决策树算法是一种非参数的决策算法，它根据数据的不同特征进行多层次的分类和判断，最终决策出所需要预测的结果。它既可以解决分类算法，也可以解决回归问题，具有很好的解释能力。图原理图2、对于决策树的构建方法具有多种出发点，它具有多种构建方式，如何构建决策树的出发点主要在于决策树每一个决...

1、支撑向量机SVM是一种非常重要和广泛的机器学习算法，它的算法出发点是尽可能找到最优的决策边界，使得模型的泛化能力尽可能地好，因此SVM对未来数据的预测也是更加准确的。2、SVM既可以解决分类问题，又可以解决回归问题，原理整体相似，不过也稍有不同。 在sklearn章调用SVM算法的代码实现如下所示：#（一...