3、树与图的高效表示及相关问题研究

树与图的高效表示及相关问题研究

1. 树的简洁表示方法

树的简洁表示在数据结构和算法中具有重要意义,以下介绍几种常见的树表示方法。

1.1 Jacobson LOUDS 表示法

Jacobson 在 1989 年提出了 Level Order Unary Degree Sequence(LOUDS)表示法。该方法通过按层序遍历树,并将每个节点的度用一元编码表示。例如,对于有 3 个子节点的节点,用字符串 1110 表示。对于一个 n 节点的树,最终得到的字符串有 n 个 0 和 n - 1 个 1,添加一个初始的 1 后,字符串有 n 个 0 和 n 个 1,其中第 i 个 0 和第 i 个 1 都对应层序中的第 i 个节点。基于此,父节点和子节点操作可以用 Rank/Select 查询表示:
- Parent(x) = 1 + Rank0(Select1(x))
- Child(x, k) = Rank1(Select0(x - 1) + k)

Jacobson 对 n 节点树的表示由 2n 位的 LOUDS 字符串和辅助的 o(n) 位组成,以支持 O(1) 时间的 Rank/Select 操作,能实现常数时间的树导航。

以下是计算 Parent(7) 的示例:
- 首先计算 Select1(7) = 10,这是对应节点 g 的 1。
- 然后 Rank0(10) = 3,给出 g 的父节点一元编码前 0 的数量。
- 因此,g 的父节点在层序中的位置为 1 + Rank0(10) = 4,即节点 d。

1.2 平衡括号表示法

Munro

深度学习作为人工智能的关键分支,依托多层神经网络架构对高维数据进行模式识别函数逼近,广泛应用于连续变量预测任务。在Python编程环境中,得益于TensorFlow、PyTorch等框架的成熟生态,研究者能够高效构建面向回归分析的神经网络模型。本资源库聚焦于通过循环神经网络及其优化变体解决时序预测问题,特别针对传统RNN在长程依赖建模中的梯度异常现象,引入具有门控机制的长短期记忆网络(LSTM)以增强序列建模能力。 实践案例涵盖从数据预处理到模型评估的全流程:首先对原始时序数据进行标准化处理滑动窗口分割,随后构建包含嵌入层、双向LSTM层及全连接层的网络结构。在模型训练阶段,采用自适应矩估计优化器配合早停策略,通过损失函数曲线监测过拟合现象。性能评估不仅关注均方根误差等量化指标,还通过预测值真实值的轨迹可视化进行定性分析。 资源包内部分为三个核心模块:其一是经过清洗的金融时序数据集,包含标准化后的股价波动记录;其二是模块化编程实现的模型构建、训练验证流程;其三是基于Matplotlib实现的动态结果展示系统。所有代码均遵循面向对象设计原则,提供完整的类型注解异常处理机制。 该实践项目揭示了深度神经网络在非线性回归任务中的优势:通过多层非线性变换,模型能够捕获数据中的高阶相互作用,而Dropout层正则化技术的运用则保障了泛化能力。值得注意的是,当处理高频时序数据时,需特别注意序列平稳性检验季节性分解等预处理步骤,这对预测精度具有决定性影响。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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