改进的二叉树算法——接受输入

二叉树先根(先序)遍历的改进 二叉树的特点:每个结点的度最大不能超过2,并且左右子树不能颠倒 二叉树的存储结构:下面采用链式存储进行阐述,堆排序算法(快速排序改进) 采用的顺序存储结构的二叉树,先看如下结构体的存储方式 顺序存储: /*二叉树的顺序存储*/ #define MAX_TREE_SIZE 100 typedef TElemType SqBiTree[MAX_TREE_SIZE];链式存储: /*二叉 阅读详情

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <math.h>
#define ElementType int

//node structure constructor
typedef struct bt {
   ElementType data;
   struct bt *lchild, *rchild;
} BinaryTreeNode,*BTRoot;

//function declear
InOrder(BTRoot root);
PreOrder(BTRoot root);
PostOrder(BTRoot root);

//the main function to excute
main()
{
  BTRoot r=malloc(sizeof(BinaryTreeNode));
  CreateTree(r,1);
  printf("/nPreorder :");
  PreOrder(r);
  printf("/nInorder :");
  InOrder(r);
  printf("/nPostorder:");
  PostOrder(r);
  while(1) ;
  return 0;
}

//inorder function
InOrder(BTRoot root)
{
  if(!root) return 0;
  InOrder(root->lchild);
  printf("%4d",root->data);
  InOrder(root->rchild);
}

//preorder function
PreOrder(BTRoot root)
{
  if(!root) return 0;
  printf("%4d",root->data);
  PreOrder(root->lchild);
  PreOrder(root->rchild);
}

//postorder function
PostOrder(BTRoot root)
{
  if(!root) return 0;
  PostOrder(root->lchild);
  PostOrder(root->rchild);
  printf("%4d",root->data);
}
 /*receive the input data and create a node each time!*/
CreateTree(BTRoot root,int NodeNum) /* Preorder */
{
  ElementType x;
  int i,layer;

  layer=log(NodeNum)/log(2)+1;
  printf("/nInput data for Node %d in layer %d :",NodeNum,layer);
  scanf("%d",&x);
  root->data=x;

  printf("create lchild for Node %d in layer %d (0 for No)?",NodeNum,layer);
  scanf("%d",&i);
  if(i==0) root->lchild=NULL;
   else
    {root->lchild=(BTRoot)malloc(sizeof(BinaryTreeNode));
     CreateTree(root->lchild,2*NodeNum);
    }

  printf("create rchild for Node %d in layer %d (0 for No)?",NodeNum,layer);
  scanf("%d",&i);
  if(i==0) root->rchild=NULL;
   else
    {root->rchild=(BTRoot)malloc(sizeof(BinaryTreeNode));
     CreateTree(root->rchild,2*NodeNum+1);
    }
  return 0;
}

改进多分类算法 1.改进的二叉树多分类决策树算法 上层节点的分类性能对整个分类模型的影响较大,在分类过程中,应尽量减少上层节点的分类,提出类分离测度,将类分离测度大的属性作为二叉树的上层分叉节点,优先分离 参考:《改进的二叉决策树多分类算法在入侵检测中的应用》 2.多分类AdaBoost 多分类问题的Ada Boost.SAMME算法:α=1/2 * log(1 - e / e) + lg(k - 1)... 阅读详情

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fishstudio
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