80、最近公共祖先的高效评估

最近公共祖先的高效评估

1. 相关概念定义

1.1 最大 k 连续叶子元素

对于树 T,若序列 C 不存在 k 连续叶子元素 C’ 使得 |C| < |C’|,则称 C 为 T 的最大 k 连续叶子元素,记为 Mk。

1.2 RValue

设 Lmax 为树 T 的最大层级。层级 ℓ 的 RValue(记为 Rℓ)定义如下:
- 若 ℓ = Lmax - 1,则 Rℓ = 1;
- 若 0 < ℓ < Lmax - 1,则 Rℓ = 2Rℓ + 1 × |Mℓ + 1| + 1。

例如,对于某 XML 树,Lmax = 5,|M1|、|M2|、|M3| 和 |M4| 分别为 9、4、1 和 1,则:
- R4 = 1
- R3 = 3
- R2 = 2 × 3 × |M3| + 1 = 7
- R1 = 2 × 7 × |M2| + 1 = 57

为便于评估 XPATH 查询,DocumentRValue 中的 RValue 属性存储的是 Rℓ−1 / 2 + 1 而非 Rℓ。

1.3 DeweyOrderSum

DeweyOrderSum 用于使用单个值对元素及其祖先的顺序信息进行编码。对于树 T 中层级为 ℓ 的叶子元素 n,若 a 是 n 的祖先或 n 本身,k 是 a 的层级,且 a 是其父节点的第 i 个子节点,则 Ord(n, k) = i。n 的 DeweyOrderSum(n.DeweyOrderSum)定义为:
[n.DeweyOrderSum = \sum_{j

这个是完整源码 python实现 Django 【python毕业设计】基于Python的天气预报(天气预测分析)(Django+sklearn机器学习+selenium爬虫)可视化系统.zip 源码+论文+sql脚本 完整版 数据库是mysql 本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后本研究旨在开发一个基于Python的天气预报可视化系统,该系统结合了Django框架、sklearn机器学习库和Selenium爬虫技术,实现对天气数据的收集、分析和可视化。首先,我们使用Selenium爬虫技术从多个天气数据网站实时抓取气象数据,包括温度、湿度、气压、风速等多项指标。这些数据经过清洗和预处理后,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用s,将其存储在后端数据库中,以供后续分析。 其次,采用sklearn机器学习库构建预测模型,通过时间序列分析和回归方法,对未来天气情况进行预测。我们利用以往的数据训练模型,以提高预测的准确性。通过交叉验证和超参数优化等技术手段,我们优化了模型性能,确保其在实际应用中的有效性和可靠性。 最后,基于Django框架开发前端展示系统,实现天气预报的可视化。用户可以通过友好的界面查询实时天气信息和未来几天内的天气预测。系统还提供多种图表类型,包括折线图和柱状图,帮助用户直观理解天气变化趋势。 本研究的成果为天气预报领域提供了一种新的技术解决方案,不仅增强了数据获取和处理的效率,还提升了用户体验。未来,该系统能够扩展至其他气象相关的应用场景,为大众提供更加准确和及时的气象服务。
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