树(一)概述

树的时间界:大部分操作运行时间是O(logN),某些树每次操作最坏可能到O(N),但是具有O(logN)的摊还时间,如splay tree。

树的图形特点:没有环路,就可以叫做树,否则只能叫做图

树的一些概念:

节点高度:从某个节点到一片树叶最长的路径的长

节点深度:从某个节点到根的唯一路径的长

树结构的编码:有两种常用表示方法,一种是儿子兄弟表示法,每个节点保存一个*first_child和*next_sibling,分别指向第一个儿子和下一个兄弟,画成图之后其实和树的标准图不一致,更像是复杂的链表,这种表示法在一些诸如二项队列这样的需要merge操作的树结构中应用较多,结构如下

typedef struct TreeNode * pNode;
struct TreeNode
{
	element_t Element;
	pNode first_child;
	pNode next_sibling;
};

另一种是自然的递归表示方法,每个节点保存指向所有儿子的指针数组,有时候根据需要还保存一个指向父节点的指针。具体使用可以根据情景自己对树进行改造。

typedef struct TreeNode * pNode;
struct TreeNode
{
	element_t Element;
	pNode parent;		//指向父节点的指针,有些情景需要
	pNode childs[0];		//指向诸儿子节点的指针
};
树的遍历方法:前序,中序,后序,中序遍历只对二叉树有意义,前序遍历是一种深度优先遍历,一个前序遍历的模板
void PreOrder(TreeNode * parent)
{
	if (parent)
	{
		deal with parent;
		foreach child C of parent
			PreOrder(C);
	}
}


<think>好的,我现在需要帮用户了解决策的核心思想并给出概述。用户之前已经问过类似的问题,我的回答里提到了分而治之、特征选择、的生成和剪枝这些点,现在用户再次提问,可能希望得到更详细的解释或者不同的角度。首先,我要回顾用户提供的引用内容。引用[1]提到决策的基本原理和C++实现,引用[2]强调了决策的三个步骤:特征选择、生成和剪枝,以及无需领域知识的优势。用户现在的需求是核心思想和原理概述,所以需要整合这些信息,同时结合之前的回答。用户的上个问题中,我概述了决策的核心思想是递归划分数据,选择最优特征,生成结构,并剪枝防止过拟合。这次需要更深入,但保持概述的性质。要注意使用LaTeX格式的数学公式,比如熵的计算、信息增益等,确保正确性。 接下来,我需要确定回答的结构。可能分为分而治之、特征选择、生成过程、剪枝这几个部分。每个部分需要简明扼要,同时引用用户提供的引用来源。例如,在特征选择部分,信息增益和基尼指数的公式要用$$...$$格式,并引用[^1]和[^2]。然后,考虑是否需要示例代码。用户之前的问题有Python伪代码,但引用[1]提到C++实现,不过用户现在可能还是希望Python示例,保持致性。所以可以写个简单的伪代码片段,展示决策的构建过程。 最后,生成相关问题。之前的问题提到了过拟合、剪枝、与随机森林的区别等,这次可能需要不同的问题,比如具体算法比较(ID3 vsCART)、处理连续特征的方法、实际应用案例等,但要根据用户引用中的内容来调整,确保相关问题与已提供的信息相关。 需要注意系统级指令,特别是LaTeX格式的正确使用,所有的数学表达式都要用$或$$包裹,并且独立公式单独成段。引用标识要自然地添加在段落末尾,比如在提到熵的时候引用[^1],在剪枝部分引用[^2]。 现在开始组织内容,确保结构清晰,分点说明,同时包含必要的公式和代码示例。最后检查是否符合所有要求,包括中文回答、LaTeX正确性、引用标注等。</think>### 决策核心思想与原理概述 决策种基于形结构的监督学习算法,其核心思想是通过**递归划分数据空间**实现分类或回归任务。算法遵循"分而治之"策略,通过选择最优特征将数据集逐步划分为纯度更高的子集,最终形成具有决策规则的结构[^1]。 #### 1. 分而治之的递归机制 决策通过以下递归过程构建: $$ \text{Tree} = \begin{cases} \text{LeafNode} & \text{if 满足停止条件} \\ \text{InternalNode}(特征,子节点) & \text{否则选择最优特征分裂} \end{cases} $$ 每个内部节点对应个特征测试,分支代表特征取值,叶节点存储预测结果[^2]。 #### 2. 特征选择原理 选择分裂特征时采用**不确定性最小化**准则: - **信息增益**(ID3算法): $$ IG(D,f) = H(D) - \sum_{v \in Values(f)} \frac{|D_v|}{|D|}H(D_v) $$ 其中$H(D)=-∑p_i\log p_i$为数据集$D$的熵值[^1] - **基尼指数**(CART算法): $$ Gini(D) = 1 - \sum_{k=1}^K p_k^2 $$ 选择使基尼指数下降最大的特征进行分裂[^2] #### 3. 生成与停止条件 ```python def build_tree(data): if 所有样本类别相同: return 叶节点 if 无剩余特征 or 样本数小于阈值: return 多数类叶节点 最佳特征 = 计算最大信息增益的特征 创建决策节点 for 每个特征取值: 子数据集 = 按特征取值划分数据 子节点 = build_tree(子数据集) 添加分支到决策节点 return 决策节点 ``` #### 4. 剪枝策略 为防止过拟合,采用**代价复杂度剪枝**: $$ C_\alpha(T) = C(T) + \alpha|T| $$ 其中$C(T)$为预测误差,$|T|$为叶节点数,通过调整$\alpha$平衡模型复杂度与准确率[^1]
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