成长中的计算机小白

该代码是一个高铁交通查询模拟系统的 C++ 实现，它使用图论的概念来模拟城市间的高铁网络，并提供查询功能。以下是对代码中关键资源和组件的描述： 1. **头文件包含**： - `<stdio.h>`：用于输入输出操作。 - `<stdlib.h>`：包含标准库函数，如内存分配函数 `malloc` 和 `free`。 - `<string.h>`：用于字符串操作，如 `strcpy`。 2. **常量定义**： - `INFINITY`：表示无穷大，用于初始化邻接矩阵中的非连接边。 - `MAXQSIZE`：定义最大队列大小。 3. **结构体定义**： - `ArcCell`：表示图中边的信息，包含时间和距离。 - `graph`：表示图，包含城市站点名、邻接矩阵和顶点数。 - `markedg`：用于记录最短路径算法中的辅助信息，如邻接顶点和最低成本。 4. **图的初始化和创建**： - `initgraph_hc`：初始化图，分配内存，并设置无穷大的初始值。 - `creategraph_hc`：根据给定的城市

贝叶斯分类是一种基于贝叶斯定理的统计分类方法，它在机器学习和数据挖掘领域中非常流行。贝叶斯分类的核心思想是利用已知的类别概率和特征概率来预测一个样本属于某个类别的概率。

KNN（K-Nearest Neighbors，K最近邻）算法是一种基本且易于理解的分类与回归方法。它的工作原理非常简单：通过测量不同特征值之间的距离来进行预测。 ### 工作原理： 1. **测量距离**：KNN算法首先计算待分类项与数据集中每个项之间的距离。通常使用欧氏距离（Euclidean distance），但也可以使用曼哈顿距离（Manhattan distance）或其他距离测量方法。 2. **找到最近的K个邻居**：确定待分类项的K个最近邻居。K是一个正整数，是模型的超参数，需要在训练过程中确定。 3. **进行决策**： - **分类任务**：在分类问题中，KNN算法会根据K个最近邻居的类别来决定待分类项的类别。最常见的决策规则是多数投票，即K个最近邻居中出现次数最多的类别将被赋予待分类项。 - **回归任务**：在回归问题中，KNN算法会计算K个最近邻居的值的平均值，并将其作为待分类项的预测值。 ### 特点： - **非参数化**：KNN算法不需要假设数据的分布，因此它是一种非参数化方法。 - **懒惰学习**：KNN算法通常被认为是一种

实现功能： 输入一个中缀表达式，输出前序遍历、中序遍历、后序遍历以及逆波兰表达式和计算结果。其中构建了表达式树以及使用了数据结构中的栈实现了运算符优先级的先进先出。