最优二叉搜索树 C#实现
介绍一下
上一篇博文搞半天挺烧脑,没搞清楚继续… 主要是练习动态规划算法。最关键的一个是这个最优二叉搜索树能干啥。我认为如果数据稳定,统计出概率来,用最优二叉树保存,以后搜索应该是效率比较高的。还有一个是通过一通研究这个算法,折磨半天自己,加深理解,动态规划是真的难。
dp表项 一个是概率之和的理解,一个是dp状态转义表的理解。
概率之和递推公式
if (j < i)//看条件判定 没有任何数值的树概率就是间隙的概率
dp[i, j].weight = probs[2 * j];
else//递推 数值之前的概率 + 数值概率 + 数值和之后的间隙概率
dp[i, j].weight = dp[i, j - 1].weight + probs[2 * j - 1] + probs[2 * j];
状态转移递推公式
//赋值一个比较大的数字,可以知道,搜索长度最大不会超过数组长度
dp[h, l].path = datas.Count;
for (int k = h; k <= l; k++)
{
//通过getpath函数兼容索引后面小于前面的情况,节省空间。
float path = GetPath(h, k - 1, dp) + GetPath(k + 1, l, dp) + dp[h, l].weight;
if (dp[h, l].path > path)
{
//冒泡比较 记录最小搜索路长和树的根,以便于创建树
dp[h, l].path = path;
dp[h, l].root = k;
}
}
根据转移表递归创建搜索树
主要是CreateBSTNode函数
开始大于结束直接返回空,没有树结点
开始等于结束返回单一结点
开始小于结束,进入递归
程序数据和结果
List<int> lst = new List<int> {
10, 20, 30, 40, 50, 60 };
//间隙 数值 间隙 数值 ... 间隙
List<float> fls = new List<float> {
0.05f, 0.05f, 0.1f, 0.1f, 0.05f, 0.05f, 0.05f, 0.1f, 0.05f, 0.2f, 0.1f,0.01f,0.09f };
//创建最优二叉搜索树,准备绘制
bTree = BSTree.CreateOPSTree(lst, fls);