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半搜索的決策樹怎麽生成?

根據比較的次數,生成決策樹。根節點比較1次,第二層比較第二個,第三層比較第三個,依此類推。也可以說,每個mid就是組成決策樹的節點,左子樹上的節點就是有序列表前半部分的所有節點,右子樹就是後半部分的節點。

使用決策樹描述時,要從問題的文本描述中區分哪些是決策條件,哪些是決策,根據描述材料中的連詞找出決策條件的從屬關系、並列關系和選擇關系,並據此構造決策樹。

擴展數據:

半搜索法的優點是比較次數少,搜索速度快,平均性能好。它的缺點是要查找的列表要求是有序的,而且很難插入和刪除。因此,對半查找的方法適用於查找不頻繁變化的頻繁有序列表。

傳統的對折法主要用於證明線段(或角)的對折關系。隨著“方法”的延伸,其功能得到了增強。它的用途遠遠超出了原來的範圍,幾乎適用於所有帶“2”的題型。下面,我們簡單介紹壹下“結論包含2”和“題目包含2”兩種情況。

計算機編程中常用二分法對大小比、數據搜索等操作進行編程,即把要處理的數據分成兩部分,然後在壹部分進行模擬查詢,如果沒有,則另壹部分拆分,依次選擇其中壹半進行查詢,直到得到結果;

分段搜索法與此類似。先將數據拆分,然後根據處理能力查詢壹部分。如果有,查詢結束。如果沒有,則剩余部分被拆分並繼續搜索。

百度百科-決策樹

百度百科-半搜索法

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