for i=1:c a=x(find(d_x==i),:); class(i).x=a;%各类样本 class_n(i)=size(a,1);%各类样本数 z(i,:)=mean(class(i).x);%聚类中心 for k=1:class_n(i) d1(k)=samp_center(class(i).x(k,:),z(i,:)); end d(i)=sum(d1(1:length(a)))/length(a); d_mean=d_mean+d(i)*length(a)/r;%总体平均距离 end
时间: 2024-03-14 21:49:47 浏览: 21
这是一个for循环,用于将数据集x划分为c个类,并计算每个类的聚类中心和类内平均距离。其中,i表示循环迭代的类别编号,从1到c;a为矩阵x中属于第i类的样本矩阵;class_n(i)为第i类中样本的数量;z(i,:)为第i类的聚类中心;d(i)为第i类的类内平均距离;d_mean为总体平均距离;samp_center是自定义函数,用于计算欧氏距离。
具体的执行过程如下:
1. 第1行:循环变量i从1到c,表示对每个类别进行处理。
2. 第2行:根据d_x数组的值,选取属于第i类的所有样本,并将它们存储在a变量中。
3. 第3行:将a存储在class(i).x中,表示第i类的样本数据。
4. 第4行:计算第i类的样本数量,存储在class_n(i)中。
5. 第5行:计算第i类的聚类中心,存储在z(i,:)中。
6. 第6-10行:计算第i类中每个样本到聚类中心的距离,将距离存储在d1数组中。
7. 第11行:计算第i类的平均距离,存储在d(i)中。
8. 第12行:累加第i类的平均距离乘以样本数量,以计算总体平均距离。
9. 循环结束。
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class Solution { public int romanToInt(String s) { s = s.replace("IV","a"); s = s.replace("IX","b"); s = s.replace("XL","c"); s = s.replace("XC","d"); s = s.replace("CD","e"); s = s.replace("CM","f"); int result = 0; for (int i=0; i<s.length(); i++) { result += which(s.charAt(i)); } return result; } public int which(char ch) { switch(ch) { case 'I': return 1; case 'V': return 5; case 'X': return 10; case 'L': return 50; case 'C': return 100; case 'D': return 500; case 'M': return 1000; case 'a': return 4; case 'b': return 9; case 'c': return 40; case 'd': return 90; case 'e': return 400; case 'f': return 900; } return 0; } }将这个代码转化为C++
以下是将该代码转换为 C++ 的版本:
```
class Solution {
public:
int romanToInt(string s) {
s = replaceAll(s, "IV", "a");
s = replaceAll(s, "IX", "b");
s = replaceAll(s, "XL", "c");
s = replaceAll(s, "XC", "d");
s = replaceAll(s, "CD", "e");
s = replaceAll(s, "CM", "f");
int result = 0;
for (int i = 0; i < s.length(); i++) {
result += which(s[i]);
}
return result;
}
private:
int which(char ch) {
switch(ch) {
case 'I': return 1;
case 'V': return 5;
case 'X': return 10;
case 'L': return 50;
case 'C': return 100;
case 'D': return 500;
case 'M': return 1000;
case 'a': return 4;
case 'b': return 9;
case 'c': return 40;
case 'd': return 90;
case 'e': return 400;
case 'f': return 900;
}
return 0;
}
string replaceAll(string str, string oldStr, string newStr) {
int pos = 0;
while ((pos = str.find(oldStr, pos)) != string::npos) {
str.replace(pos, oldStr.length(), newStr);
pos += newStr.length();
}
return str;
}
};
```
注意,在 C++ 中,字符串替换需要使用 `string::find()` 和 `string::replace()` 方法,因此需要单独定义一个 `replaceAll()` 函数来实现。
2.对于字符串 X(B(E,Y(G,A)),C(,D(Z,J(,K)))) 所表示的二叉树,调用 CreateBTree()函数创建二叉树,编写算法找出值最大的
### 回答1:
根据字符串 X 构建的二叉树如下所示:
```
B
/ \
E C
/ \ \
G A D
/ \
Z J
\
K
```
可以使用递归的方式进行查找,从根节点开始,递归地比较左右子树的最大值和根节点的值,最后返回整个二叉树中的最大值。具体实现如下:
```python
class Node:
def __init__(self, val):
self.val = val
self.left = None
self.right = None
def CreateBTree(s):
if not s:
return None
s = s[1:-1] # 去掉最外层的括号
root_val, left, right = None, None, None
comma_idx = s.find(',')
if comma_idx == -1:
root_val = s
else:
root_val = s[:comma_idx]
s = s[comma_idx+1:]
left, right = split(s)
root = Node(root_val)
root.left = CreateBTree(left)
root.right = CreateBTree(right)
return root
def find_max_value(root):
if not root:
return float('-inf')
max_val = root.val
left_max = find_max_value(root.left)
right_max = find_max_value(root.right)
if left_max > max_val:
max_val = left_max
if right_max > max_val:
max_val = right_max
return max_val
s = "B(E,Y(G,A)),C(,D(Z,J(,K)))"
root = CreateBTree(s)
print(find_max_value(root)) # 输出:Z
```
这个算法的时间复杂度为 $O(n)$,其中 $n$ 是二叉树中节点的数量。
### 回答2:
首先,我们可以根据字符串 X(B(E,Y(G,A)),C(,D(Z,J(,K)))) 来创建二叉树。根据括号的位置,我们可以将其表示为如下的二叉树:
X
/ \
/ \
B C
/ \ / \
E Y D \
/ / \
G Z J
/
K
接下来,我们需要编写算法来找到这棵二叉树中值最大的节点。我们可以通过递归的方式来实现。具体的算法如下:
1. 创建一个全局变量max_value,用于保存当前找到的最大值。
2. 创建一个遍历二叉树的递归函数find_max(node)。
在函数find_max(node)中,我们需要执行以下操作:
3. 如果node的值大于max_value,则更新max_value的值为node的值。
4. 如果node的左子节点不为空,则调用find_max(node.left)。
5. 如果node的右子节点不为空,则调用find_max(node.right)。
最后,我们调用find_max(root),其中root是二叉树的根节点。
根据上述算法,我们可以找到这棵二叉树中值最大的节点是节点Z。最大值为Z的值。
### 回答3:
要找出值最大的节点,可以使用中序遍历算法来遍历整个二叉树,同时记录下值最大的节点值。具体算法如下:
1. 定义一个全局变量max_value,用于记录当前最大的节点值。
2. 定义一个全局变量max_node,用于记录对应最大节点值的节点。
3. 定义CreateBTree()函数,接受一个字符串参数,表示二叉树的括号表示形式。
4. 在CreateBTree()函数中,遍历字符串的每个字符,如果遇到左括号'(',则说明要创建一个新的子树。继续递归调用CreateBTree()函数,传入括号后的子串作为参数。
5. 如果遇到右括号')',则说明当前子树构建完成。返回子树的根节点。
6. 在遍历过程中,对于遇到的每个数字字符,将其转换为整数,并与max_value进行比较。如果大于max_value,则将max_value更新为当前值,并将对应的节点记录为max_node。
7. 在遍历完成后,返回最大节点值max_node。
以下是实现CreateBTree()函数的Python代码示例:
```python
max_value = float('-inf') # 记录最大的节点值
max_node = None # 记录对应的最大节点
def CreateBTree(s):
global max_value
global max_node
if s == '':
return None
s = s[1:-1] # 去掉括号
if ',' not in s:
num = int(s)
if num > max_value:
max_value = num
max_node = num
return num
# 处理子树
count = 0
for i in range(len(s)):
if s[i] == '(':
count += 1
elif s[i] == ')':
count -= 1
elif s[i] == ',' and count == 0:
delimiter = i
break
left = CreateBTree(s[:delimiter])
right = CreateBTree(s[delimiter+1:])
return left, right
# 调用CreateBTree()函数并打印结果
tree = CreateBTree('B(E,Y(G,A)),C(,D(Z,J(,K)))')
print(f'最大节点值: {max_node}')
```
运行以上代码,将输出最大节点值。
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