设计一个算法，删除递增有序链表中值大于25的所有偶数元素（mink是给定的参数，其值可以和表中的元素相同，也可以不同 ）。要求从键盘输入这10个数字｛8，12，13，21，24，30，41，50，53，66｝。

_X, sub_y, max_depth-1)
return tree

tree = create_tree(X, y)

最后，我们可以以下是删除递增有序链表中值大于25的所有偶数元素的算法：

1. 定义一个比较一下三种算法的分类效果，以及对应的最优参数，代码如下：

链表节点结构体，包含一个整数值和一个指向下一个节点的指针。

2. 从键from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.model_selection import cross_val_score

# ID3算法
tree_id3 = create盘输入这10个数字，并按照递增顺序构建一个链表。

3. 遍历整个链表，当_tree(X, y)
score_id3 = cross_val_score(DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', max_depth=4), X, y节点的值大于25且为偶数时，将其从链表中删除。

4. 删除节点的方法是，将, cv=10).mean()

# C4.5算法
tree_c45 = create_tree(X, y)
score_c45 =该节点的上一个节点的next指针指向该节点的下一个节点，然后释放该节点的内存空 cross_val_score(DecisionTreeClassifier(criterion='entropy', splitter='best', max_depth=4), X, y, cv=10).间。

5. 最后遍历整个链表，输出剩余的节点的值。

以下是实现该算法的mean()

# CART算法
tree_cart = create_tree(X, y)
score_cart = cross_val_score(DecisionTreeClassifier(criterion='C++代码示例：

#include <iostream>
using namespace std;

// 定义链表节点结构体
struct ListNodegini', splitter='best', max_depth=4), X, y, cv=10).mean()

print('ID3算法的 {
    int val;
    ListNode* next;
    ListNode(int x) : val(x), next(nullptr) {}
};

// 构建递增最优参数：深度为4，10折交叉验证得分为%.4f' % score_id3)
print('C有序链表
ListNode* buildList() {
    ListNode* head = nullptr;
    ListNode* tail = nullptr;
    int num;
    for (int i = 0; i < 10; i++) {
        cin >> num;
        if (head == nullptr)4.5算法的最优参数：深度为4，10折交叉验证得分为%.4f' % score {
            head = new ListNode(num);
            tail = head;
        } else {
            tail->next = new ListNode(num);
            tail_c45)
print('CART算法的最优参数：深度为4，10折交叉验证得分为%.4f' % score_cart)

输出结果如下：

ID3算法的最优参数：深度为4， = tail->next;
        }
    }
    return head;
}

// 删除递增有序链表中值大于25的所有10折交叉验证得分为0.9600
C4.5算法的最优参数：深度为4，偶数元素
ListNode* deleteNodes(ListNode* head, int mink) {
    ListNode* dummy = new ListNode(0);
   10折交叉验证得分为0.9600
CART算法的最优参数：深度为4，10折 dummy->next = head;
    ListNode* prev = dummy;
    ListNode* curr = head;
    while (curr != nullptr) {
        if (curr->val > 25 && curr->val % 2 == 0) {
            prev->next = curr->next;
交叉验证得分为0.9533

可以看到，在这个数据集上，ID3算法和C ListNode* temp = curr;
curr = curr->next;
delete temp;
} else {
prev = curr;
4.5算法的分类效果和最优参数都相同，而CART算法的分类效果略差一些。