假定关键字输入序列为19，21，47，32，8，23，41，45，40，画出建立二叉平衡树的过程。

首先，我们需要选择一个根节点。由于输入序列中没有明显的中位数，我们可以选择第一个节点 19 作为根节点。

接下来，我们将输入序列分为两个部分，小于根节点的部分和大于根节点的部分。小于根节点的部分为 8，而大于根节点的部分为 21，47，32，23，41，45，40。

我们将小于根节点的部分作为左子树，大于根节点的部分作为右子树。左子树只有一个节点 8，因此它是平衡的。右子树的中位数为 41，因此我们选择它作为右子树的根节点。

现在，我们将右子树分为两个部分，小于右子树根节点的部分和大于右子树根节点的部分。小于右子树根节点的部分为 21，32，23，40，而大于右子树根节点的部分为 47，41，45。

我们将小于右子树根节点的部分作为右子树的左子树，大于右子树根节点的部分作为右子树的右子树。右子树的左子树的中位数为 23，因此我们选择它作为右子树的左子树的根节点。右子树的右子树的中位数为 45，因此我们选择它作为右子树的右子树的根节点。

最终的二叉平衡树如下所示：

        19
       /  \
      8    41
          /  \
         32   45
        /  \    \
       21  23   47
            \
            40

相关问题

给定关键词输入序列为EO、CI、BH、GK、ED、JV、HL、FT、IM、KW，假定关键词比较按英文字典序，试画出从一棵空树开始，依上述顺序插入所形成的二叉查找树。

以下是按照给定顺序插入所形成的二叉查找树：

       EO
        \
         CI
          \
           BH
            \
             GK
              \
               ED
                \
                 JV
                  \
                   HL
                    \
                     FT
                      \
                       IM
                        \
                         KW

使用AprioriAll算法如表例子中找到最大序列，假定最小支持度为40

非常感谢您提供了更详细的问题信息。根据您提供的信息，我理解您需要使用AprioriAll算法找到表中的最大序列，并且假定最小支持度为40。

首先，我们需要明确AprioriAll算法的流程。该算法是一种挖掘频繁序列的算法，其基本流程如下：

1. 扫描数据集，找出所有出现的项，并统计每个项出现的次数，生成1-项集。
2. 根据1-项集和最小支持度，生成频繁1-项集。
3. 根据频繁1-项集，生成2-项集。
4. 根据2-项集和最小支持度，生成频繁2-项集。
5. 根据频繁2-项集，生成3-项集。
6. 根据3-项集和最小支持度，生成频繁3-项集。
7. 重复步骤5和6，直到无法生成新的频繁k-项集为止。

在这个例子中，我们需要找到最大序列，并且假定最小支持度为40。首先，我们需要扫描数据集，找出所有出现的项，并统计每个项出现的次数，生成1-项集。根据表A6-1，我们可以得到1-项集如下：

f:6, a:5, c:4, d:4, b:3, e:2

然后，我们需要根据1-项集和最小支持度，生成频繁1-项集。假定最小支持度为40，我们可以将所有出现次数大于等于40%的项都视为频繁1-项集。根据上面的1-项集，我们可以得到频繁1-项集如下：

f:6, a:5, c:4, d:4

接下来，我们需要根据频繁1-项集，生成2-项集。具体来说，我们需要将每个频繁1-项集与其他频繁1-项集组合起来，生成新的2-项集。然后，我们需要扫描数据集，统计每个2-项集出现的次数，生成2-项集的计数。根据计数和最小支持度，我们可以得到频繁2-项集。根据上面的频繁1-项集，我们可以得到所有可能的2-项集如下：

f,a:3, f,c:2, f,d:2, a,c:3, a,d:3, c,d:2

然后，我们需要扫描数据集，统计每个2-项集出现的次数，生成2-项集的计数，并根据最小支持度，得到频繁2-项集。假定最小支持度为40，我们可以将所有出现次数大于等于40%的2-项集都视为频繁2-项集。根据上面的2-项集计数，我们可以得到频繁2-项集如下：

f,a:3, a,c:3, a,d:3, c,d:2

接下来，我们需要根据频繁2-项集，生成3-项集。具体来说，我们需要将每个频繁2-项集与其他频繁2-项集组合起来，生成新的3-项集。然后，我们需要扫描数据集，统计每个3-项集出现的次数，生成3-项集的计数。根据计数和最小支持度，我们可以得到频繁3-项集。根据上面的频繁2-项集，我们可以得到所有可能的3-项集如下：

a,c,d:2

然后，我们需要扫描数据集，统计每个3-项集出现的次数，生成3-项集的计数，并根据最小支持度，得到频繁3-项集。假定最小支持度为40，我们可以将所有出现次数大于等于40%的3-项集都视为频繁3-项集。根据上面的3-项集计数，我们可以得到频繁3-项集如下：

a,c,d:2

因此，在这个例子中，最大序列为{a,c,d}，其支持度为2，满足最小支持度为40。