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。
时间: 2024-05-11 21:19:05 浏览: 23
首先,我们需要将关键字按照从小到大的顺序排列,得到:8,19,21,23,32,40,41,45,47。然后,我们以中间的关键字32作为根节点,将其左半部分作为左子树,右半部分作为右子树。
第一步:将32插入树中,得到如下二叉平衡树:
```
32
```
第二步:将左半部分的关键字插入左子树中,得到如下二叉平衡树:
```
32
/ \
19 21
/ / \
8 23 47
```
第三步:将右半部分的关键字插入右子树中,得到如下二叉平衡树:
```
32
/ \
19 47
/ / \
8 21 45
/ \
23 41
\
40
```
至此,建立二叉平衡树的过程完成。
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。
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