树的度有几种表示方法,包括用边表示和用节点表示

树的度可以用两种方式表示，一种是用边表示，一种是用节点表示。

用边表示的度是指每个节点拥有的子节点数量。比如一棵树的度序列为[2,1,3,0,1,0,1]，表示根节点有两个子节点，第一个子节点有一个子节点，第二个子节点有三个子节点，第三个子节点没有子节点，第四个子节点有一个子节点，第五个子节点没有子节点，第六个子节点有一个子节点。

用节点表示的度是指每个节点直接连接的边数，也就是它的度。比如一棵树的节点度序列为[1,2,1,0,1,0,1]，表示根节点的度为1，第一个子节点的度为2，第二个子节点的度为1，第三个子节点的度为0（即为叶节点），第四个子节点的度为1，第五个子节点的度为0，第六个子节点的度为1。

相关问题

机器学习中的逻辑回归 和 决策树有什么区别

### 回答1：

在机器学习中，逻辑回归和决策树的主要区别在于，逻辑回归是一种监督学习算法，用于解决二元分类问题，而决策树是一种用于分类和回归问题的非线性模型。逻辑回归根据给定的输入特征来预测一个离散的输出结果，而决策树则是根据一系列的决策来预测输出结果。

### 回答2：
逻辑回归和决策树是机器学习中常用的分类算法，它们在原理和应用上有所不同。

逻辑回归是一种基于概率模型的分类算法。它通过建立一个逻辑回归方程，将特征与样本的分类关系建立起来。逻辑回归的输出是一个概率值，表示样本属于某个类别的概率。逻辑回归假设特征与结果之间存在线性关系，并通过使用sigmoid函数将线性输出转化为概率。逻辑回归适用于两类或多类别的分类问题，其优点是简单、快速，并且能够估计类别之间的概率关系。

决策树是一种基于树状结构的分类算法。它通过将样本数据集划分为不同的子集，每个子集代表一个决策节点，最终形成一个树状结构。决策树的每个节点代表一个特征，根据该特征的取值将样本分配到不同的子节点上，直到叶子节点上获得最终的分类结果。决策树的输出是一个分类结果。决策树可以处理离散型和连续型特征，适用于多类别和二分类问题。决策树的优点是易于理解和解释，同时可以处理高维数据和缺失值。

总的来说，逻辑回归更适用于建立概率模型，可以估计类别之间的概率关系；决策树更适用于处理离散型和连续型特征，具有易于解释和处理高维数据的优势。在实际应用中，根据具体问题的特点和数据的性质选择适合的算法会有更好的效果。

### 回答3：
逻辑回归和决策树是机器学习中常用的分类算法，它们有以下几个方面的区别。

1. 原理：逻辑回归是基于概率的分类方法，将线性模型与sigmoid函数结合，将输入特征与输出标签的概率联系起来。而决策树是基于树形结构的分类方法，根据特征的取值进行划分，通过一系列的决策路径最终确定样本的分类。

2. 表达能力：逻辑回归具有较强的线性回归能力，可以应对线性可分和非线性可分的数据集。决策树可以处理非线性可分的数据集，能够捕捉到特征之间的非线性关系。

3. 解释性：逻辑回归模型的系数可以用于解释特征对输出的影响，系数的符号可以表明特征的影响方向，但无法直接得到特征的重要性。决策树可以通过特征的重要性得到一种与人类决策相似的解释方式。

4. 鲁棒性：逻辑回归对异常值和噪声比较敏感，容易受到极端数据的影响，容易出现欠拟合或过拟合的问题。而决策树具有较高的鲁棒性，对异常值有一定的容忍度，能够处理包含噪声的数据。

5. 训练效率：逻辑回归的训练速度较快，特别是当特征的数量很大时，计算量相对较小。而决策树的训练速度较慢，特别是当数据集的规模和特征的维度较大时，计算量较大。

综上所述，逻辑回归和决策树在原理、表达能力、解释性、鲁棒性和训练效率等方面存在差异。在实际应用中，需要根据具体问题的特点选择合适的算法。

39．二叉树的定义是什么？二叉树有哪几种基本形态？ 40．二叉树可以采用哪几种存储方式，分别适合哪些情况？ 41.常用的二叉树的性质有哪些？ 42．图有哪几种主要的存储方式，存储空间的大小各自与哪些因素相关？ 43.图中顶点的度数和边数之间有什么关系？ 44.图的遍历通常有哪几种方式，各相当于树的什么遍历方式？如果不给存储结构，图的遍历结果是否唯一？ 45.图的应用主要有哪些方面，分别采用什么算法实现，算法的主要思想是什么？

39. 二叉树是一种特殊的树形结构，每个节点最多只有两个子节点，左子节点和右子节点。二叉树有三种基本形态：满二叉树、完全二叉树和非完全二叉树。

40. 二叉树可以采用数组和链表两种存储方式。数组存储方式适用于完全二叉树，可以根据节点的位置计算出其父节点、左子节点和右子节点的位置；链表存储方式适用于任意二叉树，每个节点包含指向父节点、左子节点和右子节点的指针。

41. 常用的二叉树的性质有：二叉搜索树、平衡二叉树、线索二叉树等。其中，二叉搜索树要求左子节点的值小于当前节点的值，右子节点的值大于当前节点的值；平衡二叉树要求左右子树的高度差不超过1；线索二叉树是在二叉树的基础上加入了指向前驱节点和后继节点的指针，可以实现O(1)时间复杂度的中序遍历。

42. 图有两种主要的存储方式：邻接矩阵和邻接表。邻接矩阵是一个二维数组，数组元素表示两个顶点之间是否有边，存储空间大小与顶点数的平方成正比；邻接表是一个数组，每个元素对应一个顶点，元素值是一个链表，链表中存储该顶点所连接的其他顶点，存储空间大小与顶点数和边数成正比。

43. 图中顶点的度数是指与该顶点相连的边的条数，度数和边数之间有以下关系：所有顶点的度数之和等于边数的两倍。

44. 图的遍历通常有深度优先遍历和广度优先遍历两种方式，分别相当于树的前序遍历和层次遍历。如果不给存储结构，图的遍历结果一般不唯一。

45. 图的应用主要有路径规划、社交网络分析、最小生成树、最短路径等方面，常用的算法有Dijkstra算法、Floyd算法、Prim算法、Kruskal算法等，算法的主要思想是贪心算法和动态规划。