C++实现二叉搜索树的代码解析

版权申诉
0 下载量 105 浏览量 更新于2024-10-18 收藏 1KB RAR 举报
资源摘要信息:"BST.rar_数据结构_C++_Builder_" ### 标题解析与知识点 标题 "BST.rar_数据结构_C++_Builder_" 指明了资源文件是一个关于二叉搜索树(Binary Search Tree,简称BST)的C++项目文件,它被打包成RAR格式。这里的“Builder”可能是指某种集成开发环境(IDE),例如Borland C++ Builder,这是一个用于Windows平台开发的C++ IDE,提供了可视化界面和RAD(Rapid Application Development)功能。 ### 描述解析与知识点 描述 "Implementing Binary search tree in c++" 指出了该文件是一个C++实现的二叉搜索树的代码实现。二叉搜索树是一种特殊类型的二叉树,其特性是对于树中的每个节点,其左子树中所有节点的值都小于该节点的值,而其右子树中所有节点的值都大于该节点的值。这样的特性使得二叉搜索树在数据的插入、查找、删除等操作上能够提供平均情况下的O(log n)的效率,是计算机科学中的一个重要数据结构。 ### 标签解析与知识点 标签 "数据结构 C++ Builder" 说明了这个资源与数据结构和C++编程语言有关,同时也与Borland C++ Builder IDE相关。在学习和使用这个资源时,需要对数据结构中的树形结构有一定了解,特别是二叉树和二叉搜索树的概念。同时,需要有C++编程语言基础,了解基本的C++语法、类和对象、继承、多态等面向对象编程特性。对于Borland C++ Builder,了解如何在这个IDE中创建项目、编译和运行代码将会对使用这个资源有很大帮助。 ### 文件名称列表解析与知识点 文件名称列表 "BST.CPP" 指出了这是一个C++源代码文件,它很可能包含了一个或多个类的定义,用于实现二叉搜索树的结构和相关操作,如插入节点、删除节点、查找节点等。这个文件可能是整个项目的核心文件,包含了BST树的实现逻辑。 ### 详细知识点 1. **二叉搜索树的概念:** 二叉搜索树是一种特殊的二叉树,对于树中的每个节点,左子树上的所有节点的值都小于该节点的值,右子树上的所有节点的值都大于该节点的值。 2. **二叉搜索树的操作:** - **插入:** 如何在保持BST性质的前提下向树中插入新的节点。 - **查找:** 如何高效地在树中查找一个特定的值。 - **删除:** 如何删除一个节点,同时保持BST的性质。 - **遍历:** 前序遍历、中序遍历、后序遍历和层序遍历,每种遍历方式的特性及应用场景。 3. **二叉树的深度和高度:** 定义和计算二叉树的深度和高度,以及它们在性能评估中的作用。 4. **平衡二叉搜索树(AVL树、红黑树等):** 为了解决在特定情况下BST可能退化成链表,降低效率的问题,平衡二叉搜索树的概念和实现。 5. **C++编程知识:** - **类和对象:** 面向对象编程中构造数据类型和数据的实例。 - **继承与多态:** 继承实现代码复用,多态实现接口的多种实现。 - **指针和引用:** C++中管理内存和函数参数传递的重要概念。 6. **Borland C++ Builder IDE的使用:** - **项目管理:** 如何在Borland C++ Builder中创建和管理项目。 - **编译和调试:** 使用该IDE编译项目代码和调试程序的技能。 综上所述,这个资源对于学习和实践二叉搜索树在C++中的实现,特别是对于希望提高数据结构理解和编程能力的开发者来说,具有很高的价值。通过深入分析这个资源,可以更深入地理解数据结构与算法,以及它们在实际开发中的应用。

import pandas as pd from sklearn import metrics from sklearn.model_selection import train_test_split import xgboost as xgb import matplotlib.pyplot as plt import openpyxl # 导入数据集 df = pd.read_csv("/Users/mengzihan/Desktop/正式有血糖聚类前.csv") data=df.iloc[:,:35] target=df.iloc[:,-1] # 切分训练集和测试集 train_x, test_x, train_y, test_y = train_test_split(data,target,test_size=0.2,random_state=7) # xgboost模型初始化设置 dtrain=xgb.DMatrix(train_x,label=train_y) dtest=xgb.DMatrix(test_x) watchlist = [(dtrain,'train')] # booster: params={'booster':'gbtree', 'objective': 'binary:logistic', 'eval_metric': 'auc', 'max_depth':12, 'lambda':10, 'subsample':0.75, 'colsample_bytree':0.75, 'min_child_weight':2, 'eta': 0.025, 'seed':0, 'nthread':8, 'gamma':0.15, 'learning_rate' : 0.01} # 建模与预测:50棵树 bst=xgb.train(params,dtrain,num_boost_round=50,evals=watchlist) ypred=bst.predict(dtest) # 设置阈值、评价指标 y_pred = (ypred >= 0.5)*1 print ('Precesion: %.4f' %metrics.precision_score(test_y,y_pred)) print ('Recall: %.4f' % metrics.recall_score(test_y,y_pred)) print ('F1-score: %.4f' %metrics.f1_score(test_y,y_pred)) print ('Accuracy: %.4f' % metrics.accuracy_score(test_y,y_pred)) print ('AUC: %.4f' % metrics.roc_auc_score(test_y,ypred)) ypred = bst.predict(dtest) print("测试集每个样本的得分\n",ypred) ypred_leaf = bst.predict(dtest, pred_leaf=True) print("测试集每棵树所属的节点数\n",ypred_leaf) ypred_contribs = bst.predict(dtest, pred_contribs=True) print("特征的重要性\n",ypred_contribs ) xgb.plot_importance(bst,height=0.8,title='影响糖尿病的重要特征', ylabel='特征') plt.rc('font', family='Arial Unicode MS', size=14) plt.show()

2023-07-07 上传
2023-06-03 上传