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我有一个关于字符串二叉搜索树到底如何工作的问题。我知道并且已经实现了整数的二叉搜索树,方法是检查新数据是否 <= 父数据,然后如果较小则向左分支,如果较大则向右分支。然而,我对如何使用字符串节点实现这一点有点困惑。
使用整数或字符,我可以将数组插入到我编程的树的插入方法中,并且它会正确构建树节点。我的问题是如何使用字符串数组来处理这个问题。如何让字符串在树中正确分支?例如,如果我有一系列问题,我如何才能正确地对 BST 进行分支,以便最终得到正确的答案。
例如,看看下面的简单树示例。
land animal?
have tentacles?------------^-------------indoor animal
have claws?-----^----jellyfish live in jungle?----^----does it bark?
eat plankton?----^----lobster bear----^----lion cat----^----dog
shark----^----whale
您将如何填充这样的树,以便节点按照您想要的方式填充。我正在尝试制作 BST 来解决问题,但我很困惑如何填充字符串的节点,以便它们出现在正确的位置。您需要对节点进行硬编码吗?
最佳答案
更新 2,构建二元决策树:
二元决策树可以被认为是一堆问题,这些问题产生关于叶节点方面的 boolean 响应 - 方面要么存在/成立,要么不成立。也就是说,对于特定节点/边的每个后代,我们必须能够说“这个问题/答案成立”(答案可以是“真”或“假”)。例如,树皮是(正常)狗的一个侧面,但触手不是鲸鱼的一个侧面。在所呈现的树中,假边总是通向左子树:这是避免用 true/false 或 Y/N 标记每个边的约定。
这棵树只能根据现有/外部知识构建,允许人们回答每一种动物的每个问题。
这里是一个可以用来构建这样一棵树的粗略算法:
(当然,在网上可以找到许多更完整/详细/准确的资源,如course material或whitepapers。更不用说在大多数大学校园都有合适的书籍选择了..)
<小时/>更新,[二进制] decision tree :
在这种特殊情况下(通过添加的图表可以清楚地看出),该图基于对问题的"is"或“否”回答,代表节点之间的边。也就是说,树不是使用字符串值本身的排序来构建的。在这种情况下,尽管如果允许非二进制响应,每个节点可以有更多的边/子节点,但始终让左分支“假”和右分支“真”可能是有意义的。
决策树必须是 "trained" (google search) 。也就是说,图必须首先基于问题/响应来构建,这与仅基于节点之间的排序的 BST 不同。最初的图形构建不能仅仅通过一系列问题来完成,因为边不遵循内在的顺序。
<小时/>初始响应,针对 binary search tree :
与整数的处理方式相同:算法不会改变。
考虑一个函数,compareTo(a,b)
,对于 a < b、a == b 和 a > b 分别返回 -1、0 或 1。
然后,如果 a 和 b 的类型支持排序,那么在使用此合约实现函数时,考虑到 a 和 b 的类型都无关紧要(只要它们相同):对于整数来说它将是“原始”,对于字符串类型将使用宿主语言相应的字符串比较。
关于java - 字符串二分查找树,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/15464765/
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