它是一種遞歸數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):每個字典樹包含子字典樹，這些子字典樹由前綴標識。證明了每個碼都在前綴樹的葉節(jié)點上，另外，根據(jù)要求1，可以通過反證法確定前綴樹中的每個非葉節(jié)點都有兩個子節(jié)點，最受好評的回答是本期的主題:字典樹，字典樹不僅應用廣泛，而且有一些有用的應用。
1、fpgrowth算法屬于數(shù)據(jù)分析嗎
fpgrowth算法是數(shù)據(jù)分析系列之一。FPgrowth，即FrequentPatternGrowth，通過構(gòu)造FP樹(即FrequentPatternTree)等數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)，巧妙地將數(shù)據(jù)存儲在FP樹中。它在構(gòu)造FP樹時只需要掃描數(shù)據(jù)庫兩次，后續(xù)處理不需要訪問數(shù)據(jù)庫。這個特性使得FPgrowth算法比Apriori算法更快。
2、如何在Swift中使用字典樹
如果你在谷歌上搜索“酷數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”，你會首先看到這個結(jié)果。其中一個主要是stackoverflow上的一個問題:“有哪些有用的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)是我們很少知道的？最受好評的回答是本期的主題:字典樹。我看了一下，發(fā)現(xiàn)很多很酷的東西都是關(guān)于字典樹的使用(而且我也是那種會去Google搜索“很酷的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”的人，哈哈)。然后我打開了playground，開始寫這篇文章。
它是一種遞歸數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu):每個字典樹包含子字典樹，這些子字典樹由前綴標識。字典樹不僅應用廣泛，而且有一些有用的應用。它還有類似Set的運算，比如插入和搜索都是O(n)復雜度，其中n是搜索序列的長度。目前，集合是散列和無序元素的最好方法。但是，如果您正在尋找的序列中的元素是散列的，那么字典樹是合適的。
3、哈弗曼樹證明
總結(jié)從theimportanceofknowingwhypart3得知的每個字母的使用頻率，需要找到一個代碼，這樣:首先用反證法證明每個代碼在前綴樹的葉節(jié)點上；另外，根據(jù)要求1，可以通過反證法確定前綴樹?，F(xiàn)在我們得出兩個結(jié)論:列出通訊總消費；按照知其所以然的思路:所謂最優(yōu)解優(yōu)于其他所有解，由此我們可以得出一個直接的推論:最優(yōu)解優(yōu)于與其相鄰的所有候選解。
在這個問題中，最優(yōu)解的成本必須小于或等于任何相鄰解的成本。我們把任意兩個葉節(jié)點的頻率取為f1和f2，深度取為d1和d2，通過交換可以得到一個相鄰的解，交換時，其他葉節(jié)點的代價保持不變，所以是常數(shù)C .那么交換前的總代價是C f1d1 f2d2，交換后的總代價是C f1d2 f2d1。前者來自最優(yōu)解，必須小于等于后者，所以(cf 1d 2 F2 d 2)(cf 1d 2 F2 d 1)(f1 F2)(D1 D2。
