濮阳杆衣贸易有限公司

主頁 > 知識庫 > Ruby實現(xiàn)的最優(yōu)二叉查找樹算法

Ruby實現(xiàn)的最優(yōu)二叉查找樹算法

熱門標簽:高德地圖標注客服 白銀外呼paas系統(tǒng) 百度地圖標注自定義圖片 徐州網(wǎng)絡外呼系統(tǒng)哪個好 地圖標注賺錢項目注冊 常德電銷平臺外呼系統(tǒng)軟件價格 電銷機器人廠商代理 滴滴外呼系統(tǒng) 湖州u友防封電銷卡

算法導論上的偽碼改寫而成,加上導論的課后練習第一題的解的構造函數(shù)。

復制代碼 代碼如下:

#encoding: utf-8
=begin
author: xu jin
date: Nov 11, 2012
Optimal Binary Search Tree
to find by using EditDistance algorithm
refer to introduction to algorithms>>
example output:
"k2 is the root of the tree."
"k1 is the left child of k2."
"d0 is the left child of k1."
"d1 is the right child of k1."
"k5 is the right child of k2."
"k4 is the left child of k5."
"k3 is the left child of k4."
"d2 is the left child of k3."
"d3 is the right child of k3."
"d4 is the right child of k4."
"d5 is the right child of k5."

The expected cost is 2.75. 
=end

INFINTIY = 1 / 0.0
a = ['', 'k1', 'k2', 'k3', 'k4', 'k5']
p = [0, 0.15, 0.10, 0.05, 0.10, 0.20]
q = [0.05, 0.10, 0.05, 0.05, 0.05 ,0.10]
e = Array.new(a.size + 1){Array.new(a.size + 1)}
root = Array.new(a.size + 1){Array.new(a.size + 1)}

def optimalBST(p, q, n, e, root)
  w = Array.new(p.size + 1){Array.new(p.size + 1)}
  for i in (1..n + 1)
    e[i][i - 1] = q[i - 1]
    w[i][i - 1] = q[i - 1]
  end
  for l in (1..n)
    for i in (1..n - l + 1)
      j = i + l -1
      e[i][j] = 1 / 0.0
      w[i][j] = w[i][j - 1] + p[j] + q[j]
      for r in (i..j)
        t = e[i][r - 1] + e[r + 1][j] + w[i][j]
        if t e[i][j]
          e[i][j] = t
          root[i][j] = r
        end
      end
    end
  end
end

def printBST(root, i ,j, signal)
  return if i > j
  if signal == 0
   p "k#{root[i][j]} is the root of the tree."
   signal = 1
  end
  r = root[i][j]
  #left child
  if r - 1 i
    p "d#{r - 1} is the left child of k#{r}."
  else
    p "k#{root[i][r - 1]} is the left child of k#{r}."
    printBST(root, i, r - 1, 1 )
  end
  #right child
  if r >= j
     p "d#{r} is the right child of k#{r}."
  else
    p "k#{root[r + 1][j]} is the right child of k#{r}."
    printBST(root, r + 1, j, 1)
  end
 
end

optimalBST(p, q, p.size - 1, e, root)
printBST(root, 1, a.size-1, 0)
puts "\nThe expected cost is #{e[1][a.size-1]}."

您可能感興趣的文章:
  • Ruby實現(xiàn)的各種排序算法
  • ruby實現(xiàn)的插入排序和冒泡排序算法
  • Ruby實現(xiàn)的矩陣連乘算法
  • Ruby實現(xiàn)二分搜索(二分查找)算法的簡單示例
  • Ruby實現(xiàn)的3種快速排序算法
  • Ruby實現(xiàn)的合并排序算法
  • Ruby實現(xiàn)的圖片濾鏡算法代碼

標簽:三沙 遼寧 荊門 普洱 張家界 公主嶺 永州 梧州

巨人網(wǎng)絡通訊聲明:本文標題《Ruby實現(xiàn)的最優(yōu)二叉查找樹算法》,本文關鍵詞  Ruby,實現(xiàn),的,最優(yōu),二叉,;如發(fā)現(xiàn)本文內容存在版權問題,煩請?zhí)峁┫嚓P信息告之我們,我們將及時溝通與處理。本站內容系統(tǒng)采集于網(wǎng)絡,涉及言論、版權與本站無關。
  • 相關文章
  • 下面列出與本文章《Ruby實現(xiàn)的最優(yōu)二叉查找樹算法》相關的同類信息!
  • 本頁收集關于Ruby實現(xiàn)的最優(yōu)二叉查找樹算法的相關信息資訊供網(wǎng)民參考!
  • 推薦文章
    绍兴县| 盘山县| 霍林郭勒市| 西青区| 金昌市| 改则县| 宣汉县| 台江县| 邛崃市| 昭通市| 瓦房店市| 施甸县| 宁远县| 乌鲁木齐市| 沙坪坝区| 泰和县| 扶沟县| 淮安市| 彭阳县| 宿州市| 胶南市| 泾川县| 武威市| 平湖市| 山阴县| 文成县| 磴口县| 桐庐县| 嘉善县| 乌兰察布市| 灵璧县| 肇源县| 邻水| 霍山县| 隆子县| 无为县| 玛纳斯县| 龙门县| 五家渠市| 文水县| 苍溪县|