【数据结构】:二叉树与堆排序的实现

在这里插入图片描述

1.树概念及结构(了解)

1.1树的概念

树是一种非线性的数据结构,它是由n(n>=0)个有限结点组成一个具有层次关系的集合把它叫做树是因为它看起来像一棵倒挂的树,也就是说它是根朝上,而叶朝下的有一个特殊的结点,称为根结点,根节点没有前驱结点
除根节点外,其余结点被分成M(M>0)个互不相交的集合T1、T2、……、Tm,其中每一个集合Ti(1<= i <= m)又是一棵结构与树类似的子树。每棵子树的根结点有且只有一个前驱,可以有0个或多个后继
因此,树是递归定义的
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
节点的度:一个节点含有的子树的个数称为该节点的度; 如上图:A的为6
叶节点或终端节点:度为0的节点称为叶节点; 如上图:B、C、H、I…等节点为叶节点
非终端节点或分支节点:度不为0的节点; 如上图:D、E、F、G…等节点为分支节点
双亲节点或父节点:若一个节点含有子节点,则这个节点称为其子节点的父节点; 如上图:A是B的父节点
孩子节点或子节点:一个节点含有的子树的根节点称为该节点的子节点; 如上图:B是A的孩子节点
兄弟节点:具有相同父节点的节点互称为兄弟节点; 如上图:B、C是兄弟节点
树的度:一棵树中,最大的节点的度称为树的度; 如上图:树的度为6
节点的层次:从根开始定义起,根为第1层,根的子节点为第2层,以此类推;
树的高度或深度:树中节点的最大层次; 如上图:树的高度为4
节点的祖先:从根到该节点所经分支上的所有节点;如上图:A是所有节点的祖先
子孙:以某节点为根的子树中任一节点都称为该节点的子孙。如上图:所有节点都是A的子孙
森林:由m(m>0)棵互不相交的多颗树的集合称为森林;(数据结构中的学习并查集本质就是一个森林)

1.2树的表示

树结构相对线性表就比较复杂了,要存储表示起来就比较麻烦了,实际中树有很多种表示方式,
如:双亲表示法,孩子表示法、孩子兄弟表示法等等。我们这里就简单的了解其中最常用的孩子
兄弟表示法

typedef int DataType;
struct Node
{struct Node* _firstChild1;    // 第一个孩子结点struct Node* _pNextBrother;   // 指向其下一个兄弟结点DataType _data;               // 结点中的数据域
};

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
注意:在Linux中我们能够输入tree指令把我们电脑中的文件以多叉树的形式呈现

2.二叉树概念及结构

2.1概念

一棵二叉树是结点的一个有限集合,该集合或者为空,或者是由一个根节点加上两棵别称为左子
树和右子树的二叉树组成。

二叉树的特点:

  1. 每个结点最多有两棵子树,即二叉树不存在度大于2的结点。
  2. 二叉树的子树有左右之分,其子树的次序不能颠倒。

2.2现实中的二叉树:

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

2.3数据结构中的二叉树:

在这里插入图片描述

2.4特殊的二叉树:

  1. 满二叉树:一个二叉树,如果每一个层的结点数都达到最大值,则这个二叉树就是满二叉树。也就是说,如果一个二叉树的层数为K,且结点总数是(2^k) -1 ,则它就是满二叉树。
  2. 完全二叉树:完全二叉树是效率很高的数据结构,完全二叉树是由满二叉树而引出来的。对于深度为K的,有n个结点的二叉树,当且仅当其每一个结点都与深度为K的满二叉树中编号从1至n的结点一一对应时称之为完全二叉树。 要注意的是满二叉树是一种特殊的完全二叉树
    在这里插入图片描述

2.5 二叉树的存储结构

二叉树一般可以使用两种结构存储,一种顺序结构,一种链式结构。
二叉树的性质

  1. 若规定根节点的层数为1,则一棵非空二叉树的第i层上最多有2^(i-1) 个结点.
  2. 若规定根节点的层数为1,则深度为h的二叉树的最大结点数是2^h- 1.
  3. 对任何一棵二叉树, 如果度为0其叶结点个数为 n0, 度为2的分支结点个数为 n2,则有n0=n2+1
  4. 若规定根节点的层数为1,具有n个结点的满二叉树的深度,h=LogN

2.5.1 顺序存储:

顺序结构存储就是使用数组来存储,一般使用数组只适合表示完全二叉树,因为不是完全二叉树会有空间的浪费。而现实中使用中只有堆才会使用数组来存储,关于堆我们后面的章节会专门讲解。二叉树顺序存储在物理上是一个数组,在逻辑上是一颗二叉树
在这里插入图片描述

2.5.2 链式存储:

二叉树的链式存储结构是指,用链表来表示一棵二叉树,即用链来指示元素的逻辑关系。 通常的方法是链表中每个结点由三个域组成,数据域和左右指针域,左右指针分别用来给出该结点左孩子和右孩子所在的链结点的存储地址 。链式结构又分为二叉链和三叉链,当前我们学习中一般都是二叉链,后面课程学到高阶数据结构如红黑树等会用到三叉链
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

// 二叉链
struct BinaryTreeNode
{struct BinTreeNode* pLeft;   // 指向当前节点左孩子struct BinTreeNode* pRight; // 指向当前节点右孩子BTDataType _data; // 当前节点值域
}
// 三叉链
struct BinaryTreeNode
{struct BinTreeNode* pParent; // 指向当前节点的双亲struct BinTreeNode* pLeft;   // 指向当前节点左孩子struct BinTreeNode* pRight; // 指向当前节点右孩子BTDataType _data; // 当前节点值域
}

3.二叉树链式结构的实现

3.1二叉树链式结构的遍历

所谓遍历(Traversal)是指沿着某条搜索路线,依次对树中每个结点均做一次且仅做一次访问。访问结点所做的操作依赖于具体的应用问 题。 遍历是二叉树上最重要的运算之一,是二叉树上进行其它运算之基础
在这里插入图片描述
前序/中序/后序的递归结构遍历:是根据访问结点操作发生位置命名

  1. NLR:前序遍历(Preorder Traversal 亦称先序遍历)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之前
  2. LNR:中序遍历(Inorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之中(间)
  3. LRN:后序遍历(Postorder Traversal)——访问根结点的操作发生在遍历其左右子树之后由于被访问的结点必是某子树的根,所以N(Node)、L(Left subtree)和R(Right subtree)又可解释为根、根的左子树和根的右子树。NLR、LNR和LRN分别又称为先根遍历、中根遍历和后根遍历
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
    层序遍历:除了先序遍历、中序遍历、后序遍历外,还可以对二叉树进行层序遍历。设二叉树的
    根节点所在层数为1,层序遍历就是从所在二叉树的根节点出发,首先访问第一层的树根节点,然
    后从左到右访问第2层上的节点,接着是第三层的节点,以此类推,自上而下,自左至右逐层访问
    树的结点的过程就是层序遍历
    在这里插入图片描述
    练习:请写出下面的前序/中序/后序/层序遍历
    在这里插入图片描述

实现推排序

堆排序(Heapsort)是指利用堆积树(堆)这种数据结构所设计的一种排序算法,它是选择排序的一种 它是通过堆来进行选择数据。需要注意的是排升序要建大堆,排降序建小堆
遵循最大堆与最小堆的原则
最大堆:每个节点的值都大于或者等于他的左右孩子节点的值
在这里插入图片描述
最小堆:每个节点的值都大于或者等于他的左右孩子节点的值
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

  1. 堆排序使用堆来选数,效率就高了很多
  2. 时间复杂度:O(N*logN)
  3. 空间复杂度:O(1)
  4. 稳定性:不稳定
    堆排序总的代码的实现
#pragma once
#include<stdio.h>
#include<assert.h>
#include<stdlib.h>
#include<stdbool.h>
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{HPDataType* a;HPDataType _size;HPDataType _capacity;
}HP;
void HeapInit(HP* php);
void HeapDestroy(HP* php);
void HeapPush(HP* php, HPDataType x);
void HeapPop(HP* php);
bool HeapEmpty(HP* php);
HPDataType HeapTop(HP* php);
#include"Heap.h"
void HeapInit(HP* php)
{assert(php);php->a = NULL;php->_size = 0;php->_capacity = 0;
}void HeapDestroy(HP* php)
{assert(php);free(php->a);php->a = NULL;php->_size = 0;php->_capacity = 0;
}void AdJustUP(HPDataType* a, int child)
{int parent = (child - 1) / 2;while (child > 0){if (a[child] < a[parent]) {Swap(&a[child], &a[parent]);//C语言交换函数可自行尝试解决child = parent;parent = (parent - 1) / 2;}else {break;}}
}void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent)
{int child = parent * 2 + 1;while (child < n){// 找出小的那个孩子if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child]){++child;}if (a[child] > a[parent]){Swap(&a[child], &a[parent]);// 继续往下调整parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}}
}void HeapPush(HP* php, HPDataType x)
{assert(php);if (php->_capacity == php->_size){int NewCapacity = php->_capacity = 0 ? 4 : php->_capacity * 2;HPDataType* temp = (HPDataType*)realloc(php->a, sizeof(HPDataType) * NewCapacity);if (temp == NULL) {perror("realloc fail");exit(-1);}php->a = temp;php->_capacity = NewCapacity;}php->a[php->_size] = x;php->_size++;AdJustUP(php->a, php->_size - 1);
}void HeapPop(HP* php)
{assert(php);assert(php->_size > 0);Swap(&php->a[0], &php->a[php->_size - 1]);--php->_size;AdjustDown(php->a, php->_size, 0);
}HPDataType HeapTop(HP* php)
{assert(php);assert(php->_size > 0);return php->a[0];
}bool HeapEmpty(HP* php)
{assert(php);return php->_size == 0;
}

在这里插入图片描述
这里涉及一些数学知识 稍微想一下就能够理解各位老铁 等差数列和等比数列的知识

实现二叉树

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>// 不是增删查改,学习二叉树结构
typedef struct BinaryTreeNode
{struct BinaryTreeNode* left;struct BinaryTreeNode* right;int val;
}BTNode;BTNode* BuyNode(int x)
{BTNode* node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));if (node == NULL){perror("malloc fail");exit(-1);}node->val = x;node->left = NULL;node->right = NULL;return node;
}void PrevOrder(BTNode* root) {if (root == NULL) {printf("NULL ");return;}printf("%d ", root->val);PrevOrder(root->left);PrevOrder(root->right);
}void InOrder(BTNode* root)
{if (root == NULL){printf("NULL ");return;}InOrder(root->left);printf("%d ", root->val);InOrder(root->right);
}void PostOrder(BTNode* root)
{if (root == NULL){printf("NULL ");return;}PostOrder(root->left);PostOrder(root->right);printf("%d ", root->val);
}// 节点个数
//int TreeSize(BTNode* root)
//{
//	static int size = 0;
//	if (root == NULL)
//		return 0;
//	else
//		++size;
//
//	TreeSize(root->left);
//	TreeSize(root->right);
//
//	return size;
//}//int size = 0;
//int TreeSize(BTNode* root)
//{
//	if (root == NULL)
//		return 0;
//	else
//		++size;
//
//	TreeSize(root->left);
//	TreeSize(root->right);
//
//	return size;
//}int TreeSize(BTNode* root)
{return root == NULL ? 0 : TreeSize(root->left) + TreeSize(root->right) + 1;
}// 叶子节点个数
int TreeLeafSize(BTNode* root)
{if (root == NULL)return 0;if (root->left == NULL && root->right == NULL){return 1;}return TreeLeafSize(root->left) + TreeLeafSize(root->right);
}// 第k层的节点个数
int TreeKLevel(BTNode* root, int k)
{assert(k > 0);if (root == NULL)return 0;if (k == 1){return 1;}return TreeKLevel(root->left, k - 1)+ TreeKLevel(root->right, k - 1);
}int main()
{// 手动构建BTNode* node1 = BuyNode(1);BTNode* node2 = BuyNode(2);BTNode* node3 = BuyNode(3);BTNode* node4 = BuyNode(4);BTNode* node5 = BuyNode(5);BTNode* node6 = BuyNode(6);node1->left = node2;node1->right = node4;node2->left = node3;node4->left = node5;node4->right = node6;PrevOrder(node1);printf("\n");InOrder(node1);printf("\n");PostOrder(node1);printf("\n");printf("%d\n", TreeSize(node1));//size = 0;printf("%d\n", TreeSize(node1));return 0;
}

二叉树的本质是递归
这里二叉树的遍历又分为前中后序遍历
前面的图片已经给大家呈现出来了
下面给大家画一个二叉树前序遍历的递归展开图
在这里插入图片描述
中后序递归展开图大家可以下去自己画图试一试

总的代码实现如下

#include<stdio.h>
#include<stdlib.h>// 不是增删查改,学习二叉树结构
typedef struct BinaryTreeNode
{struct BinaryTreeNode* left;struct BinaryTreeNode* right;int val;
}BTNode;BTNode* BuyNode(int x)
{BTNode* node = (BTNode*)malloc(sizeof(BTNode));if (node == NULL){perror("malloc fail");exit(-1);}node->val = x;node->left = NULL;node->right = NULL;return node;
}void PrevOrder(BTNode* root) {if (root == NULL) {printf("NULL ");return;}printf("%d ", root->val);PrevOrder(root->left);PrevOrder(root->right);
}void InOrder(BTNode* root)
{if (root == NULL){printf("NULL ");return;}InOrder(root->left);printf("%d ", root->val);InOrder(root->right);
}void PostOrder(BTNode* root)
{if (root == NULL){printf("NULL ");return;}PostOrder(root->left);PostOrder(root->right);printf("%d ", root->val);
}// 节点个数
//int TreeSize(BTNode* root)
//{
//	static int size = 0;
//	if (root == NULL)
//		return 0;
//	else
//		++size;
//
//	TreeSize(root->left);
//	TreeSize(root->right);
//
//	return size;
//}//int size = 0;
//int TreeSize(BTNode* root)
//{
//	if (root == NULL)
//		return 0;
//	else
//		++size;
//
//	TreeSize(root->left);
//	TreeSize(root->right);
//
//	return size;
//}int TreeSize(BTNode* root)
{return root == NULL ? 0 : TreeSize(root->left) + TreeSize(root->right) + 1;
}// 叶子节点个数
int TreeLeafSize(BTNode* root)
{if (root == NULL)return 0;if (root->left == NULL && root->right == NULL){return 1;}return TreeLeafSize(root->left) + TreeLeafSize(root->right);
}// 第k层的节点个数
int TreeKLevel(BTNode* root, int k)
{assert(k > 0);if (root == NULL)return 0;if (k == 1){return 1;}return TreeKLevel(root->left, k - 1)+ TreeKLevel(root->right, k - 1);
}int main()
{// 手动构建BTNode* node1 = BuyNode(1);BTNode* node2 = BuyNode(2);BTNode* node3 = BuyNode(3);BTNode* node4 = BuyNode(4);BTNode* node5 = BuyNode(5);BTNode* node6 = BuyNode(6);node1->left = node2;node1->right = node4;node2->left = node3;node4->left = node5;node4->right = node6;PrevOrder(node1);printf("\n");InOrder(node1);printf("\n");PostOrder(node1);printf("\n");printf("%d\n", TreeSize(node1));//size = 0;printf("%d\n", TreeSize(node1));return 0;
}
#pragma once
#include<stdio.h>
#include<assert.h>
#include<stdlib.h>
#include<stdbool.h>
typedef int HPDataType;
typedef struct Heap
{HPDataType* a;HPDataType _size;HPDataType _capacity;
}HP;
void HeapInit(HP* php);
void HeapDestroy(HP* php);
void HeapPush(HP* php, HPDataType x);
void HeapPop(HP* php);
bool HeapEmpty(HP* php);
HPDataType HeapTop(HP* php);
#include"Heap.h"
void HeapInit(HP* php)
{assert(php);php->a = NULL;php->_size = 0;php->_capacity = 0;
}void HeapDestroy(HP* php)
{assert(php);free(php->a);php->a = NULL;php->_size = 0;php->_capacity = 0;
}void AdJustUP(HPDataType* a, int child)
{int parent = (child - 1) / 2;while (child > 0){if (a[child] < a[parent]) {Swap(&a[child], &a[parent]);//C语言交换函数可自行尝试解决child = parent;parent = (parent - 1) / 2;}else {break;}}
}void AdjustDown(HPDataType* a, int n, int parent)
{int child = parent * 2 + 1;while (child < n){// 找出小的那个孩子if (child + 1 < n && a[child + 1] > a[child]){++child;}if (a[child] > a[parent]){Swap(&a[child], &a[parent]);// 继续往下调整parent = child;child = parent * 2 + 1;}else{break;}}
}void HeapPush(HP* php, HPDataType x)
{assert(php);if (php->_capacity == php->_size){int NewCapacity = php->_capacity = 0 ? 4 : php->_capacity * 2;HPDataType* temp = (HPDataType*)realloc(php->a, sizeof(HPDataType) * NewCapacity);if (temp == NULL) {perror("realloc fail");exit(-1);}php->a = temp;php->_capacity = NewCapacity;}php->a[php->_size] = x;php->_size++;AdJustUP(php->a, php->_size - 1);
}void HeapPop(HP* php)
{assert(php);assert(php->_size > 0);Swap(&php->a[0], &php->a[php->_size - 1]);--php->_size;AdjustDown(php->a, php->_size, 0);
}HPDataType HeapTop(HP* php)
{assert(php);assert(php->_size > 0);return php->a[0];
}bool HeapEmpty(HP* php)
{assert(php);return php->_size == 0;
}

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.rhkb.cn/news/158097.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系长河编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

数据结构之队列

目录 队列的定义与结构 队列的实现 队列的结构 初始化空队列 销毁队列 队尾入队列 队头出队列 获取队列头部元素 获取队列尾部元素 判断队列是否为空 获取队列长度 栈与队列经典试题 队列实现栈 栈实现队列 队列的定义与结构 队列是一种先进先出&#xff08;First…

Netty源码编译

Netty源码编译 想了解Netty源码&#xff0c;最好先从 netty-example 开始&#xff0c;多跑几个 example&#xff0c;了解Netty的实际应用。 编译 netty-example 会出现很多乱七八糟的问题&#xff0c;根本原因是因为缺少 io.netty.util.collection 包。 解决方法 1.先 instal…

指针(2)

1.数组名的理解 一般数组名就是数组首元素的地址 但是有2个例外&#xff1a;1.sizeof&#xff08;数组名&#xff09; 这里面数组名表示的是整个数组&#xff0c;计算整个数组的大小&#xff0c;单位为字节。 …

简单易用,效果卓越的电子期刊制作网站

在日常工作和生活中&#xff0c;我们常常需要制作各种文档和资料&#xff0c;比如电子期刊、宣传册、产品手册等。但有时候&#xff0c;我们会因为排版、设计、编辑等问题而感到烦恼。这时候&#xff0c;一个简单易用、效果卓越的电子期刊制作网站就成为了我们的得力助手&#…

相似性搜索:第 1 部分- kNN 和倒置文件索引

图片来源&#xff1a;维亚切斯拉夫叶菲莫夫 一、说明 SImilarity 搜索是一个问题&#xff0c;给定一个查询的目标是在所有数据库文档中找到与其最相似的文档。 在数据科学中&#xff0c;相似性搜索经常出现在NLP领域&#xff0c;搜索引擎或推荐系统中&#xff0c;其中需要检索最…

目标文件格式

目标文件里有什么 目标文件格式 目标文件就是源代码编译后但未进行链接的中间文件&#xff08;linux下的.o&#xff09;。 ELF文件&#xff1a;从广义上看&#xff0c;目标文件与可执行文件的格式其实几乎是一样的&#xff0c;可以将目标文件与可执行文件看成是一种类型的文…

忘记开机密码啦!我教你用ventoy找回密码

文章目录 一、前言二、实战过程三、动态演示四、原理解析五、总结 一、前言 当你有一天突然忘记了开机密码怎么办&#xff1f;又要上电脑店花个几十块让人弄&#xff1f;在上一章《你该自己学学安装操作系统了&#xff0c;小白一学就会&#xff08;ventoy装系统超详细&#xff…

Unity设计模式——建造者模式

Product类——产品类&#xff0c;由多个部件组成。 class Product {IList<string> parts new List<string>();//添加产品部件public void Add(string part){parts.Add(part);}public void Show(){foreach (string part in parts){Debug.Log("产品:"pa…

python+深度学习+opencv实现植物识别算法系统 计算机竞赛

0 前言 &#x1f525; 优质竞赛项目系列&#xff0c;今天要分享的是 &#x1f6a9; 基于深度学习的植物识别算法研究与实现 &#x1f947;学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分) 难度系数&#xff1a;4分工作量&#xff1a;4分创新点&#xff1a;4分 &#x1f9ff; 更多…

Android+Appium自动化测试环境搭建及实操

1、Appium简介1.1 Appium概念1.2 Appium工作原理 2、Appium Server环境搭建2.1 Java JDK2.1.1 下载JDK2.1.2 运行exe安装JDK&#xff0c;设置安装路径2.1.3 设置环境变量2.1.4 验证安装结果 2.2 Android SDK2.2.1 下载安装Android SDK安装包2.2.2 下载platform-tools&#xff0…

Linux下将驱动编译进内核

在开发的过程中&#xff0c;一般都是将驱动编译成模块&#xff0c;然后将其发送到开发板加载驱动进行功能验证&#xff0c;驱动的功能验证没有问题后就可以将其编译进内核了。本文将介绍如何把上一篇文章Linux下设备树、pinctrl和gpio子系统、LED灯驱动实验中的LED驱动编译到内…

【LeetCode】9. 回文数

1 问题 给你一个整数 x &#xff0c;如果 x 是一个回文整数&#xff0c;返回 true &#xff1b;否则&#xff0c;返回 false 。 回文数是指正序&#xff08;从左向右&#xff09;和倒序&#xff08;从右向左&#xff09;读都是一样的整数。 例如&#xff0c;121 是回文&…

【计算机网络】IP协议详解

文章目录 一、引入 二、简单认识IP协议 2、1 IP协议基本概念 2、2 IP协议报文格式 2、3 分片与组装 2、3、1 MTU 与 MSS 2、4 网段划分 2、4、1 简单理解路由 2、4、2 IP地址 2、4、3 IP地址的划分 2、4、4 CIDR&#xff08;无类别域间路由&#xff09; 2、4、5 特殊的IP地址 …

Redis微服务架构

Redis微服务架构 缓存设计 缓存穿透 缓存穿透是指查询一个根本不存在的数据&#xff0c;缓存层和存储层都不会命中&#xff0c;通常出于容错的考虑&#xff0c;如果从存储层查不到数据则不写入缓层。 缓存穿透将导致不存在的数据每次请求都要到存储层去查询&#xff0c;失去…

【Nginx32】Nginx学习:随机索引、真实IP处理与来源处理模块

Nginx学习&#xff1a;随机索引、真实IP处理与来源处理模块 完成了代理这个大模块的学习&#xff0c;我们继续其它 Nginx 中 HTTP 相关的模块学习。今天的内容都比较简单&#xff0c;不过最后的来源处理非常有用&#xff0c;可以帮我们解决外链问题。另外两个其实大家了解一下就…

Java IO流

IO 即 Input / Output &#xff0c;输入输出流。IO流在Java中分为输入流和输出流&#xff0c;而根据数据的处理方式又分为字节流和字符流。 Java IO 流的 40 多个类都是从如下 4 个 抽象类基类中派生出来的。 InputStream /Reader : 所有的输入流的基类&#xff0c;前者是字节…

大数据flink篇之三-flink运行环境安装(一)单机Standalone安装

一、安装包下载地址 https://archive.apache.org/dist/flink/flink-1.15.0/ 二、安装配置流程 前提基础&#xff1a;Centos环境&#xff08;建议7以上&#xff09; 安装命令&#xff1a; 解压&#xff1a;tar -zxvf flink-xxxx.tar.gz 修改配置conf/flink-conf.yaml&#xff1…

IDEA通过Docker插件部署SpringBoot项目

1、配置Docker远程连接端口 找到并编辑服务器上的docker.service文件。 vim /usr/lib/systemd/system/docker.service在下面ExecStart替换成下面的 ExecStart/usr/bin/dockerd -H tcp://0.0.0.0:2375 -H unix://var/run/docker.sock2.重启docker systemctl daemon-reload s…

交叉熵Loss多分类问题实战(手写数字)

1、import所需要的torch库和包 2、加载mnist手写数字数据集&#xff0c;划分训练集和测试集&#xff0c;转化数据格式&#xff0c;batch_size设置为200 3、定义三层线性网络参数w&#xff0c;b&#xff0c;设置求导信息 4、初始化参数&#xff0c;这一步比较关键&#xff0c;…

强化学习(Reinforcement Learning)与策略梯度(Policy Gradient)

写在前面&#xff1a;本篇博文的内容来自李宏毅机器学习课程与自己的理解&#xff0c;同时还参考了一些其他博客(懒得放链接)。博文的内容主要用于自己学习与记录。 1 强化学习的基本框架 强化学习(Reinforcement Learning, RL)主要由智能体(Agent/Actor)、环境(Environment)、…