先使用先序的方法建立一棵二叉樹，然后分別使用遞歸與非遞歸的方法實現前序、中序、后序遍歷二叉樹，并使用了兩種方法來進行層次遍歷二叉樹，一種方法就是使用STL中的queue，另外一種方法就是定義了一個數組隊列，分別使用了front和rear兩個數組的下標來表示入隊與出隊，還有兩個操作就是求二叉樹的深度、結點數。。。#include"iostream"#include"queue"#include"stack"usingnamespacestd;//二叉樹結點的
系統 2019-08-29 22:43:14 1753
鄰近算法（k-NearestNeighbor)是機器學習中的一種分類（classification）算法，也是機器學習中最簡單的算法之一了。雖然很簡單，但在解決特定問題時卻能發揮很好的效果。因此，學習kNN算法是機器學習入門的一個很好的途徑。kNN算法的思想非常的樸素，它選取k個離測試點最近的樣本點，輸出在這k個樣本點中數量最多的標簽（label）。我們假設每一個樣本有m個特征值（property），則一個樣本的可以用一個m維向量表示:X=（x1，x2，.
系統 2019-09-27 17:54:43 1752
由于之前對于爬取下來的數據都是存入MongoDB中，想起來還沒有嘗試存入MySQL，于是將一篇簡單的文章爬取下來，存入MySQL試試這里用到的python模塊是pymysql，因為MySQLdb之前已經停止維護首先在cmd中連接MySQL并且創建一個數據庫json在圖形化界面workbench中可以看到接下來就要在pycharm中寫代碼了，在pycharm中導入pymysql后即可#建立python與MySQL之間的連接mysql=pymysql.conn
系統 2019-09-27 17:53:26 1752
本文實例分析了python多線程用法。分享給大家供大家參考。具體如下：今天在學習嘗試學習python多線程的時候，突然發現自己一直對super的用法不是很清楚，所以先總結一些遇到的問題。當我嘗試編寫下面的代碼的時候：復制代碼代碼如下:classA():def__init__(self):print"A"classB(A):def__init__(self):super(B,self).__init__()#A.__init__(self)print"B"b
系統 2019-09-27 17:53:01 1752
在Python2和Python3中都提供print()方法來打印信息,但兩個版本間的print稍微有差異主要體現在以下幾個方面：1.python3中print是一個內置函數，有多個參數，而python2中print是一個語法結構；2.Python2打印時可以不加括號：print'helloworld'，Python3則需要加括號print("helloworld")3.Python2中，input要求輸入的字符串必須要加引號，為了避免讀取非字符串類型發生的
系統 2019-09-27 17:52:34 1752
#!/usr/bin/envpython#coding=utf-8#------------------------------------------------------#Name:Apache日志分析腳本#Purpose:此腳本只用來分析Apache的訪問日志#Version:2.0#Author:LEO#Created:2013-4-26#Modified:2013-5-4#Copyright:(c)LEO2013#---------------
系統 2019-09-27 17:52:04 1752
目錄一、線程定時器二、用法一、線程定時器線程定時器也是定時器，就是定時之后開啟一條線程二、用法'''線程定時器,就是規定時間后開啟一條線程'''deftask():print('線程執行了')time.sleep(2)print('線程結束了')t=Timer(4,task)#間隔時間,功能函數t.start()
系統 2019-09-27 17:49:44 1752
原始數據原始數據大致是這樣子的：每條數據中的四個數據分別是當前節點名稱，節點描述（指代一些需要的節點屬性),源節點（即最頂層節點），父節點（當前節點上一層節點）。datas=[["root","根節點","root",None],["node1","一級節點1","root","root"],["node2","一級節點2","root","root"],["node11","二級節點11","root","node1"],["node12","二級節點1
系統 2019-09-27 17:47:39 1752
在任何編程語言中,函數的應用主要出于以下兩種情況:1.代碼塊重復，這時候必須考慮用到函數，降低程序的冗余度2.代碼塊復雜，這時候可以考慮用到函數，增強程序的可讀性當流程足夠繁雜時，就要考慮函數，及如何將函數組合在一起。在Python中做函數設計，主要考慮到函數大小、聚合性、耦合性三個方面，這三者應該歸結于規劃與設計的范疇。高內聚、低耦合則是任何語言函數設計的總體原則。1.如何將任務分解成更有針對性的函數從而導致了聚合性2.如何設計函數間的通信則又涉及到耦合
系統 2019-09-27 17:45:56 1752
今天在寫爬蟲程序的時候由于要翻頁，做除法分頁的時候出現了復制代碼代碼如下:totalCount='100'totalPage=int(totalCount)/20ValueError:invalidliteralforint()withbase10的錯誤網上同樣的錯誤有人建議用round(float(“1.0″))，但是解決不了我這個問題，round(float(“1.0″))是用于解決浮點數轉換為整形數的，而我這個則是因為原字符串轉換為整形后做除法，雖然
系統 2019-09-27 17:45:38 1752
