为了有效地挖掘事件序列频繁情节,提出了一种广义后缀树结构发现和存储频繁情节．此结构利用广义后缀概念并且树中只包含频繁情节结点,用频繁情节发生列表逐层构建的方法提高了建树效率．该方法充分利用了事件序列的有序特点,可用于发现各类频繁情节．实验结果表明该算法性能优于Apriori-like频繁情节发现算法．

§1.1 图的基本概念 §1.2 最短路问题 §1.3 树及其性质 §1.4 生成树与最小生成树 §1.5 图的中心与重心 §1.6 图的矩阵表示

6.4树和森林 6.4.1树的存储结构 一、双亲表示法(顺序存储)

人教版四年级上册语文_去年的树_11（教学反思参考）去年的树_（教学反思参考4）去年的树

6.2树 树(tree):连通的无圈的图

一、集合及其表示 二、等价类与并查集 三、静态搜索表 四、二叉搜索树 五、最优二叉搜索树 六、AVL树 七、小结

6-1 写出用广义表表示法表示的树的类声明，并给出如下成员函数的实现： (1) operator >> ( ) 接收用广义表表示的树作为输入，建立广义表的存储表示；

2.2.2最小树与森林 支撑(生成)树(spanning tree): spanning subgraph of graph which is itself 支撑树T 例1画出下列各图的所有不同构的支撑树:

人教版四年级上册语文_去年的树_11（教学反思参考）去年的树_（教学反思参考3）去年的树

概论 从输入符号出发,试图把它规约成识别符号。每一步都寻找特定得某个类型的短语(一般是简单短语)进行规约。 在分析过程中,每次规约的都是最左边的简单短语(或其它短语)。从语法树的角度,以输入符号为树的末端结点,试图向根结点方向往上构造语法树