•动态规划回顾 •活动问题选择分析 •贪婪算法要点 •拟阵概念

本章主要介绍以下内容 一、数据结构研究的主要内容 二、数据结构中涉及的基本概念 三、算法的概念、描述方法以及评价标准

由于小波变换技术在20世纪90年代初期已经比较成熟，因此从那时起就开始出现各种新 颖的小波图像编码方法。这些编码方法包括EZW, 在EZW算法基础上改进的SPIHT和EBCOT 等。由于EZW算法的开拓给后来者带来很大的启发，它是一种有效而且计算简单的图像压缩 技术，因此本章将重点介绍

一、树的逻辑定义和存储结构 二、二叉树的逻辑定义、存储结构 三、叉树的基本操作算法 四、树和二叉树的转换 五、哈夫曼树及其应用

数据结构讨论的是数据的逻辑结构、存储方式 以及相关操作的实现等问题，为学习后续专业课程 打下基础。本章讲述数据结构的基本概念及相关术 语，介绍数据结构、数据类型和抽象数据类型之间 的联系，介绍了算法的特点及算法的时间与空间复 杂性

一. 示例学习的问题描述（见表2.1,表2.2） 二. 决策树学习（ID3算法） 1. 学习效果的衡量标准（示例学习的优化问题） 2. ID3算法：

一. 示例学习的问题描述（见表2.1,表2.2） 二. 决策树学习（ID3算法） 1. 学习效果的衡量标准（示例学习的优化问题） 2. ID3算法： 输入：例子集（正例、反例）；

在归纳和比较常用高炉喷吹配煤方法的基础上,以计算法配煤的思想为指导,提出了以实现最佳燃烧效果为目标的混煤模型.通过曲线拟合得到混煤着火点随高挥发分煤种配比增大而减小的关系曲线,混煤着火点下降速率减小到某一较小值时的混煤比例即为该煤种组合燃烧效果最佳的比例.应用该方法对四组不同煤种组合混煤进行配比优化,经静态燃烧性实验证明,该计算法所得结果准确可靠,有一定实用性

提出了一种基于相重构和主流形识别的非线性时间序列降噪方法.带噪的时间序列在高维的相空间中其本质特征隐含在一个低维的主流形中,利用局部切空间变换方法提取其主流形,再根据主流形对时间序列进行重构,就可以达到降噪的目的.与现有的非线性时间序列消噪算法不同,基于主流形的消噪算法更强调时间序列的整体结构.数值仿真分析的结果验证了该降噪方法能有效地消除非线性时间序列中的高斯白噪声

一、动态规划回顾 二、活动问题选择分析 三、贪婪算法要点