从数据中学习结构是贝叶斯网络研究最重要的基本任务之一。 特别地，学习贝叶斯网络的可选结构是一个不确定的多项式时间（NP）难题。 为了解决这个问题，已经提出了许多启发式算法，并且其中一些在不同类型的先验知识的帮助下学习贝叶斯网络结构。 然而，现有算法对先验知识有一些限制，例如质量限制和使用限制。 这使得很难在这些算法中很好地利用先验知识。 在本文中，我们将先验知识引入了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，并提出了一种称为约束MCMC（C-MCMC）算法的算法来学习贝叶斯网络的结构。 定义了三种类型的先验知识：父节点的存在，父节点的不存在以及分布知识，包括边缘的条件概率分布（CPD）和节点的概率分布（PD）。 所有这些类型的先验知识都可以轻松地用在该算法中。 我们进行了广泛的实验，以证明所提出的方法C-MCMC的可行性和有效性。

在众多数据结构当中，线性表是最简单、也是最基本的一个。线性表按存储结构分，可 分为顺序表和链表，它们各有特色。本程序主要目的在于帮助同学熟练掌握线性表的基本 操作在顺序存储结构上的实现，顺序表的优点是可以实现随机存取，用数组对其进行定义， 主要操作时针对数组下标的运算。本实验相对比较简单，通过本实验，对顺序表基本操作及 其组合应用的演练，加深对线性表顺序存储方法及其基本操作的理解，为以后进一步学习更 复杂的数据结构打下基础。

数据结构学习指导·实验指导·课程设计 一部很全面的算法与数据结构学习指导书。集实验指导、学习指导、课程设计于一体。

学习数据结构的过程中，个人做的笔记适合初学者和数据结构的期末复习(用c语言实现的)，一比一复刻王道书上的实列，完整代码。前言部分主要是采用赫斌老师的思想，适合学完c语言直接学习数据结构的，或者快速上手解决期末考试和考研复习。

看到好多人要，考完研了就修改了一下发上来=w= 祝大家都能成功上岸，考上自己心仪的大学=w=

前言 本篇章主要介绍哈夫曼树及哈夫曼编码，包括哈夫曼树的一些基本概念、构造、代码实现以及哈夫曼编码，并用Python实现。 1. 基本概念 哈夫曼树(Huffman(Huffman(Huffman Tree)Tree)Tree)，又称为最优二叉树，指的是带权路径长度最小的二叉树。树的带权路径常记作： 其中，nnn为树中叶子结点的数目，wkw_kwk​为第kkk个叶子结点的权值，lkl_klk​为第kkk个叶子结点与根结点的路径长度。 带权路径长度是带权结点和根结点之间的路径长度与该结点的权值的乘积。有关带权结点、路径长度的概念请参阅这篇博客。 对于含有nnn个叶子结点的哈夫曼树，其共有

从数据中学习结构是贝叶斯网络研究最重要的基本任务之一。 特别地，学习贝叶斯网络的可选结构是一个不确定的多项式时间（NP）难题。 为了解决这个问题，已经提出了许多启发式算法，并且其中一些在不同类型的先验知识的帮助下学习贝叶斯网络结构。 然而，现有算法对先验知识有一些限制，例如质量限制和使用限制。 这使得很难在这些算法中很好地利用先验知识。 在本文中，我们将先验知识引入了马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，并提出了一种称为约束MCMC（C-MCMC）算法的算法来学习贝叶斯网络的结构。 定义了三种类型的先验知识：父节点的存在，父节点的不存在以及分布知识，包括边缘的条件概率分布（CPD）和节点的概率分布（PD）。 所有这些类型的先验知识都可以轻松地用在该算法中。 我们进行了广泛的实验，以证明所提出的方法C-MCMC的可行性和有效性。

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