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幾何分佈是一個離散機率分佈，對於 n = 0, 1, 2, …，其機率密度函式為：$$P\lgroup n\rgroup=p\lgroup1-p\rgroup^{n}$$分佈函式為：$$D\lgroup n\rgroup=\displaystyle\sum\limits_{i=0}^n P\lgroup i \rgroup=1-q^{n+1}$$示例 線上演示#include
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二項分佈是一個離散機率分佈Pp(n | N)，表示在N次伯努利試驗中獲得n次成功的機率（伯努利試驗有兩個可能的結果，用x = 0和x = 1表示。x = 1表示成功，x = 0表示失敗。成功的機率為p，失敗的機率為q，q = 1 – p）。因此，二項分佈可以寫成$$P_{p}\lgroup n\:\arrowvert\ N\rgroup=\left(\begin{array}{c}N\ n\end{array}\right) p^{n}\lgroup1-p\rgroup^{N-n}$$示例 線上演示#include
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伯努利分佈是一個離散分佈，有兩個可能的結果，用x = 0和x = 1表示。x = 1表示成功，x = 0表示失敗。成功的機率為p，失敗的機率為q，q = 1 – p。所以$$P\lgroup x\rgroup=\begin{cases}1-p\:for & x = 0\p\:for & x = 0\end{cases}$$這也可以寫成：$$P\lgroup x\rgroup=p^{n}\lgroup1-p\rgroup^{1-n}$$示例 線上演示#include
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生成樹是無向圖的一個子集，它透過最少的邊將所有頂點連線起來。如果圖中所有頂點都連線，則至少存在一個生成樹。在一個圖中，可能存在多個生成樹。最小生成樹最小生成樹(MST)是連線加權無向圖中所有頂點的邊的一個子集，其總邊權重最小。為了匯出MST，可以使用Prim演算法或Kruskal演算法。因此，我們將在本章中討論Prim演算法。正如我們… 閱讀更多
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在這裡，我們將瞭解圖的DFS和BFS演算法的不同應用。深度優先搜尋(DFS)應用於不同的領域。一些常見的用途包括：如果對無權圖執行DFS，它將為所有對最短路徑樹建立最小生成樹我們可以使用DFS檢測圖中的迴圈。如果在BFS期間得到一條後向邊，則一定存在一個迴圈。使用DFS，我們可以找到兩個給定頂點u和v之間的路徑。可以使用拓撲排序來安排給定作業之間依賴關係的作業。拓撲排序… 閱讀更多
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二叉搜尋樹是具有某些屬性的二叉樹。這些屬性如下：每個二叉搜尋樹都是一個二叉樹每個左子節點的值都小於根節點每個右子節點的值都大於根節點理想的二叉搜尋樹不會兩次儲存相同的值。假設我們有一棵這樣的樹：這棵樹是一個二叉搜尋樹。它遵循所有提到的屬性。如果我們以中序遍歷模式遍歷元素，我們可以得到5、8、10、15、16、20、23。讓我們來看一段程式碼來了解如何在… 閱讀更多
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在本節中，我們將看到二叉搜尋樹的先序遍歷技術（遞迴）。假設我們有一棵這樣的樹：遍歷序列將是這樣的：10、5、8、16、15、20、23演算法先序遍歷(root)：開始 如果root不為空，則 列印root的值 先序遍歷(root的左子樹) 先序遍歷(root的右子樹) 結束如果結束示例 線上演示#include
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在本節中，我們將看到二叉搜尋樹的後序遍歷技術（遞迴）。假設我們有一棵這樣的樹：遍歷序列將是這樣的：8、5、15、23、20、16、10演算法後序遍歷(root)：開始 如果root不為空，則 後序遍歷(root的左子樹) 後序遍歷(root的右子樹) 列印root的值 結束如果結束示例 線上演示#include
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在本節中，我們將看到二叉搜尋樹的層序遍歷技術。假設我們有一棵這樣的樹：遍歷序列將是這樣的：10、5、16、8、15、20、23演算法層序遍歷(root)：開始 定義佇列que來儲存節點 將root插入佇列。 當que不為空時，執行 item := 佇列前端的專案 列印item的值 如果item的左子樹不為空，則 將item的左子樹插入que 結束如果… 閱讀更多