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决策树分类java代码 决策树算法java代码( 二 )

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二分查找的C#实现代码：
using System;
using System.Collections.Generic;
using System.Text;
namespace BinschDemo
{
public class BinschDemo
{
public static int Binsch(int[] a, int key)
{
int low = 1;
int high = a.Length;
while (low = high)
{
int mid = (low + high) / 2;
if (key == a[mid])
{
return mid;//返回找到的索引值
}
else
{
if (keya[mid])
high = mid - 1;
else
low = mid + 1;
}
}
return -1; //查找失败
}
static void Main(string[] args)
{
Console.WriteLine("请输入10个递增数字:");
int[] list = new int[10];
for (int i = 0; i10; i++)
{
Console.Write("数字 :", i);
list = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
}
Console.Write("请输入一个你要查找的数字:");
int find = Convert.ToInt32(Console.ReadLine());
int result = Binsch(list, find);
Console.WriteLine(result);
}
}
}
分块查找又索引查找，它主要用于“分块有序”表的查找 。所谓“分块有序”是指将线性表L（一维数组）分成m个子表（要求每个子表的长度相等） ， 且第i+1个子表中的每一个项目均大于第i个子表中的所有项目 。“分块有序”表应该包括线性表L本身和分块的索引表A 。因此，分块查找的关键在于建立索引表A 。
（1）建立索引表A（二维数组）
索引表包括两部分：关键字项（子表中的最大值）和指针项（子表的第一项在线性表L中位置）
索引表按关键字有序的 。
例如：线性表L（有序）为：1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
分成m=3个子表：
索引表A：二维数组：第一列为每个子表的最大值 ，第二列为每个子表的起始地址
即： 4 0
8 4
12 8
（2）利用索引表A，确定待查项X所在的子表（块） 。
（3）在所确定的子表中可以用“折半查找”法搜索待查项X；若找到则输出X；否则输出未找到信息 。
如何用Java实现树形结构?。?/h2>package tree;
import java.util.LinkedList;
import java.util.List;
/**
* 功能：把一个数组的值存入二叉树中 ， 然后进行3种方式的遍历
*
* 参考资料0:数据结构(C语言版)严蔚敏
*
* 参考资料1：
*
* 参考资料2：
*
* @author ocaicai@yeah.net @date: 2011-5-17
*
*/
public class BinTreeTraverse2 {
private int[] array = { 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9 };
private static ListNode nodeList = null;
/**
* 内部类：节点
*
* @author ocaicai@yeah.net @date: 2011-5-17
*
*/
private static class Node {
Node leftChild;
Node rightChild;
int data;
Node(int newData) {
leftChild = null;
rightChild = null;
data = https://www.04ip.com/post/newData;
}
}
public void createBinTree() {
nodeList = new LinkedListNode();
// 将一个数组的值依次转换为Node节点
for (int nodeIndex = 0; nodeIndexarray.length; nodeIndex++) {
nodeList.add(new Node(array[nodeIndex]));
}
// 对前lastParentIndex-1个父节点按照父节点与孩子节点的数字关系建立二叉树
for (int parentIndex = 0; parentIndexarray.length / 2 - 1; parentIndex++) {
// 左孩子
nodeList.get(parentIndex).leftChild = nodeList
.get(parentIndex * 2 + 1);
// 右孩子
nodeList.get(parentIndex).rightChild = nodeList
.get(parentIndex * 2 + 2);
}
// 最后一个父节点:因为最后一个父节点可能没有右孩子，所以单独拿出来处理
int lastParentIndex = array.length / 2 - 1;
// 左孩子
nodeList.get(lastParentIndex).leftChild = nodeList

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