ID3算法&C4.5算法
解释用例DT_data.csv为样本数据，共14条记录。每一条记录共4维特征，分别为Weather（天气）, Temperature（温度）,Humidity（湿度）,Wind（风力）;其中Date（约会）为标签列。 根据样本数据，建立决策树。输入测试数据，得到预测是否约会（yes/no）。 算法实现1. 计算熵（entropy）123456789101112131415double entropy(const vector<DataPoint>& data) { map<string, int> labelCount; for (const auto& d : data) { labelCount[d.date]++; } double entropy = 0.0; int total = data.size(); for (const auto& pair : labelCount) { double prob =...
Dijkstra 算法
解释用例一个学校平面图，至少包括10个以上的场所，每个场所带有编号、坐标、名称、类别等信息，两个场所间可以有路径相通，路长（耗时）各有不同。要求读取该校园平面图，查询各个场所信息，找出从任意场所到达另一场所的最短路径（最佳路径）。 算法实现1. 初始化数据结构123std::unordered_map<int, double> distances;std::unordered_map<int, int> previous;std::priority_queue<std::pair<double, int>, std::vector<std::pair<double, int>>, std::greater<>> minHeap; distances：存储从起始地点到每个其他地点的当前已知最短距离，初始化为无穷大。 previous：用于记录在最短路径中每个地点的前一个地点，以便最终回溯得到路径。 minHeap：优先队列，用于选择当前已知最短距离的地点，以便继续搜索。 2....
“杰伦斯基”算法（Graham's scan）
解释用例凸包是一种基础的几何结构，在地理信息科学领域广泛应用。给出一组平面上的点，构造出对应的凸包，并依次输出极点编号。 算法实现1. 计算最左边的点123QPoint p0 = *std::min_element(points.begin(), points.end(), [](const QPoint& p1, const QPoint& p2) { return p1.x() < p2.x();}); 目的：找到所有给定点中 x 坐标最小的点 p0。这是构建凸包时的起始点，通常作为基准点。 方法：使用 std::min_element 函数来寻找 points 的最小 x 坐标点。 2. 按照极角排序1234QVector<QPoint> sortedPoints = points;std::sort(sortedPoints.begin(), sortedPoints.end(), [p0](const QPoint& p1, const QPoint& p2) { ...
