주어진 Prufer 시퀀스에서 각 노드의 차수를 인쇄합니다.

주어진 Prufer 순열에서 각 중심의 정도를 인쇄하고 순열을 통해 각 노드에 대한 이벤트를 강조 표시하고 계산할 준비를 합니다. 각 노드의 재귀를 추적하여 해당 레이블이 지정된 트리에서 해당 중심의 정도를 결정합니다. 이 데이터는 나무의 네트워크와 구조에 대한 통찰력을 제공합니다. 각 허브의 정도를 인쇄하여 전송을 분석하고 필요한 허브를 구별할 수 있습니다. 이러한 고찰은 Prufer 배열을 기반으로 표현된 초기 트리의 속성과 특징을 이해하는데 차이를 가져온다.

사용방법

• 빈도 계산 방법

• 인접 목록 표현

빈도 계산 방법

주어진 Prufer 배열에서 각 허브의 등급을 인쇄하는 빈도 계산 방법에는 각 허브의 이벤트를 계산하여 등급을 결정하는 작업이 포함됩니다. 이 접근 방식을 구현하기 위해 사전 또는 클러스터가 초기화되어 중심의 빈도를 저장합니다. Prufer 배열을 반복하고 경험이 풍부한 각 허브의 수를 늘리십시오. 각 허브의 개수는 태그 트리에서 해당 정도를 나타냅니다. 마지막으로 반복된 점검을 통해 모든 허브의 각도가 인쇄됩니다. 이 방법은 Prufer 배열 내에서 네트워크 및 허브 각도의 확산을 분석하고 첫 번째 트리의 구조적 특성을 얻는 명확한 방법을 제공합니다.

알고리즘

• 노드의 빈도를 저장하기 위해 명확한 단어 참조 또는 클러스터를 초기화합니다.

• Prufer 시퀀스의 각 구성 요소 "중심"을 반복합니다.

• "허브"가 사전이나 배열에 있는지 확인하세요.

• 있는 경우 개수를 1씩 늘립니다.

• 없는 경우 초기 개수가 1인 단어 참조 또는 클러스터에 포함하세요.

• 루프가 완료되면 Prufer 시퀀스에서 각 중심의 주파수를 얻을 수 있습니다.

• 단어 참조 또는 배열의 각 키-값 쌍을 반복합니다.

• 키는 중심과 관련이 있는 반면, 자존감은 마커 트리의 양이나 정도와 관련이 있습니다.

• 각 키-값 쌍의 중심과 비교 정도를 인쇄하세요.

• 인쇄된 허브 등급은 태그 트리의 특정 등급을 보여줍니다.

예

으아악

출력

으아악

인접 목록 표현

인접리스트 표현방식에는 프루퍼 그룹핑을 인접리스트 정보구조로 변경하는 것이 포함됩니다. 명확한 인접 목록을 초기화하고 Prufer 시퀀스의 각 구성 요소에 대해 해당 노드의 이웃을 표시하는 목록에 섹션을 추가합니다. 인접 목록을 작성할 때 각 허브의 빈도를 추적하세요. 마지막으로 인접 목록에서 반복률이 가장 높은 중심을 식별하고 Prufer 그룹화에서 가장 높은 수준의 중심과 비교합니다. 이 접근 방식을 통해 우리는 Prufer 그룹화에서 추론된 인접 목록 및 재귀 데이터의 구조를 활용하여 허브 결정의 숙련도를 최대화할 수 있습니다.

알고리즘

• 빈 인접 목록과 명확한 중복 카운터를 초기화합니다.

• Prufer 시퀀스의 각 구성 요소를 반복합니다.

• 아. 현재 노드의 반복 카운터를 증가시킵니다.

• b. 시퀀스에 언급된 허브의 이웃으로 현재 허브를 포함합니다.

• 반복 카운터에서 반복 빈도가 가장 높은 중심을 찾으세요. 이 허브는 가장 큰 등급의 허브와 비교됩니다.

• 휠 허브를 최대한 복원하세요.

예

으아악

출력

으아악

결론

이 기사에서는 두 가지 방법, 즉 재귀 계산 방법과 인접 목록 표현 방법을 사용하여 주어진 Prufer 그룹화에서 각 중심의 차수를 인쇄하는 방법을 보여줍니다. 반복 계산 방법에는 그룹 내 각 센터의 이벤트를 계산하여 범위를 결정하는 방법이 포함됩니다. 인접 목록 표현 방법은 순열을 기반으로 인접 목록을 개발하고 각 허브의 중복을 추적하여 가장 주목할만한 정도의 허브를 찾는 것입니다. 이 문서에서는 두 메서드에 대한 C 코드 설명을 제공하고 그 사용법을 설명합니다. 허브 각도를 인쇄함으로써 조직 구조를 분석하고 Prufer 배열 표현에서 중요한 허브를 식별할 수 있습니다.

위 내용은 주어진 Prufer 시퀀스에서 각 노드의 차수를 인쇄합니다.의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!