A.K-Means算法
B.Apriori算法
C.最大期望算法
D.KNN算法
A.决策树、对数回归、关联模式
B.K均值法、SOM神经网络
C.Apriori算法、FP-Tree算法
D.RBF神经网络、K均值法、决策树
若将森林中的每棵树视作一个等价类,则Kruskal算法迭代过程所涉及的计算不外乎两类:
支持以上操作接口的数据结构,即所谓的独立集(disjoint set),亦称作并查集(union-find set)。
a)试基于此前介绍过的基本数据结构实现并查集,并用以组织Kruskal算法中的森林;
b)按你的实现,find()和union()接口的复杂度各是多少?相应地,Kruskal算法的复杂度呢?
A.32
B.128
C.16
D.64