原理典型的决策树分类树与回归树如何用训练样本建立决策树分裂规则不纯度各种不纯度指标定义对于数值型特征和分类型特征分别详述确定分裂阈值和分裂特征的过程对于分类树和回归树如何确定叶子节点的值对于样本特征向量属性缺失情况如何处理对于属性缺失情况，使用替代分裂规则，如何确定替代分裂特征和替代分裂阈值决策树的剪枝算法代价

终止条件(剪枝条件)（i，j）越过矩阵的边

回溯算法的一般步骤：1：定义问题的解空间（搜索中动态生成）；2：确定易搜索的解空间结构（一般为树形结构或图）；3：以深度优先的方式搜索解空间，搜索中用剪枝函数避免无效搜索。

这个真的是在国内被剪枝叶的，但也经常有好作品，但就那国内开发IP的，就那tx，有钱，艸出

去思考可以剪枝的条件，为什么有的时候用used数组，有的时候设置搜索起点begin变量，理解状态变量设计的想法。全排列（中等）全排列II（中等）：思考为什么造成了重复，如何在搜索之前就判断这一

剪枝：如果当前字符串已经被搜索过，则直接跳过去。代码实现：voidsolve(){arrayst;cin>>st[0]>>st[1]>>st[2];arrayph;ph[0]="..."

回溯法就是暴力搜索，并不是什么高效的算法，最多再剪枝一下。

注意：后面补充ID3树步骤：生成决策树-剪枝-选择最优树regressiontree（continues）classificationdeviation=2E（entropy）GINIindex

7.深入递归,深搜,回溯,剪枝等"逐步生成结果”类问题之数值型自下而上的递归(递推,数学归纳,动态规划)解决简单情况下的问题推广到稍复杂情况下的问题.如果递推次数很明确,用迭代如果有封闭形式,可以直接求解题

我们说过，回溯法虽然是暴力搜索，但也有时候可以有点剪枝优化一下的，主要就是去掉那些不必要的递归，从而提高执行效率。例如假如有五个男孩子都和一个女生说要厮守终生。

简化很多流程；这道题目，要返回根结点到叶子节点的多条路径，此处就考虑用全局变量来存储每一条路径；2.回溯，基本上深度搜索就会涉及到回溯，而对于回溯，就要联想到"恢复现场";从这道题的角度出发，理解恢复现场：3.剪枝

https://blog.csdn.net/xcsxchen/article/details/1048561781.1逐步生成结果类问题之数值解cc9.1上楼梯cc9.2机器人走方格cc9.8硬币表示cc9.1自上而下取看，更直观，直接写出递推公式分析：一层：1种（1）两层：2种（1+1,2）三层：4种（1+1+1,1+2,2+1,3）四层：先走一层，还剩三层：4先走两层，还剩两层：2先走三层，还

递归剪枝求解给定一个数组求它的数字组合问题1.给出集合[1,2,3,4]，它的大小为2（就是k）子集有[[1,2],[1,3],[1,4],[2,3],[2,4],[3,4]]。

n/2枚举n/2到1个各有几种排序求和即为答案例如样例中的6,我们只需要知道以3为起始能有几种组合分别为3,13,加上2为起始2,12,与1那么我们可以知道6为f(1)+f(2)+f(3).解法1:未剪枝递归

例1合法括号方法一：递归importjava.util.HashSet;importjava.util.Scanner;importjava.util.Set;publicclassMain{/**Set集合去重复。注意：集合是引用类型！！不能用等号赋值！！**/publicstaticvoidmain(String[]args){Scannersc=newScanner(System.in);i

题目描述给你二叉树的根结点root，此外树的每个结点的值要么是0，要么是1。返回移除了所有不包含1的子树的原二叉树。节点node的子树为node本身加上所有node的后代。输入与输出输入：root=[1,null,0,0,1]输出：[1,null,0,null,1]提示树中节点的数目在范围[1,200]内Node.val为0或1思路只有当当前节点为0，且左右子树为空时，才能被删除。于是我们可以用递

描述要求输出斐波那契数列第n（1≤n≤64）项。斐波那契的第i项总是等于它的前面两项之和，约定第一项为0，第二项为1，如下所示：0,1，1，2，3，5，8，13，21，34……格式输入格式一个正整数n，表示第n项输出格式一个正整数，第n项的值样例输入样例5输出样例3代码#include#includeinta[1007]={0};intfbn(intn){if(n==1)return0;elsei

斐波那契备忘录自顶向下functionname(params){letmemo=[]if(params=2){memo.splice(0,2,1,1)}functionf(v){if(!memo[v]){memo[v]=f(v-1)+f(v-2)}returnmemo[v]}f(params)returnmemo[params]}//循环方式使用动态规划的话那就是自底向上

1.计算数n的斐波那契数列(应用到剪枝逻辑)0，1，1，2，3，5，8.........剪枝逻辑：应用到map集合，将每次求出的fib值都存储在map集合中，在递归需要使用到当前fib值时，先判断若map

优化1、可行性剪枝和最优性剪枝2、记忆化搜索3、减少重复搜索问题练习P1451求细胞数量深搜的入门题，

理解顺序：枚举法-->递归/回溯法-->剪枝（算法思想通用所有语言，这里采用主要Java书写）枚举法：将问题的所有可能的答案一一列举，然后根据条件判断此答案是否合适，合适就保留，不合适就丢弃。

描述数字n代表生成括号的对数，请你设计一个函数，用于能够生成所有可能的并且有效的括号组合。示例1：输入：n=3输出：["((()))","(()())","(())()","()(())","()()()"]示例2：输入：n=1输出：["()"]分析看到所有组合，首先想到递归来解决，每次递归都尝试添加左括号，然后添加右括号，当左括号大于0的时候可以继续分支，退出的条件是左右括号都相等且都为0，需要

1.3DFS中的连通性(能走到，不能保证最短)DFS、BFS均可以求解1.3.1迷宫1.3.2红与黑1.4DFS中的搜索顺序1.4.1马走日1.4.2单词接龙1.4.3分成互质组(待补充)1.5DFS剪枝

LCR083.全排列-力扣（LeetCode）根据题意，要根据给定的整数数组，穷举出所有可能的排列，从直观的角度上来看，可以使用多层for循环来解决，但如果是数组长度太大的时候，这种方式不太合适。对于此类问题，要先画出决策图，例如对于数组[1,2,3]而言：全局变量：使用全局变量会让方法调用时的参数更加简单；1.使用全局变量List数组来存每一个符合要求的排列；2.使用全局变量List来暂存每一次

2.考虑全局变量的使用：使用全局变量List>ret来存子集；使用全局变量Listpath来存递归过程中的值；3.关注递归本身，回溯，剪枝，递归出口：1.递归本身：使用方法dfs(nums，i)，nums

TowardsAnyStructuralPruning工程：https://github.com/VainF/Torch-Pruning算法和库的使用介绍：CVPR2023|DepGraph通用结构化剪枝

期中考终于考完了，整道题奖励下自己我一北大同学问我的，说他递归超时了，叫我想一个办法后面他说他加了个剪枝就过了，然后我自己尝试了一个方法：就是先把城市按1到n排列，然后考虑互换，如果互换后更便宜就换这样下去的排列一直最优化进行最后不能最优的时候就

DT的生成只考虑局部最优，而DT的剪枝

在访谈过程中，队员们了解到了三华李在种植过程中会遇到的问题，以及解决办法，例如施肥与杀虫的时间的把控，以及修剪枝条的具体处理步骤。

leetcode精讲23.并查集视频讲解（高效学习）:点击学习目录：1.开篇介绍2.时间空间复杂度3.动态规划4.贪心5.二分查找6.深度优先&广度优先7.双指针8.滑动窗口9.位运算10.递归&分治11剪枝

包括特征选择、决策树的生成、决策树的剪枝。

题目：Problem-1010刚开始超时，网上查了一下，了解到了奇偶剪枝。

一、理论回溯本质：和深度优先遍历思想是一致的，都是递归的应用；搜索空间可以理解成一棵树，需要自顶向下不断枚举出所有的情况。写法的关键：循环和递归。for循环的作用在于另寻它路，可以逐个选择当前节点下的所有可能往下走下去的分支路径。递归可以实现一条路走到黑和回退一步，把递归放在for循环内部，那么for每一次的循环，都在给出一个路径后进入递归，继续往下走。代码模版voidbacktracking(参

三、α\alphaα-β\betaβ剪枝算法1.极小-极大模型存在的问题2.人如何处理这个问题呢？3.α\alphaα-β\betaβ剪枝算法假设并不是一

象棋算法包括搜索算法、评估函数和剪枝算法。以下是一个简单的实现：搜索算法：使用极大极小值算法，即每个玩家都会做出最好的选择，考虑到对方也会做出最好的选择，所以需要搜索多层。

而且，回溯算法和动态规划也很像，它们都是“分而治之”的思想，但是动态规划具有重叠子问题的特性，可以通过dptable优化，将递归树大幅剪枝。而那些无法大幅剪枝，只能暴力求解的动态规划就是回溯算法了。

每天就是侍弄院子里的花草，给它们浇浇水，修剪修剪枝叶。偶尔把藤椅搬到院子里，眯着眼看看报纸。报纸上的字太小，除了鼻梁上架副老花眼镜，月枝奶奶还会衣服兜里揣着放大镜。

39.组合总和本题详解：回溯算法+剪枝classSolution{publicList>combinationSum(int[]candidates,inttarget){intlen=candidates.length

左剪枝：满足背包容量即可右剪枝：右剪枝就是求剩余背包重量rw=c-cw中贪心背包的最优价值，由于允许部分装入，所以一定比0-1背

文章目录上一篇回溯法性质子集和问题装载问题下一篇上一篇算法设计与分析复习–贪心（二）回溯法性质类似穷举的搜索尝试过程，在搜索尝试过程中寻找问题的解，组织得井井有条（避免遗漏），高效（剪裁避免不必要搜索）使用深度优先的搜索策略（DFS+剪枝

同时判断第四段是否合法classSolution{Listresult=newArrayListrestoreIpAddresses(Strings){if(s.length()>12)returnresult;//剪枝

他们都是非常有素质的，说话也很有礼貌，他们告诉我由于大树需要剪枝，请不要到院子里，不要过来。这两名园林工人自带的梯子进到了小院里

剪枝：在搜索至树中任一结点时，先判断该结点对应的部分解是否满足条件（用约束函数在扩展节点处减去不满足约束的子树、用限界函数剪去找不到最优解的子树），也即判断该结点是否包含问题的解，如果肯定不包含，则跳过对以该结点为根的子树的搜索

参考链接::卡尔的代码随想录:全排列II这里第一层,used只有一个元素为1,代表只取出了1个元素作为排列,第二层used有两个元素为1,代表取出了2个元素作为排列,因为数组有序,所以重复的元素都是挨着的,因此可以使用如下语句去重.其中visit[i-1]==False的话,就是代表了树层visit[i-1]使用过其中visit[i-1]==True的话,就是代表了树枝visit[i-1]使用过i

目录一、子集型回溯1.1电话号码1.2子集1.3分割回文串二、组合型与剪枝2.1组合2.2组合总和III2.3括号生成三、排列型3.1全排列3.2N皇后3.3N皇后II一、子集型回溯1.1电话号码Leetcode17MAPPING

原来花枝疯长，是浇水太多，得控水，光照充足，还要剪枝，抑制营养被带走。一切做完，控水在阳光下放了不足一月，三角梅的各个枝桠上都打了花苞

在3D重建领域，这幅图怎么理解这张图展示的是“体素剪枝（VoxelPruning）”在3D重建中的应用，这是一种利用稀疏性（Sparsity）来优化3D数据存储和处理的技术。

决策树算法1决策树介绍2信息熵3决策树划分依据3.1信息增益3.2信息增益率3.3基尼指数3.4小结4.cart剪枝4.1为何要cart剪枝4.2常用的剪枝方法5.特征工程—特征提取5.1字典特征提取5.2

「因为回溯的本质是穷举，穷举所有可能，然后选出我们想要的答案」，如果想让回溯法高效一些，可以加一些剪枝的操作，但也改

分析相较于46题不含重复的简单全排列问题，较为复杂一些，具体针对树加了剪枝操作。剪枝分析见leetcode题解。