《数据结构》实训报告
数据结构实验报告格式
《数据结构课程实验》大纲 一、《数据结构课程实验》的地位与作用 “数据结构”是计算机专业一门重要的专业技术基础课程，是计算机专业的一门核心的关键性课程。本课程较系统地介绍了软件设计中常用的数据结构以及相应的存储结构和实现算法，介绍了常用的多种查找和排序技术，并做了性能分析和比较，内容非常丰富。本课程的学习将为后续课程的学习以及软件设计水平的提高打下良好的基础。 由于以下原因，使得掌握这门课程具有较大的难度： （1）内容丰富，学习量大，给学习带来困难； （2）贯穿全书的动态链表存储结构和递归技术是学习中的重点也是难点； （3）所用到的技术多，而在此之前的各门课程中所介绍的专业性知识又不多，因而加大了学习难度； （4）隐含在各部分的技术和方法丰富，也是学习的重点和难点。 根据《数据结构课程》课程本身的技术特性，设置《数据结构课程实验》实践环节十分重要。通过实验实践内容的训练，突出构造性思维训练的特征, 目的是提高学生组织数据及编写大型程序的能力。实验学时为18。 二、《数据结构课程实验》的目的和要求 不少学生在解答习题尤其是算法设计题时，觉得无从下手，做起来特别费劲。实验中的内容和教科书的内容是密切相关的，解决题目要求所需的各种技术大多可从教科书中找到，只不过其出现的形式呈多样化，因此需要仔细体会，在反复实践的过程中才能掌握。 为了帮助学生更好地学习本课程，理解和掌握算法设计所需的技术，为整个专业学习打好基础，要求运用所学知识，上机解决一些典型问题，通过分析、设计、编码、调试等各环节的训练，使学生深刻理解、牢固掌握所用到的一些技术。数据结构中稍微复杂一些的算法设计中可能同时要用到多种技术和方法，如算法设计的构思方法，动态链表，算法的编码，递归技术，与特定问题相关的技术等，要求重点掌握线性链表、二叉树和树、图结构、数组结构相关算法的设计。在掌握基本算法的基础上，掌握分析、解决实际问题的能力。 三、《数据结构课程实验》内容 课程实验共18学时，要求完成以下六个题目： 实习一约瑟夫环问题（2学时）
工程造价实习报告范文大全【五篇】
工程造价实习报告范文大全【五篇】 工程造价实习，实践加深了对工程造价内容的学习，接触到课堂以外的实践知识。下面给大家分享一下关于工程造价实习报告，希望对大家有帮助 工程造价实习报告1 一、实习性质 认识实习，由指导老师带队去工地。 二、实习目的 了解建筑业个性是现代建筑企业的管理系统及现代建筑业的管理的技术、方法、手段和建筑企业管理过程中的各项职能活动，并能对建筑企业管理中存在的问题进行初步分析研究;透过工地实习，对一般房屋建筑的功能丶构造及其特点有必须的了解;对一般的房屋建筑施工前的准备工作和整个施工过程有较深刻的了解，增加对专业的感性认识，为将来的工作打下基础。 三、实习时间 2019年__月__号至2019年__月__日
四、实习地点 ____x楼工程 五、实习资料 ____工程由__一建承建，我们这天参观的是户型为200-300平米、一梯两户的叠加别墅，共四层，其中一二层为一户，拥有室外庭院、半地下室和半地下车库;三四层为一户，有半地下车库和直达三楼的私属电梯，并且赠送有阁楼和三个平台花园。进入别墅后，主体是框架剪力墙结构，而楼梯的预留洞口都做了安全防护。项目部人员给我们讲解相关知识，包括施工和预算。如厨房、阳台、卫生间比室内地坪低3cm，且要做好防水措施。而梁与墙不垂直出现的克牙，柱与柱的不垂直出现的错台，墙体的涨模及垛跑偏位置等是由于模板未固定和放线的不准确，解决措施是对不垂直处凿平以及抹灰找平。还有，此刻算工程量时基坑开挖为大开挖。开挖时为基础外边线各加1m，而算工程量时人按图纸算量。基坑放坡为1：2，即实际挖2米，放坡1米。而且，在算量时，电梯井的标高与室内地坪标高不一致，算量要单独算。 ____中央广场工程该工程由____建设集团股份有限公司承建，其资质是特级资质。____广场位于____区__路与__路交汇处，地处__新区CBD中心，项目总占地237多亩，总建筑面积86万，其中地上6万、地下23万，总投资超过25.8亿元。进入工地前，
《数据结构》实验1实验报告
南京工程学院实验报告 <班级>_<学号>_<实验X>.RAR文件形式交付指导老师。 一、实验目的 1. 掌握查找的不同方法，并能用高级语言实现查找算法； 2. 熟练掌握二叉排序树的构造和查找方法。 3. 了解静态查找表及哈希表查找方法。 二、实验内容 设计一个算法读入一串整数，然后构造二叉排序树，进行查找。 三、实验步骤 1. 从空的二叉树开始，每输入一个结点数据，就建立一个新结点插入到当前已生成的二叉排序树中。 2. 在二叉排序树中查找某一结点。 3.用其它查找算法进行排序。
四、程序主要语句及作用 程序1的主要代码 public class BinarySearchTreeNode //二叉查找树结点 { public int key; public BinarySearchTreeNode left; public BinarySearchTreeNode right; public BinarySearchTreeNode(int nodeValue) { key = nodeValue; left = null; right = null; } public void InsertNode(BinarySearchTreeNode node)//插入结点 { if (node.key > this.key) { if (this.right == null) { this.right = node; return; } else this.right.InsertNode(node); } else { if (this.left == null) { this.left = node; return; } else this.left.InsertNode(node); } } public bool SearchKey(int searchValue) { if (this.key == searchValue) return true; if (searchValue > this.key) { if (this.right == null) return false; else return this.right.SearchKey(searchValue); } else { if (this.left == null) return false; else return this.left.SearchKey(searchValue); }
数据挖掘实验报告资料
大数据理论与技术读书报告 -----K最近邻分类算法 指导老师: 陈莉 学生姓名: 李阳帆 学号: 201531467 专业: 计算机技术 日期 :2016年8月31日
摘要 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地提取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要。K 近邻算法（KNN）是基于统计的分类方法，是大数据理论与分析的分类算法中比较常用的一种方法。该算法具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，目前已经成为数据挖掘技术的理论和应用研究方法之一。本文主要研究了K 近邻分类算法，首先简要地介绍了数据挖掘中的各种分类算法，详细地阐述了K 近邻算法的基本原理和应用领域，最后在matlab环境里仿真实现，并对实验结果进行分析，提出了改进的方法。 关键词：K 近邻，聚类算法，权重，复杂度，准确度
1.引言 (1) 2.研究目的与意义 (1) 3.算法思想 (2) 4.算法实现 (2) 4.1 参数设置 (2) 4.2数据集 (2) 4.3实验步骤 (3) 4.4实验结果与分析 (3) 5.总结与反思 (4) 附件1 (6)
1.引言 随着数据库技术的飞速发展，人工智能领域的一个分支—— 机器学习的研究自 20 世纪 50 年代开始以来也取得了很大进展。用数据库管理系统来存储数据，用机器学习的方法来分析数据，挖掘大量数据背后的知识，这两者的结合促成了数据库中的知识发现（Knowledge Discovery in Databases，简记 KDD）的产生，也称作数据挖掘（Data Ming，简记 DM）。 数据挖掘是信息技术自然演化的结果。信息技术的发展大致可以描述为如下的过程：初期的是简单的数据收集和数据库的构造；后来发展到对数据的管理，包括：数据存储、检索以及数据库事务处理；再后来发展到对数据的分析和理解， 这时候出现了数据仓库技术和数据挖掘技术。数据挖掘是涉及数据库和人工智能等学科的一门当前相当活跃的研究领域。 数据挖掘是机器学习领域内广泛研究的知识领域，是将人工智能技术和数据库技术紧密结合，让计算机帮助人们从庞大的数据中智能地、自动地抽取出有价值的知识模式，以满足人们不同应用的需要[1]。目前，数据挖掘已经成为一个具有迫切实现需要的很有前途的热点研究课题。 2.研究目的与意义 近邻方法是在一组历史数据记录中寻找一个或者若干个与当前记录最相似的历史纪录的已知特征值来预测当前记录的未知或遗失特征值[14]。近邻方法是数据挖掘分类算法中比较常用的一种方法。K 近邻算法（简称 KNN）是基于统计的分类方法[15]。KNN 分类算法根据待识样本在特征空间中 K 个最近邻样本中的多数样本的类别来进行分类，因此具有直观、无需先验统计知识、无师学习等特点，从而成为非参数分类的一种重要方法。 大多数分类方法是基于向量空间模型的。当前在分类方法中，对任意两个向量： x= ) ,..., , ( 2 1x x x n和) ,..., , (' ' 2 ' 1 'x x x x n 存在 3 种最通用的距离度量：欧氏距离、余弦距 离[16]和内积[17]。有两种常用的分类策略：一种是计算待分类向量到所有训练集中的向量间的距离：如 K 近邻选择K个距离最小的向量然后进行综合，以决定其类别。另一种是用训练集中的向量构成类别向量，仅计算待分类向量到所有类别向量的距离，选择一个距离最小的类别向量决定类别的归属。很明显，距离计算在分类中起关键作用。由于以上 3 种距离度量不涉及向量的特征之间的关系，这使得距离的计算不精确，从而影响分类的效果。
数据结构实验报告
数据结构实验报告 一．题目要求 1）编程实现二叉排序树，包括生成、插入，删除； 2）对二叉排序树进行先根、中根、和后根非递归遍历； 3）每次对树的修改操作和遍历操作的显示结果都需要在屏幕上用树的形状表示出来。 4）分别用二叉排序树和数组去存储一个班(50人以上)的成员信息(至少包括学号、姓名、成绩3项),对比查找效率，并说明在什么情况下二叉排序树效率高,为什么? 二．解决方案 对于前三个题目要求，我们用一个程序实现代码如下 #include 数据结构实验总结报告 一、调试过程中遇到哪些问题？ （1）在二叉树的调试中，从广义表生成二叉树的模块花了较多时间调试。 由于一开始设计的广义表的字符串表示没有思考清晰，处理只有一个孩子的节点时发生了混乱。调试之初不以为是设计的问题，从而在代码上花了不少时间调试。 目前的设计是： Tree = Identifier(Node,Node) Node = Identifier | () | Tree Identifier = ASCII Character 例子：a(b((),f),c(d,e)) 这样便消除了歧义，保证只有一个孩子的节点和叶节点的处理中不存在问题。 （2）Huffman树的调试花了较长时间。Huffman编码本身并不难处理，麻烦的是输入输出。①Huffman编码后的文件是按位存储的，因此需要位运算。 ②文件结尾要刷新缓冲区，这里容易引发边界错误。 在实际编程时，首先编写了屏幕输入输出（用0、1表示二进制位）的版本，然后再加入二进制文件的读写模块。主要调试时间在后者。 二、要让演示版压缩程序具有实用性，哪些地方有待改进？ （1）压缩文件的最后一字节问题。 压缩文件的最后一字节不一定对齐到字节边界，因此可能有几个多余的0，而这些多余的0可能恰好构成一个Huffman编码。解码程序无法获知这个编码是否属于源文件的一部分。因此有的文件解压后末尾可能出现一个多余的字节。 解决方案： ①在压缩文件头部写入源文件的总长度（字节数）。需要四个字节来存储这个信息（假定文件长度不超过4GB）。 ②增加第257个字符（在一个字节的0~255之外）用于EOF。对于较长的文件， 会造成较大的损耗。 ③在压缩文件头写入源文件的总长度%256的值，需要一个字节。由于最后一个字节存在或不存在会影响文件总长%256的值，因此可以根据这个值判断整个压缩文件的最后一字节末尾的0是否在源文件中存在。 （2）压缩程序的效率问题。 在编写压缩解压程序时 ①编写了屏幕输入输出的版本 ②将输入输出语句用位运算封装成一次一个字节的文件输入输出版本 ③为提高输入输出效率，减少系统调用次数，增加了8KB的输入输出缓存窗口 这样一来，每写一位二进制位，就要在内部进行两次函数调用。如果将这些代码合并起来，再针对位运算进行一些优化，显然不利于代码的可读性，但对程序的执行速度将有一定提高。 （3）程序界面更加人性化。 Huffman Tree Demo (C) 2011-12-16 boj Usage: huffman [-c file] [-u file] output_file -c Compress file. e.g. huffman -c test.txt test.huff -u Uncompress file. e.g. huffman -u test.huff test.txt 目前的程序提示如上所示。如果要求实用性，可以考虑加入其他人性化的功能。 三、调研常用的压缩算法，对这些算法进行比较分析 （一）无损压缩算法 ①RLE RLE又叫Run Length Encoding，是一个针对无损压缩的非常简单的算法。它用重复字节和重复的次数来简单描述来代替重复的字节。尽管简单并且对于通常的压缩非常低效，但它有的时候却非常有用（例如，JPEG就使用它）。 变体1：重复次数+字符 文本字符串：A A A B B B C C C C D D D D，编码后得到：3 A 3 B 4 C 4 D。 项目1：基于sklearn的数据分类挖掘 一、项目任务 ①熟悉sklearn数据挖掘的基本功能。 ②进行用朴素贝叶斯、KNN、决策树C4.5、SVM算法进行数据分类分析。 二、项目环境及条件 ?sklearn-0.18.0 ?python- ?numpy- ?scipy- ?matplotlib- 三、实验数据 Iris数据集 Iris数据集是常用的分类实验数据集，由Fisher, 1936收集整理。Iris也称鸢尾花卉数据集，是一类多重变量分析的数据集。数据集包含150个数据集，分为3类，每类50个数据，每个数据包含4个属性。可通过花萼长度，花萼宽度，花瓣长度，花瓣宽度4个属性预测鸢尾花卉属于（Setosa，Versicolour，Virginica）三个种类中的哪一类。 Digits数据集 美国著名数据集NIST的子集，模式识别常用实验数据集，图像属于灰度图像。分辨率为8x8 四、项目内容及过程 1.读取数据集 从sklearn中读取iris和digits数据集并测试打印 打印的数据集存在numpy.ndarray中，ndarray会自动省略较长矩阵的中间部分。 Iris数据集的样本数据为其花瓣的各项属性 Digits数据集的样本数据为手写数字图像的像素值 2.划分数据集 引入sklearn的model_selection使用train_test_split划分digits数据集，训练集和测试集比例为8:2 3.使用KNN和SVM对digits测试集分类 引用sklearn的svm.SVC和neighbors.KNeighborsClassifier模块调用算法，使用classification_report查看预测结果的准确率和召回率 数据结构实验报告全集 实验一线性表基本操作和简单程序 1．实验目的 （1）掌握使用Visual C++ 6.0上机调试程序的基本方法； （2）掌握线性表的基本操作：初始化、插入、删除、取数据元素等运算在顺序存储结构和链表存储结构上的程序设计方法。 2．实验要求 （1）认真阅读和掌握和本实验相关的教材内容。 （2）认真阅读和掌握本章相关内容的程序。 （3）上机运行程序。 （4）保存和打印出程序的运行结果，并结合程序进行分析。 （5）按照你对线性表的操作需要，重新改写主程序并运行，打印出文件清单和运行结果 实验代码： 1）头文件模块 #include iostream.h>//头文件 #include nodetype *create()//建立单链表，由用户输入各结点data域之值，//以0表示输入结束 { elemtype d;//定义数据元素d nodetype *h=NULL,*s,*t;//定义结点指针 int i=1; cout<<"建立一个单链表"< 工程造价实习报告范文 篇一、工程造价实习报告 20xx年3月至6月三个月期间，我在xxx工程公司实习。公司主要承担勘察，施工，设计等工作是拥有甲级资质的国有单位。这是第一次正式与社会接轨踏上工作岗位，开始与以往完全不一样的生活。每天在规定的时间上下班，上班期间要认真准时地完成自己的工作任务，绝不草率敷衍了事。对自己，对工作，对学校的声誉负责。成为一名能为社会做出贡献的热血青年，我们的肩上开始扛着责任。在此期间四川发生了特大地震，多少楼房倒塌，多少人掩埋，一切瞬间化为乌有。黑色的五月，沉痛的心情，迷茫的川人。作为一名建筑工作者，我们不仅仅是悲痛，还有更大的责任。我以生命的名义承诺，我一定做一名诚信，负责的建设者，绝不建“豆腐渣”工程。 我在实习过程中有不少的收获,实习结束后有必要好好总结一下。在工程部领导的教育和培养下，在同事们的关心和帮助下，自己的工作、学习等方面都取得了一定的成绩，个人综合素质也得到了一定的提高。在实习期间，我时刻严格要求自己，吃苦耐劳，努力工作，在完成领导交办的工作同时，积极主动地协助其他同事开展工作，并在工作过程中提高自身各方面的能力。使自己得到更多的锻炼 实习中我主要做了看图纸、熟悉规范·定额，做简单的造价，预算，标书和在施工现场做材料员等实践。现在回头看，我还是做了很多工作。首先我简单的汇报一下，刚进公司我对规范，定额做了再次温故，详细的看了几个工程的投标过程，编写了一份标书。为了能更明白的了解设计者的设计原理，我将办公室里的图集看了个遍，对图纸进行了深入的研究，争取把每处不明白的地方都弄明白。看不懂图就不能做出合理的造价，所以看图确非常重要。然后我算了某个工程一部分的工程量，又对现行的工程进行了核量，虽然没有被采用只是试算。但我发现随着新的定额的推出、新价目的推出、新计算建筑面积规则的出现等，自己所学的专业知识用上的并不多，让我不得不重新学习新的计算方法。在这个信息爆炸的时代，知识更新的速度太快了，靠原有的一点知识肯定是不行的。我们必须时时刻刻在工作中勤于动手慢慢琢磨，不断学习不断积累。遇到不懂的地方，自己先想方设法解决，实在不行可以虚心请教他人，而没有自学能力的人迟早要被企业和社会所淘汰。但也是有很大收获。 之后我也下工地进行了实践，在书本上学过的理论知识，似乎通俗易懂，但从未付诸实践过，等到真正做出一套大楼的造价时，才会体会到难度有多大;也许亲临其境或亲自上阵才能意识到自己能力的欠缺和知识的匮乏。有时我空出一部分时间观察施工过程。该工程是框架剪力墙结构，目前在基础施工中。我对其钢筋和基础桩做了深入了解。如切割，坡口加工，断桩情况等。为防治断桩的主要措施是混凝土浇注过程中，应随时控制混凝土面的标高，提升要准确可靠，并严格遵守操作规程。严格确定混凝土的配合比，混凝土应有良好的和易性和流动性，坍落度损失应满足灌注要求。我在工地还做了材料员。不过我只是简单负责结构材料领发，根据工长签发的领料单，在额度范围内发料，并做及时记录。这次实习对我来说是受益非浅的.我就快毕业走向社会了,相 哈尔滨工业大学 数据挖掘理论与算法实验报告(2016年度秋季学期) 课程编码S1300019C 授课教师邹兆年 学生姓名汪瑞 学号 16S003011 学院计算机学院 一、实验内容 决策树算法是一种有监督学习的分类算法；kmeans是一种无监督的聚类算法。 本次实验实现了以上两种算法。在决策树算法中采用了不同的样本划分方式、不同的分支属性的选择标准。在kmeans算法中，比较了不同初始质心产生的差异。 本实验主要使用python语言实现，使用了sklearn包作为实验工具。 二、实验设计 1.决策树算法 1.1读取数据集 本次实验主要使用的数据集是汽车价值数据。有6个属性，命名和属性值分别如下： buying: vhigh, high, med, low. maint: vhigh, high, med, low. doors: 2, 3, 4, 5more. persons: 2, 4, more. lug_boot: small, med, big. safety: low, med, high. 分类属性是汽车价值，共4类，如下： class values：unacc, acc, good, vgood 该数据集不存在空缺值。 由于sklearn.tree只能使用数值数据，因此需要对数据进行预处理，将所有标签类属性值转换为整形。 1.2数据集划分 数据集预处理完毕后，对该数据进行数据集划分。数据集划分方法有hold-out法、k-fold交叉验证法以及有放回抽样法（boottrap）。 Hold—out法在pthon中的实现是使用如下语句： 其中，cv是sklearn中cross_validation包，train_test_split 方法的参数分别是数据集、数据集大小、测试集所占比、随机生成方法的可 2009级数据结构实验报告 实验名称：约瑟夫问题 学生姓名：李凯 班级：21班 班内序号：06 学号：09210609 日期：2010年11月5日 1．实验要求 1）功能描述：有n个人围城一个圆圈，给任意一个正整数m，从第一个人开始依次报数，数到m时则第m个人出列，重复进行，直到所有人均出列为止。请输出n个人的出列顺序。 2）输入描述：从源文件中读取。 输出描述：依次从显示屏上输出出列顺序。 2. 程序分析 1）存储结构的选择 单循环链表 2）链表的ADT定义 ADT List{ 数据对象：D={a i|a i∈ElemSet,i=1,2,3,…n,n≧0} 数据关系：R={< a i-1, a i>| a i-1 ,a i∈D,i=1,2,3,4….,n} 基本操作： ListInit(&L)；//构造一个空的单链表表L ListEmpty(L); //判断单链表L是否是空表，若是，则返回1，否则返回0. ListLength(L); //求单链表L的长度 GetElem（L，i）；//返回链表L中第i个数据元素的值； ListSort(LinkList [内容要求] 1、存储结构：顺序表、单链表或其他存储结构，需要画示意图，可参考书上P59 页图2-9 2.2 关键算法分析 结点类： template 工程造价实训总结报告 为了我们的理论知识能够跟好的学以致用,加强对我们所学的知识的巩固,提高学生之间的团队合作能力,程老师为我们09级水利水电专业安排了水利工程造价编制。此次学习的任务有:①基础单价编制、建安工程单价计算、设备费计算、各部分工程概算编制、工程总概算编制、编写编制说明及体会。 经过这几天的造价编制认识学习,我认为从事造价这个行业的人员最需要的就是认真、仔细。也认识到了一个人的力量是不足以完美完成整个任务的，因为在整个造价编制工程中往往任何一个抄错都会导致整个工程出错，而且出现错误需要一点一点的去排查，需要大量的时间，在查询定额时必须说明以及各个子目下的注意事项及施工内容。在此次学习中我也发现了好多我以前没有发现细节问题，就是这些很细小的问题导致了整个造价工程的错误。这就需要我们在平常的学习当中认真听课看书。在此次学习认识当中，我们组几位组员合作完成了我们组的工作，我们分工明确，每个人负责查一个表格，并进行计算，将查出来的东西整理到电脑上，组长负责验证电脑算出来的数据，并整理汇编，再由我们每个组员所负责的表格进行复查。整理excel表格然后排版数据表格，再就是表格的后期整理，现代化社会的今天电脑的运用是在是方便了我们的生活，大大缩短了工作时间，提升效率，而且就是我明白了团队合作的重要性。一件事情或是任务，只要我们团结一致并能互相帮助，就能迎刃而解。 我认为从事造价工作的人员应注意的一个原则就是：不能只依文字上的介绍来进行概预算编制，还应考虑施工现场的情况，深入工地进行调查了解后再进行编制否则在决算时承包方和发包方会出现纠纷，为了尽可能的减少这种情况的发生，造价工作人员必须做好本职工作。 此次学习认识编制设计概算是学校培养方案和教学计划的重要环节它是所学理论知识与工程实践的统一，也是学生从学校走向社会的一个不可缺少的过度阶段．短暂的学习已经过去，首先，我想先向所有为我提供帮助的同学和我的指导老师致谢，感谢你们为我在学习上所做的帮助和努力．使我在我的水利工程工程概算的实习中获得了丰富的知 班级：：学号： 实验一线性表的基本操作 一、实验目的 1、掌握线性表的定义； 2、掌握线性表的基本操作，如建立、查找、插入和删除等。 二、实验容 定义一个包含学生信息（学号，，成绩）的顺序表和链表（二选一），使其具有如下功能： (1) 根据指定学生个数，逐个输入学生信息； (2) 逐个显示学生表中所有学生的相关信息； (3) 根据进行查找，返回此学生的学号和成绩； (4) 根据指定的位置可返回相应的学生信息（学号，，成绩）； (5) 给定一个学生信息，插入到表中指定的位置； (6) 删除指定位置的学生记录； (7) 统计表中学生个数。 三、实验环境 Visual C++ 四、程序分析与实验结果 #include typedef int Status; // 定义函数返回值类型 typedef struct { char num[10]; // 学号 char name[20]; // double grade; // 成绩 }student; typedef student ElemType; typedef struct LNode { ElemType data; // 数据域 struct LNode *next; //指针域 }LNode,*LinkList; Status InitList(LinkList &L) // 构造空链表L { L=(struct LNode*)malloc(sizeof(struct LNode)); L->next=NULL; return OK; 实验三 一、实验原理 K-Means算法是一种 cluster analysis 的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 在数据挖掘中，K-Means算法是一种cluster analysis的算法，其主要是来计算数据聚集的算法，主要通过不断地取离种子点最近均值的算法。 算法原理： (1) 随机选取k个中心点； (2) 在第j次迭代中，对于每个样本点，选取最近的中心点，归为该类； (3) 更新中心点为每类的均值； (4) j<-j+1 ,重复(2)(3)迭代更新，直至误差小到某个值或者到达一定的迭代步 数，误差不变. 空间复杂度o(N) 时间复杂度o(I*K*N) 其中N为样本点个数，K为中心点个数，I为迭代次数 二、实验目的： 1、利用R实现数据标准化。 2、利用R实现K-Meams聚类过程。 3、了解K-Means聚类算法在客户价值分析实例中的应用。 三、实验内容 依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。对其进行标准差标准化并保存后，采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。编写R程序，完成客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数 四、实验步骤 1、依据航空公司客户价值分析的LRFMC模型提取客户信息的LRFMC指标。 2、确定要探索分析的变量 3、利用R实现数据标准化。 4、采用k-means算法完成客户的聚类，分析每类的客户特征，从而获得每类客户的价值。 五、实验结果 客户的k-means聚类，获得聚类中心与类标号，并统计每个类别的客户数 六、思考与分析 使用不同的预处理对数据进行变化，在使用k-means算法进行聚类，对比聚类的结果。 kmenas算法首先选择K个初始质心，其中K是用户指定的参数，即所期望的簇的个数。 这样做的前提是我们已经知道数据集中包含多少个簇. 1.与层次聚类结合 经常会产生较好的聚类结果的一个有趣策略是，首先采用层次凝聚算法决定结果 工程造价毕业实习报告范文5篇 工程造价毕业实习汇报范文格式篇一 一、实习目的及任务 通过实践学习稳固，强化我们所学的知识，培养理论联络实际，综合运用所学知识解决实际问习题，并开阔我们的工程技术眼界，工人和技术人员对待工作严谨认真的态度。 二、学习时间，地点及内容 20xx年xx月29日在教师的率领下我们来到了位于xx大街与xx 路交汇处的施工现场。在工作人员的讲解下我们了解了实习单位的概况，生产方法和规模。通过阅读该厂的施工图，结合图纸和际工程，使我们了解和掌握施工图的内容和表达方式。 三、工程简介 本工程是区工程，由xx省xx置业有限公司项目方案部承建，由xx有限公司设计。xx印象1期住宅xx印象总建筑面积达xx㎡，包括11栋多层洋房和4栋景观高层。社区规划围绕节点共享院落展开，营造步移景异场景，充满诗情画意，充分体现和谐社区、亲情邻里安康居住理念。建筑立面前卫新颖，色彩温暖明亮，质感细腻生动，趋向于极简主义审美口味，力图打造长春市品质卓越、尺度怡人环境温馨的人性化社区。其中包含住宅楼、地下车库及人防地下室。 四、事实中的纪律及出勤情况 在实习过程中我们都严格遵守教师的要求和施工单位的规章管 理办法，全身心的投入到实习中去，认真听工作人员的讲解，积极发问。 五、实习中的问习题 ⑴对理论知识掌握不够扎实 ⑵熟悉图纸能力差，对平面图想象不出立体的样子 ⑶对施工标准了解不够 六、实习的领会，收获及建议 首先，实习对我来说是个既熟悉又生疏的字眼，通过这一年的学习，我们经常会提到但却又未曾真正的涉及过实习，所以这次的实习给我留下了很深的记忆并带给我更多的期待。 其次，通过实习全面的检验了我各方面的能力，它就像一块试金石，检验我能否将所学的理论知识用到实践中去，通过这次的实践，也让我知道了自己在哪方面的不足，给我今后的学习带来了很大的帮助。这次实践使我近距离的观察了工程的建造过程，让我明白了作为一名工程技术人员的职责和艰苦。 最后，这次实习让我受益非浅，我会不断的理解工程的涵义，认真的学习制图，努力提高自己的专业水平，虚心的学习，努力弥补自己的不足之处，使理论和实际更好的结合，以便为今后的工作打下坚实的基础。 七、总结归纳 我是学工程造价的，在书本上学过的理论知识，似乎通俗易懂，但从未付诸实践过，也许等到真正做出一套大楼的造价时，才会领会 数据结构实验报告 实验名称：实验1——线性表 学生姓名： 班级： 班内序号： 学号： 日期： 1．实验要求 1、实验目的：熟悉C++语言的基本编程方法，掌握集成编译环境的调试方法 学习指针、模板类、异常处理的使用 掌握线性表的操作的实现方法 学习使用线性表解决实际问题的能力 2、实验内容： 题目1： 线性表的基本功能： 1、构造：使用头插法、尾插法两种方法 2、插入：要求建立的链表按照关键字从小到大有序 3、删除 4、查找 5、获取链表长度 6、销毁 7、其他：可自行定义 编写测试main()函数测试线性表的正确性。 2. 程序分析 存储结构 带头结点的单链表 关键算法分析 1.头插法 a、伪代码实现：在堆中建立新结点 将x写入到新结点的数据域 修改新结点的指针域 修改头结点的指针域,将新结点加入链表中 b、代码实现： Linklist::Linklist(int a[],int n) 堆中建立新结点 b.将a[i]写入到新结点的数据域 c.将新结点加入到链表中 d.修改修改尾指针 b、代码实现: Linklist::Linklist(int a[],int n,int m)取链表长度函数 a、伪代码实现：判断该链表是否为空链表，如果是，输出长度0 如果不是空链表，新建立一个temp指针，初始化整形数n为0 将temp指针指向头结点 判断temp指针指向的结点的next域是否为空，如果不是，n加一，否 则return n 使temp指针逐个后移，重复d操作，直到temp指针指向的结点的next 域为0，返回n b 、代码实现 void Linklist::Getlength()Linklist(); cout< 《数据挖掘分类实验报告》 信息安全科学与工程学院 1120362066 尹雪蓉数据挖掘分类过程 （1）数据分析介绍 本次实验为典型的分类实验，为了便于说明问题，弄清数据挖掘具体流程，我们小组选择了最经典的决策树算法进行具体挖掘实验。 （2）数据准备与预处理 在进行数据挖掘之前，我们首先要对需要挖掘的样本数据进行预处理，预处理包括以下步骤： 1、数据准备，格式统一。将样本转化为等维的数据特征（特征提取），让所有的样 本具有相同数量的特征，同时兼顾特征的全面性和独立性 2、选择与类别相关的特征（特征选择） 3、建立数据训练集和测试集 4、对数据集进行数据清理 在本次实验中，我们选择了ILPD (Indian Liver Patient Dataset) 这个数据集，该数据集已经具有等维的数据特征，主要包括Age、Gender、TB、DB、Alkphos、Sgpt、Sgot、TP、ALB、A/G、classical，一共11个维度的数据特征，其中与分类类别相关的特征为classical，它的类别有1,2两个值。 详见下表： 本实验的主要思路是将该数据集分成训练集和测试集，对训练集进行训练生成模型，然后再根据模型对测试集进行预测。 数据集处理实验详细过程： ●CSV数据源处理 由于下载的原始数据集文件Indian Liver Patient Dataset (ILPD).csv（见下图）中间并不包含属性项，这不利于之后分类的实验操作，所以要对该文件进行处理，使用Notepad文件，手动将属性行添加到文件首行即可。 ●平台数据集格式转换 在后面数据挖掘的实验过程中，我们需要借助开源数据挖掘平台工具软件weka，该平台使用的数据集格式为arff，因此为了便于实验，在这里我们要对csv文件进行格式转换，转换工具为weka自带工具。转换过程为： 1、打开weka平台，点击”Simple CLI“，进入weka命令行界面，如下图所示： 2、输入命令将csv文件导成arff文件，如下图所示: 3、得到arff文件如下图所示： 内容如下： 工程造价实训总结 篇一:工程造价实训总结范文两个礼拜，不长不短的实训很快就结束了，但我却受益匪浅，实训过程中酸甜苦辣，点点滴滴，也让我学到了很多!让我们通过南通市妇幼保健院后勤楼的装饰工程造价的计算，从而来提升我们自身从书本上学到的知识，这是一个将理论和实践相结合的一个过程。从这个过程中我们不断的尝试和求索，从不知道到知道，从一点都不懂到恍然大悟，这也正是我们本次课程的目的。 经过这次课程设计让我学到了很多东西，对许多在课堂上不懂的问题有了更深的了解，使我对学习知识的灵活运用有了很大的提高，让我明白学习知识的重要性。通过这次概预算设计，遇到了很多困难和问题，通过翻阅课本和资料和同学之间的讨论，询问老师，让我门迎刃而解，让我对在建工程和估价方面有了深刻的认识与了解，或许我所了解的并不全面，但是，我会通过以后的学习，从而来弥补这方面的不足。 本次课程的设计，是学校培养方案和教学计划的重要环节，它是所学理论知识与工程实践的统一，也是我们从学校走向社会的一个不可缺少的过度阶段。通过实践学习巩固，强化我们所学的知识，培养理论联系实际，综合运用所学知识解决实际问题，并开阔我们的工程技术眼界。 本次实训包括很多方面，但主要是分为两个部分进行的：第一周我们小组所负责的是南通市妇幼保健院后勤楼一层装饰预案手工算量，我们的一层分为二十七个房间，功能主要是进行煮饭的，这二十七房间分别是，门厅、两个备用件、卫生间、电梯间、两个楼梯间、餐车洗涤间、送餐间、办公室、分餐间、餐梯间、蒸煮间、欲进间、鼻饲间、洗涤间、面点间、主厨房、洁具间、主食库、副食库、酒水调味库、收货处、两个更衣间和一个过道组成。主要工作是将这些房间列项，将工程量计算出来。 第二周是利用清单大师进行上机操作。前两天石老师带着我们一点一点摸索的过程，也是清单大师软件熟悉的过程，后面三天主要是自我实践，做分配到的工程作业。包括定额计价和清单计价两部分，这其中又包括，人工换算、工料机的换算以及费率的换算等等。在这两周中，我们一步一步来，所做的，总结出来是： 1、熟识图纸，收集资料(包括施工规范、设计文件、勘测资料和各种定额、验收规范等)。 2、在计算相应分部工程量时必须熟读定额，掌握相应定额工程量的计算内容及方法和调整系数的关系等。 3、掌握建筑面积的构成内容，准确地计算出建筑物、构筑物等的建筑面积。(掌握什么情况下不计建筑面积，什么情况下计建筑面积，什么情况下计一半，特别注意雨蓬、数据结构实验总结报告
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