講解第5章的內(nèi)容149-153頁，第6章171-178頁

重點(diǎn)

1.哈夫曼樹和哈夫曼編碼

2.圖的定義和基本術(shù)語

3.圖的兩種遍歷:深度優(yōu)先和廣度優(yōu)先

后面將要學(xué)習(xí)的生成樹、拓?fù)渑判虻榷际且员闅v為核心的操作

大家可以根據(jù)自己的情況進(jìn)行相應(yīng)的預(yù)習(xí)

師說:

學(xué)習(xí)完哈夫曼樹，我們會(huì)布置大家一個(gè)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)里的熱門作業(yè)，壓縮軟件的實(shí)現(xiàn)，哈夫曼樹的其他典型應(yīng)用如:哈夫曼編碼在圖像壓縮中的應(yīng)用與分析等，感興趣的同學(xué)可以登錄學(xué)校圖書館查找相關(guān)論文研讀。

“在未來，圖技術(shù)這樣的創(chuàng)新技術(shù)將改變企業(yè)組織和使用數(shù)據(jù)的方式，實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)分析、隱藏關(guān)系發(fā)掘、情境化精準(zhǔn)決策。”

很多領(lǐng)先的科技公司和金融解決方案提供商都已積極使用圖技術(shù)來構(gòu)建知識(shí)圖譜，用以增強(qiáng)語義搜索，知識(shí)發(fā)現(xiàn)和推薦引擎。比如，通過構(gòu)建并查詢圖2所示的電影知識(shí)圖譜，我們可以了解到爾冬升導(dǎo)演最喜歡用的配角演員是秦沛，最喜歡拍的電影類型是劇情片和動(dòng)作片。結(jié)合AI算法，并加上票房、影評(píng)等信息，我們可以推理出哪些演員是高票房、高口碑的影視CP。知識(shí)圖譜也常用在推薦引擎中解決冷啟動(dòng)問題。例如:基于圖2這張電影圖譜，無需大量數(shù)據(jù)，我們就能為看過《烈火戰(zhàn)車》和《中華戰(zhàn)士》的用戶推薦《癲佬正傳》這部電影。

現(xiàn)實(shí)生活中，與圖相關(guān)的實(shí)際問題非常多，請(qǐng)同學(xué)們思考:

1、七巧板涂色問題，使用至多 4 種不同顏色對(duì)七巧板涂色，要求每個(gè)區(qū)域涂一種顏色，相鄰區(qū)域的顏色互不相同。求涂色方案。

2、某公司生產(chǎn)若干種化學(xué)制品，其中有些制品如果放在一起可能產(chǎn)生化學(xué)反應(yīng)，因此公司必須將倉庫分成相互隔離的若干區(qū)，請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)合理的倉庫分區(qū)。

3、出席某國際會(huì)議的六個(gè)成員A、B、C、D、E、F，假設(shè)A會(huì)講漢語、法語和日語，B會(huì)講德語、日語和俄語，C會(huì)講英語和法語，D會(huì)講漢語和西班牙語，E會(huì)講英語和德語，F會(huì)講俄語和西班牙語，如將此六人分成兩組，能否出現(xiàn)同一組內(nèi)任意兩人不能直接交談的情況?

4、農(nóng)夫過河問題。一個(gè)農(nóng)夫帶著一只狼、一只羊和一筐菜，想從河一邊（左岸）乘船到另一邊（右岸），由于船太小，農(nóng)夫每次只能帶一樣?xùn)|西過河，但是如果沒有農(nóng)夫看管，則狼會(huì)吃羊，羊會(huì)吃菜。其給出過河方案。

5、已知軟件工程專業(yè)專業(yè)的核心課程，編制合適的教學(xué)計(jì)劃。

6、旅游出行的路徑問題......