判定表与判定树分析习题

在数据库原理中，处理过程如“分配宿舍”可以通过判定树或判定表来详细描述。例如，处理过程名为分配宿舍，其说明如下：在所有新生报到后，系统为每位学生分配合适的宿舍。输入包括学生信息和宿舍信息，输出是新生的宿舍分配情况。安排宿舍时需满足以下条件：同一宿舍只能安排同一性别的学生，每位学生只能分配到一个宿舍，并且每位学生的居住面积不得小于3平方米。整个宿舍分配过程的处理时间应控制在15分钟以内。

2、3、4、5、6、8、9 的整除判定法则 2 的倍数： 个位数字是偶数 (0, 2, 4, 6, 8)。 3 的倍数： 各个位数之和是 3 的倍数。 4 的倍数： 末两位数是 4 的倍数。 5 的倍数： 个位数字是 0 或 5。 6 的倍数： 既是 2 的倍数又是 3 的倍数。 8 的倍数： 末三位数是 8 的倍数。 9 的倍数： 各个位数之和是 9 的倍数。 7 的整除判定法则 去掉个位数字，将剩下的数字乘以 2。 将第一步的结果与原数的个位数字相加。 如果最终结果是 7 的倍数，则原数也是 7 的倍数。 例如，判断 357 是否为 7 的倍数： 35 × 2 = 70 70 +

使用Python判断给定数字是否为回文数，即正序和逆序读值相同。

LeetCode 第 202 题探讨如何判定一个正整数是否为快乐数。快乐数的定义是：将一个正整数的各个位上的数字平方后求和，得到一个新的数字，重复此过程，如果最终能得到 1，则该数为快乐数；如果陷入不包含 1 的循环，则该数不是快乐数。 判定快乐数的关键在于循环判断。算法使用 HashSet 记录出现过的数字，如果在计算过程中，某个数字已经存在于 HashSet 中，则说明出现了循环，该数不是快乐数。

解决图同构问题的一般思路是，为每个图生成一个唯一的字符串表示，称为代码或规范标号。规范标号的核心特性是：当且仅当两个图同构时，它们的规范标号相同。 因此，通过比较图的规范标号，就可以判断图是否同构。 构建图的规范标号，首先需要确定图的邻接矩阵表示。需要注意的是，一个图可能有多种邻接矩阵表示，因为顶点的排序方式可以是多种多样的。

由判定树提取分类规则的思路挺实用，尤其是用IF-THEN 规则来表达知识，清晰直观。每条规则其实就是一条从根节点到叶节点的路径，把路径上的属性值对拼起来，就是前件；叶子节点的分类结果就是后件。嗯，这种形式适合快速理解模型逻辑。 判定树的规则生成方式蛮像写条件语句，比如：if 天气=晴 and 温度=高 then 去打球。代码逻辑挺像你在前端搞表单验证的那种多条件判断，用起来顺手。还有，规则易于解释，比较方便做可视化或导出成文档。 讲这些的 PPT 是《数据挖掘原理与实践》第四章的内容，重点就在这个规则提取过程。里面用例子解释得比较透彻，不是那种光讲原理的风格，比较适合边学边上手。要做可解释模型

多传感器系统的点焊质量监测方式，挺适合搞制造或工业自动化的前端伙伴了解一下。铝合金点焊这种工艺，乍一听离有点远，但背后的方差、信号判定逻辑，其实和多前端数据可视化、实时监测的应用场景蛮像的。 通过双因素方差去优化点焊工艺，说白了就是拿数据说话，把每次焊接的电压、位移、压力这些指标都盯住。嗯，传感器数据里藏的信息还挺多，比如极差小一截的就是焊接不良的征兆。 要是你平时做可视化或者有数据的需求，推荐你顺手看看这个SPSS 方差的操作方式。用Excel也能上手，这篇指南讲得还不错。 另外，感兴趣的也可以看看Matlab 实现方差的实现，思路清晰，代码也简单。如果你更关注传感器端，可以顺便逛一下传感器

给定方程若为根，迭代过程需满足：（1）在根的某个邻域内具有直到p阶的连续导数；（2）当初值足够接近时，迭代过程是p阶收敛的。特别地，当p＝1时，要求迭代过程为线性收敛。

Matlab 内置函数 ismember 用于判断一个元素是否为集合中的成员，但它对浮点数采用严格的精确比较。ismemberf 函数 (名称中的 'f' 代表 'floating-point tolerance') 引入了一定的舍入容差，允许在存在微小舍入误差的情况下进行成员资格判定。 ismemberf 的容差可配置，并支持 'rows' 选项（类似于 ismember)。 示例： [tf, loc] = ismember(0.3, 0:0.1:1) 返回 false [tf, loc] = ismemberf(0.3, 0:0.1:1) 返回 true