用java语言实现fp树算法（java shuffle方法）

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1、毫无疑问，那就是J***a编程语言。下面电脑培训为大家具体介绍J***a编程语言。J***a的市场占有率超过30亿的设备在J***a上运行。根据统计数据显示，仅使用中的J***aCard就有50亿。超过900万的程序员选择了使用J***a编程语言进行开发。

2、J***a的语法基础学习j***a的第一步是学会使用j***a程序语言编写程序，学习程序语言的第一步是熟悉其语法的使用。

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3、J***a是一种广泛使用的计算机编程语言，拥有跨平台、面向对象、泛型编程的特性，广泛应用于级Web应用开发和移动应用开发。J***a可以编写桌面应用程序、Web应用程序、分布式系统和嵌入式系统应用程序等。

频繁项头表的表项包括一个频繁项标识域：item_name和一个指向树中具有该项标识的第一个频繁项结点的头指针：head of node_link。

通过将数据集存储在FP-Tree，然后在FP-Tree上发现频繁项集或频繁项对。如何获取条件模式基？条件模式基（conditional pattern base）：以所查找元素项为结尾的路径集合。

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方法：FP-tree是按以下步骤构造的：（1）扫描事务库D，获得D中所包含的全部频繁项集1F，及它们各自的支持度。对1F中的频繁项按其支持度降序排序得到L。（2）创建FP-tree的根结点T，以“null”标记。再次扫描事务库。

Apriori算法、FP-Growth算法，数据集较大，需要处理大数据集。Apriori算法：频繁项集挖掘是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法，适用于数据集较大，且需要挖掘布尔关联规则的场景。

Apriori是最常用的频繁项集挖掘算法，其计算逻辑简单易于直观理解。在实际应用中举例，其易于从大量订单数据中获取频繁出现的组合项集，以便于输出计算单元之间的关联度，从而给组套销售、上架摆放等提供建议。

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System.out.println（数组中最大值为： + max）；System.out.println（数组中最小值为： + min）；System.out.println（数组中元素的和为： + sum）；} 在你代码上改了下。

+count）；System.out.println（***erage ：+***erage）；} } 这是代码量最小的解决方案。其中的关键是Arrays.sort（a）；静态类Arrays提供静态方法sort（）：用来对array进行从小到大的排序。君子性非异也，善***于物也。

错在最后两段代码是相同的，写了两个“max”，就会得到最大值与最小值是一样的结果。

频繁项头表包含两个域：Item_name和head of node_link. head of node_link指向FP—tree中具有相同Item_name的第一个节点。

FP-Growth算法的步骤如下：扫描数据集，统计每个项在所有事务中的支持度，并按照支持度从大到小对所有项进行排序。以支持度最小的项为根节点，构建FP树。

基本思路：不断地迭代FP-tree 的构造和投影过程算法描述如下：对于每个频繁项，构造它的条件投影数据库和投影FP-tree。对每个新构建的FP-tree重复这个过程，直到构造的新FP-tree为空，或者只包含一条路径。

频繁模式树（Frequent Pattern tree）简称为FP-tree，是满足下列条件的一个树结构：它由一个根节点（值为null）、项前缀子树（作为子女）和一个频繁项头表组成。

fpgrowth算法是数据分析系列中的一种。

经典的关联规则挖掘算法包括Apriori算法和FP-growth算法。

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