FP-tree演算法比Apriori演算法更難實現，主要是其中用的一些特殊的資料結構，對我來說都不太熟，不像Apriori只用一些陣列就能簡單得實現。

失敗的例子

和Apriori一樣，我第一次實現的時候，也是想著用的vector的儲存結構來實現樹，定義了一個如下的結構體

struct TreeNode
{
    int Id;
    int Co;
    TreeNode *Parent;
    TreeNode *HeadNext;
    vector<TreeNode*> Children;
};
int InitTree(TreeNode &T)
{
    TreeNode temp;
    temp.Id=0;
    temp.Co=0;
    temp.Parent=NULL;
    temp.HeadNext=NULL;
    temp.Children.clear();
    T=temp;
    return 0;
}
 

但是在掃描資料庫建樹的時候，效率極其低下，掃描8萬行的資料集大概需要20個小時。可能是對樹的構造還是不太熟，雖然這樣子能夠應該能夠實現建成一棵FPTree，但是不實用，所以就沒繼續照著這個思路尋找條件模式基。

int AddTree(TreeNode &T,int a,int next,vector<vector<int> > sim)//sim為去除了非頻繁一項集且排序好的全體資料集
{
    if(next>=sim[a].size()) return next;
    else{
    int locate=0;
    TreeNode *NewNode;
    NewNode=new(TreeNode);
    int to=-1;
    if(T.Children.size()==0)
    {
        NewNode->Id=sim[a][next];
        next++;
        NewNode->Co=1;
        NewNode->Parent=&T;
        NewNode->Children.clear();

        T.Children.push_back(NewNode);
        locate=T.Children.size()-1;
        //delete NewNode;
        AddTree(*T.Children[locate],a,next,sim);
    }
    else{
    for(int i=0;i<T.Children.size();i++)
    {
        if(T.Children[i]->Id==sim[a][next])
        {
            next++;
            to=i;
            T.Children[i]->Co++;
            //delete NewNode;
            AddTree(*T.Children[i],a,next,sim);
            //break;
        }
    }
    if(to==-1)
    {
        NewNode->Id=sim[a][next];
        next++;
        NewNode->Co=1;
        NewNode->Parent=&T;
        NewNode->Children.clear();
        T.Children.push_back(NewNode);
        locate=T.Children.size()-1;
        //delete NewNode;
        AddTree(*T.Children[locate],a,next,sim);
    }
    }
    }

}
void CreateTree(TreeNode &T,vector<vector<int> > sim)
{
    int i=0;
    while(i<10)
        {
            if(AddTree(T,i,0,sim)>=sim[i].size())
            {
                i++;
            }
            //cout<<i<<endl;
        }
}
 

第二次嘗試

沒辦法只能去網上找找如何建FP-Tree，結果大部分都是用Python，Java實現，只找到了一篇資料探勘作業——FP Tree演算法之C++實現，不過裡面出現了map、Tire樹等我不會的結構，接下來打算參照該演算法，然後使用我唯一會一點的vector來重新實現一遍。
佔坑。