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数据结构学习笔记数据结构导论算法时间复杂度空间复杂度
目录一,数据结构的研究内容二,基本概念与术语(一)数据、数据元素、数据项与数据对象(二)数据结构(三)数据类型与抽象数据类型️三,抽象数据类型的表示与实现⚙️四,算法与算法分析⚖️(一)算法的定义及特性(二)评价算法优劣的基本标准⏱️(三)算法的时间复杂度(四)算法的空间复杂度章结一,数据结构的研究内容数据结构是计算机科学的核心基础,其研究内容可概括为三大维度:数据组织形式:探索如何将现实世界中的
- C++ 标准库 <numeric>
以下对C++标准库中头文件所提供的数值算法与工具做一次系统、深入的梳理,包括算法功能、示例代码、复杂度分析及实践建议。一、概述中定义了一组对数值序列进行累加、内积、差分、扫描等操作的算法,以及部分辅助工具(如std::iota、std::gcd/std::lcm等)。所有算法均作用于迭代器区间,符合STL风格,可与任意容器或原始数组配合使用。从C++17、20起,又陆续加入了并行友好的std::r
- 具身语义导航算法总揽
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端到端方法小脑大脑GNMNavDPNaVILAViNTNomadNavidStreamVLNMapNavNavGPTUni-NavidOctoNavNavGPT2模仿学习行为克隆BCDAgger模块化方法GOATVLFMSayPlanLM-NavETPNavVoroNavEmbodiedRAGVL-NavStairwaytoSuccess业内大佬北大王鹤NavidUni-NavidOctoNav吴
- android去除gps漂移代码,GPS漂移过滤算法
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GPS漂移过滤算法基本思想:逐点过滤,再经过基础过滤后,进行判断运动状态,静止状态和运动中。如果静止,则使用电子围栏;如果运动,则先过滤大速度,再过滤加速度,然后过滤距离(包括超大距离,和速度相关距离)。对于要过滤的点,采用之前最近的可靠点,进行替换,同时,无效次数+1,如果后面是有效点,则无效次数-1,如果无效次数归0,认为这个点才是真正可靠点(无效次数为正时,都为要被替换的点)。如果遇到不定点
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该数据集为图像分类数据集,适用于ResNet、VGG等卷积神经网络,SENet、CBAM等注意力机制相关算法,VisionTransformer等Transformer相关算法。数据集信息介绍:桃子识别分类:['B1','M2','R0','S3']训练数据集总共有6637张图片,每个文件夹单独放一种数据各子文件夹图片统计:·B1:1601张图片·M2:1800张图片·R0:1601张图片·S3:
- 《C++性能优化指南》 linux版代码及原理解读 第一章
v俊逸
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概述:目录概述:性能优化的必要性:C++代码优化策略总结用好的编译器并用好编译器使用更好的算法使用更好的库减少内存分配和复制移除计算使用更好的数据结构提高并发性优化内存管理性能优化的必要性:按照当今的CPU运行速度来说,执行一条指令所需要的时间是10的-9次方的时间单位,如此快速的执行速度是否就没有性能优化的必要了呢?其实不然,性能优化与CPU的执行速度并无非常大的关系,试想一下,一段代码,如果用
- 《C++性能优化指南》 linux版代码及原理解读 第四章
v俊逸
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目录概述为什么字符串很麻烦字符串是动态分配的字符串赋值背后的操作如何面对字符串会进行大量复制写时复制COW(copyonwrite)尝试优化字符串避免临时字符串通过预留存储空间减少内存分配通过传递引用减少实参复制使用迭代器操作减少循环中的比较操作减少返回值的复制还没有结束,使用字符数组代替字符串再次优化字符串尝试其他的算法叠加以前的优化方式使用其他的编译器使用其他字符串的库功能丰富的字符串库使用s
- rtos内存管理
林内克思
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FreeRTOS将内存分配API保留在其可移植层,提供了五种内存管理算法:heap_1:最简单,不允许释放内存。heap_2:允许释放内存,但不会合并相邻的空闲块。heap_3:简单包装了标准malloc()和free(),以保证线程安全。heap_4:合并相邻的空闲块以避免碎片化。包含绝对地址放置选项。heap_5:如同heap_4,能够跨越多个不相邻内存区域的堆。特点缺点heap_1简单、不支
- c++中迭代器的本质
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- 微算法科技的前沿探索:量子机器学习算法在视觉任务中的革新应用
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量子计算算法
在信息技术飞速发展的今天,计算机视觉作为人工智能领域的重要分支,正逐步渗透到我们生活的方方面面。从自动驾驶到人脸识别,从医疗影像分析到安防监控,计算机视觉技术展现了巨大的应用潜力。然而,随着视觉任务复杂度的不断提升,传统机器学习算法在处理大规模、高维度数据时遇到了计算瓶颈。在此背景下,量子计算作为一种颠覆性的计算模式,以其独特的并行处理能力和指数级增长的计算空间,为解决这一难题提供了新的思路。微算
- 目标检测中的NMS算法详解
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- AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。
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人工智能
AI技术正在深刻重塑A/B测试优化的流程、效率和价值,推动其从传统的“手动实验”向“智能优化引擎”跃迁。以下是具体变革方向及实际影响:1.实验设计智能化:告别“猜猜看”传统痛点:依赖经验选择测试变量(如按钮颜色、文案),忽略潜在高价值组合。AI解决方案:多臂老虎机算法(MAB):动态分配流量至表现最优的变体(如:80%流量给当前最优,20%探索新选项),减少流量浪费高达70%(Netflix案例)
- 分布式选举算法<一> Bully算法
分布式选举算法详解:Bully算法引言在分布式系统中,节点故障是不可避免的。当主节点(Leader)发生故障时,系统需要快速选举出新的主节点来保证服务的连续性。Bully算法是一种经典的分布式选举算法,以其简单高效的特点被广泛应用于各种分布式系统中。什么是Bully算法?Bully算法是一种基于优先级的分布式选举算法。每个节点都有一个唯一的ID,ID值越大的节点优先级越高。当主节点故障时,优先级最
- 正义的算法迷宫—人工智能重构司法体系的技术悖论与文明试炼
一、法庭的数字化迁徙当美国威斯康星州法院采纳COMPAS算法评估被告再犯风险,当中国"智慧法院"系统年处理1.2亿件案件,司法体系正经历从石柱法典到代码裁判的范式革命。这场转型的核心驱动力是司法效率与公正的永恒张力:美国重罪案件平均审理周期达18个月,中国基层法官年人均结案357件(是德国同行的6倍),而算法能在0.3秒内完成百万份文书比对。人工智能渗透司法引发三重裂变:证据分析从经验推断转向数据
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目录GMSK调制解调算法的仿真与研究1摘要1Abstract11绪论51.1研究背景及意义51.2国内外研究现状61.3研究内容102几种数字调制方式112.1GMSK调制112.1.1GMSK简介112.1.2GMSK调制原理122.2QPSK调制152.3二进制相移键控(BPSK)163GMSK调制与解调方案与研究173.1GMSK传统调制方法173.1.1直接产生GMSK信号173.1.2P
- LeetCode第317题_离建筑物最近的距离
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LeetCode第317题:离建筑物最近的距离文章摘要本文详细解析LeetCode第317题"离建筑物最近的距离",这是一道图论和广度优先搜索的问题。文章提供了基于多源BFS的解法,包含C#、Python、C++三种语言实现,配有详细的算法分析和性能对比。适合想要提升图论算法能力的程序员。核心知识点:广度优先搜索、图论、矩阵遍历难度等级:困难推荐人群:具有图论基础,想要提升算法能力的程序员题目描述
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Matplotlib-图像处理与可视化一、图像数据的本质:从数组到像素二、基础操作:加载与显示图像1.加载图像数据2.显示单张图像3.显示灰度图像三、进阶可视化:通道分离与色彩调整1.分离RGB通道2.调整亮度与对比度四、实用技巧:色彩映射与像素值分析1.自定义色彩映射(Colormap)2.像素值分布直方图五、多图对比与标注:算法结果可视化1.边缘检测结果对比2.图像标注:突出感兴趣区域六、注意
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总结客户端发送一个http请求,告诉服务器支持哪些hash算法。服务端发送证书(公钥、网址、证书机构等)给客户端。验证证书生成随机密码(RSA签名):对称密码用公钥加密,服务器用私钥解密。进行传输生成对称加密算法说一下HTTPS的加密过程HTTPS(HyperTextTransferProtocolSecure)是HTTP协议的安全版本,通过SSL/TLS协议实现数据加密传输,确保客户端与服务器之
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7月7日,知名数码博主爆料了华为Mate80系列的影像配置,引发广泛关注。从曝光信息来看,Mate80系列在影像方面延续华为的技术探索,通过硬件升级与算法优化,力图为用户带来更出色的拍摄体验。爆料显示,Mate80系列主摄将采用5000万像素的1/1.28英寸超大底传感器,支持物理可变光圈与定制模组。这一配置虽未达到“超大杯”的极致堆料,但在影像硬件上的创新依旧可圈可点。其主摄传感器型号为SC59
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Python人工智能与大数据Python编程之道pythonpip网络ai
探索Python领域pip的强大功能关键词:Python包管理、pip工具、依赖管理、虚拟环境、PyPI、wheel包、开发工作流摘要:本文深入探讨Python生态系统中pip工具的核心功能和应用场景。我们将从基础概念出发,逐步分析pip的架构原理、依赖解析算法,并通过实际案例展示其在项目开发中的高级用法。文章还将介绍pip与虚拟环境的协同工作方式,以及如何利用pip优化Python开发工作流。最
- Python 取证学习指南第二版(三)
原文:annas-archive.org/md5/46c71d4b3d6fceaba506eebc55284aa5译者:飞龙协议:CCBY-NC-SA4.0第七章:模糊哈希哈希是DFIR中最常见的处理过程之一。这个过程允许我们总结文件内容,并分配一个代表文件内容的独特且可重复的签名。我们通常使用MD5、SHA1和SHA256等算法对文件和内容进行哈希。这些哈希算法非常有价值,因为我们可以用它们进行
- Python 实战人工智能数学基础:推荐系统应用
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作者:禅与计算机程序设计艺术文章目录1.背景介绍2.核心概念与联系2.1用户画像2.2相似性计算2.2.1基于物品的相似度2.2.2基于用户的相似度2.3协同过滤算法2.3.1基于用户的协同过滤算法2.3.2基于物品的协同过滤算法2.3.3基于上下文的协同过滤算法3.核心算法原理和具体操作步骤以及数学模型公式详细讲解3.1基于用户的协同过滤算法3.2基于物品的协同过滤算法3.3混合协同过滤算法3.
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前言YOLO(YouOnlyLookOnce)系列是目标检测领域的经典算法,凭借速度快、精度高的特点被广泛应用。最新的YOLO11在模型结构和性能上进一步优化,本文将从环境搭建到实战应用,详细讲解YOLO11的使用方法,适合新手快速上手。一、环境准备1.系统要求操作系统:Windows10/11、Ubuntu20.04+、欧拉系统等硬件:CPU可运行,GPU(NVIDIA)可加速(推荐,需支持CU
- AI产品经理需要了解的算法知识
AI劳模
人工智能产品经理AI产品经理AI产品经理入门零基础入门产品经理算法语言模型
1、自然语言生成(NLG)自然语言生成(NaturalLanguageGeneration,简称NLG)是一种人工智能技术,它的目标是将计算机的数据、逻辑或算法产生的信息转换成人类可读的自然语言文本。换句话说,NLG能让机器“学会”写文章、报告、故事或者其他任何形式的文字,就像人类作家那样。这项技术使得机器能够理解复杂的数据并将其转化为易于理解的语言,以适应不同的受众和情境。应用实例:金融报告自动
- 插入表主键冲突做更新
a-john
有以下场景:
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如果在sql语句中执行update操作,在没有数据的表中会出错。如果在逻辑代码中先做查询,查询结果有做更新,没有做插入,这样会将代码复杂化。
解决:
mysql中提供了一个sql语
- Android xml资源文件中@、@android:type、@*、?、@+含义和区别
Cb123456
@+@?@*
一.@代表引用资源
1.引用自定义资源。格式:@[package:]type/name
android:text="@string/hello"
2.引用系统资源。格式:@android:type/name
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- 数据结构的基本介绍
天子之骄
数据结构散列表树、图线性结构价格标签
数据结构的基本介绍
数据结构就是数据的组织形式,用一种提前设计好的框架去存取数据,以便更方便,高效的对数据进行增删查改。正确选择合适的数据结构,对软件程序的高效执行的影响作用不亚于算法的设计。此外,在计算机系统中数据结构的作用也是非同小可。例如常常在编程语言中听到的栈,堆等,就是经典的数据结构。
经典的数据结构大致如下:
一:线性数据结构
(1):列表
a
- 通过二维码开放平台的API快速生成二维码
一炮送你回车库
api
现在很多网站都有通过扫二维码用手机连接的功能,联图网(http://www.liantu.com/pingtai/)的二维码开放平台开放了一个生成二维码图片的Api,挺方便使用的。闲着无聊,写了个前台快速生成二维码的方法。
html代码如下:(二维码将生成在这div下)
? 1
&nbs
- ImageIO读取一张图片改变大小
3213213333332132
javaIOimageBufferedImage
package com.demo;
import java.awt.image.BufferedImage;
import java.io.File;
import java.io.IOException;
import javax.imageio.ImageIO;
/**
* @Description 读取一张图片改变大小
* @author FuJianyon
- myeclipse集成svn(一针见血)
7454103
eclipseSVNMyEclipse
&n
- 装箱与拆箱----autoboxing和unboxing
darkranger
J2SE
4.2 自动装箱和拆箱
基本数据(Primitive)类型的自动装箱(autoboxing)、拆箱(unboxing)是自J2SE 5.0开始提供的功能。虽然为您打包基本数据类型提供了方便,但提供方便的同时表示隐藏了细节,建议在能够区分基本数据类型与对象的差别时再使用。
4.2.1 autoboxing和unboxing
在Java中,所有要处理的东西几乎都是对象(Object)
- ajax传统的方式制作ajax
aijuans
Ajax
//这是前台的代码
<%@ page language="java" import="java.util.*" pageEncoding="UTF-8"%> <% String path = request.getContextPath(); String basePath = request.getScheme()+
- 只用jre的eclipse是怎么编译java源文件的?
avords
javaeclipsejdktomcat
eclipse只需要jre就可以运行开发java程序了,也能自动 编译java源代码,但是jre不是java的运行环境么,难道jre中也带有编译工具? 还是eclipse自己实现的?谁能给解释一下呢问题补充:假设系统中没有安装jdk or jre,只在eclipse的目录中有一个jre,那么eclipse会采用该jre,问题是eclipse照样可以编译java源文件,为什么呢?
&nb
- 前端模块化
bee1314
模块化
背景: 前端JavaScript模块化,其实已经不是什么新鲜事了。但是很多的项目还没有真正的使用起来,还处于刀耕火种的野蛮生长阶段。 JavaScript一直缺乏有效的包管理机制,造成了大量的全局变量,大量的方法冲突。我们多么渴望有天能像Java(import),Python (import),Ruby(require)那样写代码。在没有包管理机制的年代,我们是怎么避免所
- 处理百万级以上的数据处理
bijian1013
oraclesql数据库大数据查询
一.处理百万级以上的数据提高查询速度的方法: 1.应尽量避免在 where 子句中使用!=或<>操作符,否则将引擎放弃使用索引而进行全表扫描。
2.对查询进行优化,应尽量避免全表扫描,首先应考虑在 where 及 o
- mac 卸载 java 1.7 或更高版本
征客丶
javaOS
卸载 java 1.7 或更高
sudo rm -rf /Library/Internet\ Plug-Ins/JavaAppletPlugin.plugin
成功执行此命令后,还可以执行 java 与 javac 命令
sudo rm -rf /Library/PreferencePanes/JavaControlPanel.prefPane
成功执行此命令后,还可以执行 java
- 【Spark六十一】Spark Streaming结合Flume、Kafka进行日志分析
bit1129
Stream
第一步,Flume和Kakfa对接,Flume抓取日志,写到Kafka中
第二部,Spark Streaming读取Kafka中的数据,进行实时分析
本文首先使用Kakfa自带的消息处理(脚本)来获取消息,走通Flume和Kafka的对接 1. Flume配置
1. 下载Flume和Kafka集成的插件,下载地址:https://github.com/beyondj2ee/f
- Erlang vs TNSDL
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erlang
TNSDL是Nokia内部用于开发电信交换软件的私有语言,是在SDL语言的基础上加以修改而成,TNSDL需翻译成C语言得以编译执行,TNSDL语言中实现了异步并行的特点,当然要完整实现异步并行还需要运行时动态库的支持,异步并行类似于Erlang的process(轻量级进程),TNSDL中则称之为hand,Erlang是基于vm(beam)开发,
- 非常希望有一个预防疲劳的java软件, 预防过劳死和眼睛疲劳,大家一起努力搞一个
ljy325
企业应用
非常希望有一个预防疲劳的java软件,我看新闻和网站,国防科技大学的科学家累死了,太疲劳,老是加班,不休息,经常吃药,吃药根本就没用,根本原因是疲劳过度。我以前做java,那会公司垃圾,老想赶快学习到东西跳槽离开,搞得超负荷,不明理。深圳做软件开发经常累死人,总有不明理的人,有个软件提醒限制很好,可以挽救很多人的生命。
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(1)IT行业成五大疾病重灾区:过劳死平均37.9岁
- 读《研磨设计模式》-代码笔记-原型模式
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声明: 本文只为方便我个人查阅和理解,详细的分析以及源代码请移步 原作者的博客http://chjavach.iteye.com/
/**
* Effective Java 建议使用copy constructor or copy factory来代替clone()方法:
* 1.public Product copy(Product p){}
* 2.publi
- 配置管理---svn工具之权限配置
chenyu19891124
SVN
今天花了大半天的功夫,终于弄懂svn权限配置。下面是今天收获的战绩。
安装完svn后就是在svn中建立版本库,比如我本地的是版本库路径是C:\Repositories\pepos。pepos是我的版本库。在pepos的目录结构
pepos
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在conf里面的auth里赋予的权限配置为
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FETCH INTO以及RETURNING INTO子句中使用BULK COLLECT。本文将逐一描述BULK COLLECT在这几种情形下的用法。
有关FORALL语句的用法请参考:批量SQL之 F
- Linux下使用rsync最快速删除海量文件的方法
dongwei_6688
OS
1、先安装rsync:yum install rsync
2、建立一个空的文件夹:mkdir /tmp/test
3、用rsync删除目标目录:rsync --delete-before -a -H -v --progress --stats /tmp/test/ log/这样我们要删除的log目录就会被清空了,删除的速度会非常快。rsync实际上用的是替换原理,处理数十万个文件也是秒删。
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vagrant
平台: Mac
工具: Vagrant
系统: Centos6.5
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实现思路
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centosmemcached
一、安装gcc
rpm和yum安装memcached服务器连接没有找到,所以我使用的是make的方式安装,由于make依赖于gcc,所以要先安装gcc
开始安装,命令如下,[color=red][b]顺序一定不能出错[/b][/color]:
建议可以先切换到root用户,不然可能会遇到权限问题:su root 输入密码......
rpm -ivh kernel-head
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remove
Given a sorted linked list, delete all duplicates such that each element appear only once.
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Spring4新特性——集成Bean Validation 1.1(JSR-349)到SpringMVC
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Spring4新特性——更好的Java泛型操作API
Spring4新
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java单例
在JDK1.5之前的单例实现方式有两种(懒汉式和饿汉式并无设计上的区别故看做一种),两者同是私有构
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public class Singleton {
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printf("defa
- 配置Spring Mybatis JUnit测试环境的应用上下文
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springmybatisJUnit
Spring-test模块中的应用上下文和web及spring boot的有很大差异。主要试下来差异有:
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本文描述了一种在ITEYE博客频道上面出现的新型的商业广告形式及其应对方法,对于其他的用户生成内容站点类型也具有同样的适用性。
最近在ITEYE博客频道上面出现了一种新型的商业广告形式,方法如下:
1、注册多个账号(一般10个以上)。
2、从多个账号中选择一个账号,发表1-2篇博文