自己根据老师说的知识点总结了一部分，不是全部嗷随便看看就好，不要当真数据的存储结构和逻辑结构在计算机科学中，数据的存储结构和逻辑结构是两个重要的概念。它们就像是图书馆里书籍的排列方式和分类方式。

前言说明算法学习，日常刷题记录。

1.回溯算法理论基础回溯法也可以叫做回溯搜索法，它是一种搜索的方式。回溯是递归的副产品，只要有递归就会有回溯。回溯的本质是穷举,穷举所有可能，然后选出我们想要的答案回溯法解决的问题组合问题：N个数里面按一定规则找出k个数的集合切割问题：一个字符串按一定规则有几种切割方式子集问题：一个N个数的集合里有多少符合条件的子集排列问题：N个数按一定规则全排列，有几种排列方式棋盘问题：N皇后，解数独等等组合是

需要完整版添加微信哦:gaoming141466第一章声现象一、声音的产生1、声音是由物体的振动产生的；（人靠声带振动发声、蜜蜂靠翅膀下的小黑点振动发声，风声是空气振动发声，管制乐器考里面的空气柱振动发声，弦乐器靠弦振动发声，鼓靠鼓面振动发声，钟考钟振动发声，等等）；2、振动停止，发生停止；但声音并没立即消失（因为原来发出的声音仍在继续传播）；3、发声介质可以是固体、液体和气体；4、声音的振动可记

KMP算法的核心是利用匹配失败后的信息，尽量减少模式串与主串的匹配次数以达到快速匹配的目的。具体实现就是通过一个next()函数实现，函数本身包含了模式串的局部匹配信息。KMP算法的时间复杂度O(m+n)。KMP模式匹配算法原理情况1:例如,假设现在有一个主串S=“aaacaaab”;模式串T=“aaab”;如果使用暴风算法的话,前面5个字母完全相等,直到第6个字母.'f'和'x'不相等;如下图;

Datawhale学习联合主办：MARS社区、人邮异步社区本期学习包含学习伙伴、算法学习和动手实践三大专区，共8个学习内容，详情如下：目录1.报名方式2.组队学习模式3.学习内容详情4.自学教程汇总1.

Vue3新功能createApp//vue2初始化实例constapp=newVue({/*选项*/});//vue3初始化实例constapp=Vue.createApp({/*选项*/});//vue2Vue.use(/*...*/);Vue.mixin(/*...*/);Vue.component(/*...*/);Vue.directive(/*...*/);//vue3app.use(/

Vue基本使用插值、表达式{{message}}{{number+1}}{{ok?'YES':'NO'}}{{message.split('').reverse().join('')}}指令、动态属性v-bindv-bind指令可以用于响应式地更新HTMLattribute动态参数：从2.6.0开始，可以用方括号括起来的JavaScript表达式作为一个指令的参数.........动态参数表达式有

学习自诱导排序与SA-IS算法-riteme.site为了简化一些操作，定义#是字典序最小的字符，其字典序小于字母集里任意字符，并且将其默认作为每个字符串的最后一个字符，即作S[|S|]SA-IS算法SA-IS算法是基于诱导排序这种思想。基本思想就是将问题的规模缩小，通过解决更小的问题，获取足够信息，就可以快速的解决原始问题。所以，这一过程需要递归处理子问题。算法基本框架：问题一个一个来解决后缀类

不管是出于什么原因，算法学习需要持续保持。题目描述请你编写一个函数，它接收一个多维数组arr和它的深度n，并返回该数组的扁平化后的结果。多维数组是一种包含整数或其他多维数组的递归数据结构。

软考知识点封面.jpg用例之间的关系有包含和扩展类之间的关系有关联,聚合,组合,依赖,泛化实时系统是指向系统发出一指令后,在一个极短时间内系统回复结果实时系统的特性:时间约束性(及时性),可预测性,高可靠性,与外部环境交互作用性,多任务类型,约束的复杂性,具有短暂超载的特点架构所关注的质量属性主要包括:性能,可用性,可修改性,安全性性能Performance:是指系统的响应能力,即要经过多长时间才

一、定义函数，指可以实现某个功能，可以重复使用的一段代码。不同的函数之间相互独立，即函数之间的功能互不影响（互相的代码）。二、结构1.定义返回值类型函数名(形参1,形参2,形参3...形参n){...return值;}2.调用函数名(实参1,实参2,实参3,...实参n)三、传入参数地址voidswap(int&a,int&b)多维数组voidswap(inta[][105],intb[][105

不管是出于什么原因，算法学习需要持续保持。题目描述给定一个已排序的链表的头head，删除所有重复的元素，使每个元素只出现一次。返回已排序的链表。

目录一、简答题1、遥感应用启蒙三大战役1)、腾冲航空遥感试验2)、天津-渤海湾环境试验3)、二滩水能开发遥感试验2、遥感应用腾飞三大战役1)、国家重大科技专项：高分辨率对地观测系统重大专项CHEOS2)、国家空间基础设施：国家民用空间基础设施中长期发展规划CNSI3)、航天强国：中国全球综合地球观测系统ChinaGEOSS3、遥感应用发展三阶段1)、第一阶段：行业卫星遥感2)、第二阶段：卫星遥感领

目录第一章高分遥感图像分类概述1、遥感图像分类概念与内涵1)、数字图像处理的三个层次2)、图像处理技术分类的三种基本范畴3)、遥感最终目的4)、遥感分类定义5)、遥感分类意义6)、遥感分类原理2、遥感图像分类的技术发展1)、遥感分类方法概述2)、监督/非监督分类方法比较3)、深度学习思想4)、传统遥感图像分类中存在的问题3、高分辨率遥感图像分类理解1)、载荷特色2)、分类的难点3)、高分辨率遥感图

算法学习主要是要学习它的“来历”“自身的特点”“适合解决的问题”以及“实际的应用场景”。用代码把算法和结构实现一遍

一行代码完成结构加赋值letpeople={name:null,age:null};letresult={name:'张三',age:16};({name:people.name,age:people.age}=result);console.log(people)//{"name":"张三","age":16}对基础数据类型进行解构const{length:a}='1234';console.l

JavaScript面试题总结JavaScript闭包作用域，作用域链执行栈，执行上下文内存泄漏和垃圾回收机制内存泄漏垃圾回收机制深拷贝和浅拷贝单线程，同步异步为什么JS是单线程的？同步异步Promise变量提升varletconst有什么区别模块化exports和module.exports有什么区别？ES6和commonjs的区别require和import的区别？其它箭头函数JavaScri

算法学习（门徒计划）4-2单调栈（Monotone-Stack）及经典问题学习笔记前言单调栈基础性质代码实现总结经典例题LeetCode155.最小栈（基础）解题思路LeetCode496.下一个更大元素

学习自B站up主kouylan定义后缀是包含最后个字母的子串把字符串str的所有后缀按字典排序，sa[i]表示排名为i的后缀的开头下标如何求解SA倍增的方法先把每个位置开始的长度为1的子串排序，在此基础上再把长度为2的子串排序（长度为2的子串就是前面算过的长度为1的子串再加上后面的一位，第i位的和i+1），再把长度为4，8，16，32...（两个两个拼）直到串的末尾，也就是排到了后缀。如何从2^(

目录引言一、字符串哈希概念二、代码实现引言这个字符串哈希还是比较厉害的啊，只要是有关字符串的题目，这个字符串哈希都是可以轻松水过，所以说这个还是得好好掌握啊，话不多说，直接开始。一、字符串哈希概念这个字符串哈希就是将一个字符串转换为一个p进制的数，然后将这个p进制的数转换为十进制modQ，然后就可以比较这个数，来判断这两个字符串是否相等。这个p一般取131或者13331，Q一般取2^64，在这种情

目录引言一、DFS1.排列数字2.n-皇后问题二、BFS1.走迷宫2.八数码问题引言关于这个DFS与BFS的问题非常的常见，其实这两个就是搜索的方式不一样而已，核心思想非常容易懂，题目的话也是做一道记一道，还是要针对题来看，话不多说直接开始吧。一、DFSDFS：深度优先搜索，就是先一直遍历到底部，然后再回退上来，对应的数据结构是栈，大部分是拿递归做的1.排列数字给定一个整数n，将数字1∼n排成一排

目录引言一、哈希表概念二、代码实现1.开放寻址法2.拉链法引言这个哈希还是很重要的一个概念，我觉得本质上就是一个映射，然后只要你以后干计算机，这个概念都是非常常见并重要的一个概念，之前搞得离散化其实就是哈希表的一种，所以得好好学并且理解啊，那就开始吧。一、哈希表概念为什么要用哈希表：主要是快，时间复杂度为O(1)，这个哈希表的主要功能就是查找一个数，看这个数在不在当前的集合里，所要的操作就是插入和

目录引言一、图的存储1.邻接矩阵2.邻接表二、图的DFS1.模板2.例题：树的重心三、图的BFS1.模板2.例题：图中点的层次引言关于这个树与图考察的还是比较多的，其实就是图，树就是一种特殊的图，树是一种无环无向图，关于图本文主要介绍图的存储方式以及他们的DFS与BFS模板怎么写，并且介绍了相应的例题。一、图的存储稠密图用邻接矩阵（n^2==m），稀疏图用邻接表(n==m)。1.邻接矩阵邻接矩阵就

先了解每道题考的题型，然后分析大题涉及方面3、数学知识点笔记：https://download.csdn.net/download/weixin_44986037/88666661李林高频考点108对所有知识点总结一遍

文章目录数据结构与算法排序排序算法常见排序算法复杂度冒泡排序（BubbleSort）选择排序（SelectionSort）插入排序（InsertionSort）希尔排序（ShellSort）堆排序（HeapSort）归并排序（MergeSort）快速排序（QuickSort）查找二分查找lower_boundupper_bound分治与递归逆序对数大数相加大数相乘贪婪算法动态规划背包问题找零钱问题

文章目录深度学习神经网络中的Epoch、Iteration、Batchsize反向传播（BP）CNN本质和优势鞍点的定义和特点？神经网络数据预处理方法有哪些？神经网络怎样进行参数初始化？卷积卷积的反向传播过程CNN模型所需的计算力（flops）和参数（parameters）数量是怎么计算的？池化（Pooling）池化层怎么接收后面传过来的损失？平均池化（averagepooling

可前往此网址排序算法学习01_算法基础介绍阅读二、简单选择排序介绍  简单选择排序是属于选择排序算法的其中一种简单排序。

本文为该书的读书笔记，结合其他知识点总结完成。不再乌合之众人类的社会化属性决定了人从出生开始，在认知形成过程中，就天生不断地接受来自外部的各种信息，特别是关于是非的判断。

前言说明算法学习，日常刷题记录。题目连接计算无重复字符的最长子串的长度题目内容给定一个字符串，请你找出其中不含有重复字符的最长子串的长度。

初中物理知识点总结初中物理光的反射定律是重要的知识点之一，通过光的反射定律了解生活中常见的物理现象，根据光的反射定律作光路图和光的反射实验题是初中物理光的反射两大应用题型。

一、平衡二叉树链接：力扣描述：给定一个二叉树，判断它是否是高度平衡的二叉树。本题中，一棵高度平衡二叉树定义为：一个二叉树每个节点的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1。思路：先注意二叉树的深度和高度的概念：用后序遍历，因为代码的逻辑其实是求的根节点的高度，而根节点的高度就是这棵树的最大深度，所以才可以使用后序遍历。先求出来左子树和右子树的高度，再判断是否是平衡二叉树。代码如下：#includeus

一、最大二叉树链接：力扣描述：给定一个不重复的整数数组nums。最大二叉树可以用下面的算法从nums递归地构建:创建一个根节点，其值为nums中的最大值。递归地在最大值左边的子数组前缀上构建左子树。递归地在最大值右边的子数组后缀上构建右子树。思路：先进行排序，找到最大值及其位置，在对原来的数组进行分割，递归调用即可。代码如下：#include#include#includeusingnamespa

文章目录1、秋招情况1、基本情况2、备战秋招1、学习路线1、代码能力2、算法学习2、提高优势1、大厂实习2、高水平论文3、比赛项目3、面经总结4、自动驾驶预测规划决策控制算法付费咨询1、秋招情况1、基本情况本人

一、二叉树的层序遍历链接：力扣1描述：给你二叉树的根节点root，返回其节点值的层序遍历。即逐层地，从左到右访问所有节点。思路：需要借用一个辅助数据结构即队列来实现，队列先进先出，符合一层一层遍历的逻辑，而用栈先进后出适合模拟深度优先遍历也就是递归的逻辑。而这种层序遍历方式就是图论中的广度优先遍历，只不过我们应用在二叉树上。size指的是每一层的元素代码如下：vector>result;queue

本章记录一些有关回溯算法的一些较为经典或者自己第一次做印象比较深刻的算法以及题型，包含自己作为初学者第一次碰到题目时想到的思路以及网上其他更优秀的思路，本章持续更新中......回溯算法：回溯算法其实本质上是一种暴力穷举的算法，一听到暴力穷举，第一感觉就是效率不高，那为什么还是要使用回溯算法呢？因为有一些问题的规模是非常大的，一个for循环可以写，2个for循环嵌套也还行，3个for循环嵌套也忍了

1.合并二叉树（617题）题目要求：给定两个二叉树，想象当你将它们中的一个覆盖到另一个上时，两个二叉树的一些节点便会重叠。你需要将他们合并为一个新的二叉树。合并的规则是如果两个节点重叠，那么将他们的值相加作为节点合并后的新值，否则不为NULL的节点将直接作为新二叉树的节点。思路：遍历一个树逻辑是一样的，只不过传入两个树的节点，同时操作递归法：参数是两个节点，这个是前序遍历，在1的树上进行修改cla

重点内容由于项目中很少涉及canvas相关的知识，我就一直拖着没练习，最近面试了几家公司都问到了对canvas的了解，是时候好好研究一下canvas了，以下是我阅读HTML5和CSS3权威指南这本书关于canvas的总结一.canvas一般用来干啥我当时对canvas的抵触点就在于，这不就是个用来画图的吗，能干啥呢，老听别人说他很强大，自己没啥感觉，直到前几天自己动手写了canvas画图小程序，那

前言做开发岗，可能有些知识点在项目上根本用不到，但是还是要熟练，要多回顾，现总结一些常规知识点。一、Qt基础知识点1.信号槽Qt信号和槽的本质是什么回调函数Qt信号槽机制的优势（1）类型安全。需要关联的信号和槽的签名必须是等同的，即信号的参数类型和参数个数同接收该信号的槽的参数类型和参数个数相同。不过，一个槽的参数个数是可以少于信号的参数个数的，但缺少的参数必须是信号参数的最后一个或几个参数。如果

第九章：计算机网络信息系统（28~32题）考点1：DNS域名系统考点2：DHCP动态主机配置协议考点3：WWW服务考点4：FTP文件传输服务考点5：E-mail电子邮件服务考点6：DHCP报文分析DNS的基本概念与工作原理1、dns的基本概念：dns是domainnamesystem的缩写，中文的还以是域名系统。将人们易于记忆的域名与人们不容易记忆ip地址进行转换。执行此项功能的主机被称为dnss

本文已经整理进JavaGuide开源的springboot-guide(SpringBoot核心知识点总结。

union-find算法学习笔记并查集(union-find)算法详解例如：A-F,B-C,Z-H,C-F...一对字母表示两地之间的航班，判断是否可以坐飞机从某地到达另一个地方；也可以表示电子通路，判断两个节点是否通电

一、GettingStarted1.1、GettingStartedmoduletop_module(outputone);//Insertyourcodehereassignone=1;endmodule1.2、OutputZeromoduletop_module(outputzero);assignzero=1'b0;endmodule二、veriloglanguage2.1、Basics2.

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QT知识点总结1、变圆和去窗口边框2、窗口移动3、qt摄像头采集4、添加背景时不影响其他图形5、天气查询的API5、1响应的json数据6、QT打包全过程7、QThttp请求打包时候的问题8、QT有可能会报中文字库的错误

·E、Midjourney、StableDiffusion、星火大模型、文心一言、千问为代表AI大语言模型带来了新一波人工智能浪潮，可以面向科研选题、思维导图、数据清洗、统计分析、高级编程、代码调试、算法学习

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一、监督学习监督学习（SupervisedLearning）是机器学习和人工智能中的一种算法学习训练方式。它利用有标签的数据（通常称为训练数据）作为输入，训练一个模型来学习输入和输出之间的关系。