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  Java 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)篇-實(shí)現(xiàn)堆的核心方法與堆的應(yīng)用（實(shí)現(xiàn) TOP-K 問題：最小 k 個(gè)數(shù)）

  ??博客主頁：?【 小扳_-CSDN博客】 ?感謝大家點(diǎn)贊??收藏?評(píng)論? ?? ? 文章目錄 ? ? ? ? 1.0 堆的說明 ? ? ? ? 2.0 堆的成員變量及其構(gòu)造方法? ? ? ? ? 3.0 實(shí)現(xiàn)堆的核心方法 ? ? ? ? 3.1?實(shí)現(xiàn)堆的核心方法 - 獲取堆頂元素 peek() ? ? ? ? 3.2?實(shí)現(xiàn)堆的核心方法 - 下潛 do

  2024年02月04日

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  『初階數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? C語言』⑨ - 基于結(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——鏈表（單鏈表&&雙向循環(huán)鏈表）附完整源碼

  ? 本章內(nèi)容 1.什么是鏈表 2.鏈表常見幾種形式 3.無頭單向非循環(huán)鏈表的實(shí)現(xiàn) 3.1結(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)的定義 3.2函數(shù)接口的實(shí)現(xiàn) 3.2.1尾插 3.2.2尾刪 4. 帶頭雙向循環(huán)鏈表的實(shí)現(xiàn) 4.1結(jié)點(diǎn)結(jié)構(gòu)的定義 4.2函數(shù)接口的實(shí)現(xiàn) 5.兩種鏈表的差異 ①尾插與尾刪的時(shí)間復(fù)雜度 ②頭插與頭刪的時(shí)間復(fù)雜度 ③

  2024年02月16日

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  『初階數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? C語言』⑩ - 隊(duì)列的概念與實(shí)現(xiàn)（附完整源碼）

  ? ? 隊(duì)列對(duì)于臨時(shí)數(shù)據(jù)的處理也十分有趣，它跟棧一樣都是有約束條件的數(shù)組（或者鏈表）。區(qū)別在于我們想要按什么順序去處理數(shù)據(jù)，而這個(gè)順序當(dāng)然是要取決于具體的應(yīng)用場(chǎng)景。 你可以將隊(duì)列想象成是電影院排隊(duì)。排在最前面的人會(huì)最先離隊(duì)進(jìn)入影院。套用到隊(duì)列上，就

  2024年02月15日

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  『初階數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? C語言』? - 堆的概念&&實(shí)現(xiàn)（圖文詳解+完整源碼）

  目錄 0.寫在前面 1.什么是堆？ 2.堆的實(shí)現(xiàn) 2.1 堆的結(jié)構(gòu)定義 2.2 函數(shù)聲明 2.3 函數(shù)實(shí)現(xiàn) 2.3.1 AdjustUp（向上調(diào)整算法） 2.3.2 AdjustDown（向下調(diào)整算法） 2.3.3 HeapCreate（如何建堆） 2.3.4 建堆的時(shí)間復(fù)雜度 3.?完整源碼 Heap.h文件 Heap.c文件? Test.c文件? 上一章中介紹了樹和二叉樹的概念

  2024年02月16日

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  『初階數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) ? C語言』⑩ - 棧的概念與實(shí)現(xiàn)（附完整源碼）

  ? ? 棧存儲(chǔ)數(shù)據(jù)的方式跟數(shù)組一樣，都是將元素排成一行。只不過它還有以下 3 條約束。 ? ● 只能在末尾插入數(shù)據(jù)。 ? ● 只能讀取末尾的數(shù)據(jù)。 ? ● 只能移除末尾的數(shù)據(jù)。 你可以將?？闯梢化B碟子：你只能看到最頂端那只碟子的碟面，其他都看不到。另外，要加碟子只能

  2024年02月16日

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• 基于Java開發(fā)一套完整的區(qū)塊鏈系統(tǒng)（附完整源碼）

  近幾年區(qū)塊鏈概念越來越火，特別是區(qū)塊鏈技術(shù)被納入國家基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)名單后，各大企業(yè)也開始招兵買馬，對(duì)區(qū)塊鏈技術(shù)進(jìn)行研究，從各大招聘網(wǎng)站的區(qū)塊鏈職位來看，薪資待遇都很不錯(cuò)，月薪30K到80K的都有，這對(duì)于我們程序員來說也是一種機(jī)遇，說明學(xué)習(xí)區(qū)塊鏈技術(shù)刻不

  2024年04月09日

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  Python實(shí)現(xiàn)高斯模糊算法（含完整源碼） 在圖像處理中，高斯模糊是一種常用的模糊濾鏡算法，其主要原理是通過對(duì)圖像進(jìn)行卷積操作來減少噪點(diǎn)和細(xì)節(jié)，從而得到更加平滑的圖像效果。在Python語言中，我們可以通過NumPy和OpenCV等第三方庫來實(shí)現(xiàn)高斯模糊算法。 下面是基于Nu

  2024年02月14日

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• Matlab實(shí)現(xiàn)遺傳算法（附上完整仿真源碼）

  遺傳算法（Genetic Algorithm，GA）是一種基于生物進(jìn)化理論的優(yōu)化算法，通過模擬自然界中的遺傳過程，來尋找最優(yōu)解。 在遺傳算法中，每個(gè)解被稱為個(gè)體，每個(gè)個(gè)體由一組基因表示，每個(gè)基因是解空間中的一個(gè)變量。算法通過不斷地交叉、變異、選擇等操作，來尋找最優(yōu)解。

  2024年02月04日

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• Matlab實(shí)現(xiàn)模擬退火算法（附上完整仿真源碼）

  模擬退火算法（Simulated Annealing，SA）是一種全局優(yōu)化算法，其基本思想是通過一定的概率接受劣解，以避免陷入局部最優(yōu)解。它模擬了物質(zhì)固體退火時(shí)的過程，即將物質(zhì)加熱至高溫狀態(tài)，然后緩慢冷卻，使其達(dá)到穩(wěn)定狀態(tài)。在優(yōu)化問題中，這個(gè)過程被用來搜索全局最優(yōu)解。

  2024年02月15日

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• Matlab實(shí)現(xiàn)決策樹算法（附上完整仿真源碼）

  決策樹是一種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它可以用于分類和回歸問題。在本文中，我們將介紹如何使用Matlab實(shí)現(xiàn)決策樹算法。 在使用決策樹算法之前，需要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括數(shù)據(jù)清洗、缺失值處理、特征選擇等。在本文中，我們使用了UCI Machine Learning Repository中的Iris數(shù)據(jù)集

  2024年02月17日

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