《数据结构》-栈与队列在迷宫路径问题中的应用

在本次实验报告中，我们探讨了栈和队列在解决迷宫路径问题中的应用。以下是详细的实验过程与结果。 设计人员相关信息 设计人员姓名：李春葆 专业、班级、学号：略 实验日期：2022/11/22 时间：8:00-9:40 实验环境：软件、硬件 实验目的与要求 本实验通过求解迷宫路径问题，深入理解栈和队列的特性。主要要求：1. 熟悉栈与队列的使用2. 学会实现基于这两种数据结构的算法设计 实验内容 创建迷宫应用项目 选择存储模式（顺序存储或链式存储）并描述存储结构 建立数据表 实现相关操作的算法 实验步骤与过程 创建迷宫数组 liuyuxin[M+2][N+2]。 设计栈结构 Stack[Ma

算法与数据结构 5 2024-11-07

机器学习基础与应用概览

机器学习基础知识与应用概览 一、引言 1.1 欢迎 欢迎来到斯坦福大学2014年的机器学习课程笔记。这是一份由黄海广同学整理的详尽笔记，他是一位中国海洋大学的2014级博士生。通过这份笔记，读者可以了解机器学习的基本概念、核心技术和实际应用场景。 1.2 机器学习是什么？ 机器学习是一种人工智能领域的研究分支，探索如何让计算机具备自主学习的能力。通过分析数据集，机器学习算法能够自动改进其性能，无需显式编程即可实现任务。其应用包括自动驾驶、语音识别、搜索引擎等。 1.3 监督学习 监督学习是机器学习的一种类型，其中训练数据包含输入特征和对应的输出标签。常见算法包括：- 线性回归：用于预测连续值输

算法与数据结构 13 2024-11-06

MATLAB实现EMD算法的完整代码与步骤

在中，我们将介绍如何基于MATLAB实现EMD算法。以下是实现该算法的核心步骤： 信号输入：首先导入待分析的信号数据。 局部极值点提取：通过插值法提取信号中的局部极大值和极小值点。 包络线构建：分别利用局部极大值和极小值点构建上、下包络线。 信号滤波：通过包络线计算信号的局部均值，并减去均值以获得IMF（本征模态函数）。 迭代提取：不断重复上述过程，直到剩余信号的趋势项低于预设阈值。 结果输出：最终输出提取的多个IMF分量。 以下是一个MATLAB代码示例，展示了如何实现这一过程： function [IMF, res] = EMD(signal) % EMD算法实现 re

算法与数据结构 4 2024-11-06

Java数据结构与算法实现实例

数据结构与算法是计算机科学的基础，对于任何编程语言来说，理解和掌握它们都是至关重要的，特别是对于Java开发者。在这个“数据结构算法学习代码java”的压缩包中，我们可以期待找到一系列用Java实现的数据结构和算法示例。让我们深入探讨一下数据结构。 数据结构是组织和存储数据的方式，以便于高效地访问和操作。常见的数据结构包括数组、链表、栈、队列、树（如二叉树、堆）、图等。在Java中，这些数据结构可以通过标准库java.util中的类来实现，例如ArrayList和LinkedList对应于动态数组和链表，Stack对应于栈，Queue对应于队列。学习数据结构有助于我们理解如何在实际问题中选择合

算法与数据结构 5 2024-11-06

第二讲知识表示与知识建模基础

在IT领域，知识表示和知识建模是两个关键的概念，尤其在人工智能、大数据分析和自然语言处理等方向中具有重要意义。将深入探讨这两个概念，并结合\"第二讲知识表示和知识建模\"这一主题，为你揭示其背后的理论基础和实际应用。 知识表示是将现实世界中的知识转化为计算机可理解的形式的过程。知识可以是事实、规则、概念、关系等，通过合适的数据结构和模型，使计算机能够理解和处理这些知识。常见的知识表示方法包括符号主义、本体论、关系数据库和知识图谱等。 符号主义：这是一种早期的知识表示方法，基于逻辑推理，利用符号和规则来表达知识。例如，专家系统就是符号主义的典型应用，它利用规则库来模拟人类专家的决策过程。 本体

算法与数据结构 7 2024-11-06

企业信息工厂与数据仓库建模方法论

在现代企业管理中，企业信息工厂是指通过整合各类信息资源，构建数据流转、处理和存储的一体化平台。其核心目标是提升信息的共享与利用效率。在这一过程中，数据仓库建模方法论发挥着关键作用。数据仓库不仅仅是存储数据的场所，更是实现企业决策支持和数据分析的基础。通过建模，可以确保数据的结构化、高效性和准确性，推动企业数据的深入挖掘与分析，进而提高决策水平和业务响应速度。

算法与数据结构 7 2024-11-06

Weka中嵌入机器学习算法的实现与流程

介绍了Weka使用方法和基本实现架构，在对算法的实现流程和相关接口进行了详细说明，成功在平台中嵌入了该算法。

算法与数据结构 5 2024-11-06

ORL_Face_Dataset_Overview_and_PCA_Application

ORL人脸识别数据集是一个经典的数据集，主要用于研究和实验面部识别技术。这个数据集由AT&T实验室在1990年代初期创建，包含了40个人的400张灰度面部图像，每种表情和光照条件下都有10张照片。这些照片展示了不同的人物表情，如微笑、悲伤等，并且在不同的光照条件下拍摄，从而增加了识别的难度和多样性。 图像识别是计算机视觉领域的一个关键部分，其目标是让计算机能够理解和区分图像中的对象。在这个案例中，目标是识别并区分40个人的不同面部特征。ORL数据集因其规模适中，特征明显且易于处理而被广泛用于人脸检测、特征提取和识别算法的初步验证。 主成分分析（PCA）是一种常见的降维技术，它在处理ORL这样的

算法与数据结构 7 2024-11-06

行程时长分布分析-GPS信号捕获算法Matlab/Simulink仿真

（3）行程时长分布图 3为行程时长分布图，从图中可知很多行程均为短行程，其中行程时长大于5分钟且小于10分钟的占比最高，这种现象产生的原因与里程较短的原因类似。超过75%的行程，时长不超过30分钟，这可能与实际用车场景是吻合的。同时部分行程的时长为零，对于这种行程需要剔除。这种不确定性和主观性，短行程的出现更多的可能是由于底层数据机制的问题所导致的。从图中可发现，部分行程的里程为零，对于此类行程应予以剔除。

算法与数据结构 4 2024-11-06

Java实现BFS算法解决城市间最短转接次数问题

资源描述：本资源基于《啊哈算法》的精髓内容，专注于城市间的最短转接次数搜索问题，采用BFS（广度优先搜索）算法进行求解，并通过Java语言实现完整演示。哈磊老师以其生动的教学风格，首先深入浅出地讲解了BFS算法在解决此类问题中的核心优势，即如何从起始城市出发，逐层遍历邻近城市，直到找到目标城市，同时确保找到的是经过最少转机次数的路径。Java实现部分，代码结构清晰，逻辑严密，每一步操作均伴有详尽的注释说明，从建立图的邻接表、初始化队列、标记已访问城市，到如何通过队列迭代推进搜索过程，直至最终输出最短转接次数。本资源非常适合对图算法有浓厚兴趣的学习者、准备算法竞赛的同学，以及需要在实际项目中应用

算法与数据结构 5 2024-11-06