Jumpserver的DMS演示动画展示了其在数据管理系统领域的功能与优势。
Jumpserver DMS演示动画
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排序算法动画演示JavaScript实现
排序算法的动画演示,蛮适合想搞懂算法原理的人。冒泡排序就像反复把最大数“冒”到,每次都两两比较,有错就换。虽然时间复杂度是 O(n^2),在大数据场景里效率一般,但对初学者来说,真的挺好理解的。动画演示那块做得挺清楚,视觉效果直观,你一眼就能看出每轮操作咋回事。比起死记硬背,图形化更容易抓住重点,像是你在看小球互换位置那种感觉,记忆还蛮深刻的。顺带推荐几个扩展阅读的资源,像是插入排序、桶排序这些,和冒泡排序一对比,你就知道哪些场景该用哪个了。还有一篇时间复杂度优化的文章,讲得也还不错,能帮你理解为什么有些算法跑得飞快。如果你正在刷题、面试,或者刚开始接触算法,这个资源还蛮合适的,别忘了点进去看
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选择排序是一种简单的排序算法,其核心思想是每次从待排序的元素中选择最小(或最大)的一个元素,并将其放置在序列的起始位置,逐步完成排序。尽管其时间复杂度为O(n^2),在处理大型数据集时效率较低,但由于其易于理解的特性,成为初学者学习排序算法的首选。
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深度优先算法(DFS 算法)是用来寻找路径的经典算法,挺适合用来解迷宫。它的工作原理简单:从入口节点开始,按顺序尝试各个的路径,直到找到出口或者死胡同。如果没路走,就回溯到上一个节点,继续尝试其他路径。它不会像广度优先那样逐层搜索,只要找到一条可行的路径就会停止搜索,效率还蛮高的。用 Python 实现这个算法做个动画展示,既能让你理解它的原理,又能锻炼你的代码能力。如果你对 DFS 算法感兴趣,不妨试试看,Python 做的动画效果也挺酷的。加入 Python 学习群,也能学到更多有趣的编程技巧!
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归并排序动画演示与原理解析
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归并的过程其实不难理解,就是先把数组一直拆,拆到每段都只有一个元素,一对一比较,再一步步合并起来。听起来抽象?别急,这里配了个动画演示,过程一步步走,蛮直观的。
和冒泡排序、插入排序比起来,归并的时间复杂度是O(nlogn),你会感觉到性能上的差距。尤其是在前端项目里排序表格、大数据列表,用起来顺手。
如果你还想深入点,可以看看这几个文章:比如MATLAB 下归并排序的实现和性能实验,还有算法时间复杂度,都挺有料。
,归并排序不光适合写算法题,放在业务开发
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论文走的是软件工程思路,从需求一路讲到模型训练,流程清晰,适合做参考。像什么数据预、特征选择、聚类、分类这几步,写得挺接地气的,多地方还有代码实现建议,挺贴心。
实际场景也有,比如用户流失预测、网络优化、个性化推荐这些,都是电信里用得着的。用什么工具、踩过哪些坑,也都有提,蛮有借鉴价值。
要是你最近正好在搞电信相关的数据项目,或者对如何用Python、W
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