算法题解

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《算法导论》是一本被广泛认可的计算机科学经典教材，涵盖了算法的设计、分析和实现。本书深入浅出地介绍了各种基本的算法和数据结构，如快速排序、归并排序、二分查找、Dijkstra算法等。数据结构方面包括数组、链表、栈、队列、树和图等，详细讲解了它们的特性、操作和应用场景。此外，书中还介绍了算法设计策略如递归、分治、贪心、动态规划，并解析了时间复杂度和空间复杂度的评估方法。压缩包中提供了《算法导论》中文习题的详细答案，帮助学习者巩固知识，理清思路。除习题答案外，还包含了其他辅助资料如PPT讲义、案例研究和编程练习，为学习者提供全面的学习体验。学习者可以通过结合阅读、实践编程、反复推敲和讨论交流来提升

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寻找最大两个数最少比较次数：答案为c. n + logn -2。在最坏情况下，需要遍历所有元素并每次找到当前最大值，然后再找到第二大的值。 2. 二维数组访问：答案为b. ((a+i)+j)。这种指针运算方式在C语言中用于访问二维数组元素。 3. 维护页表的实体：答案为a. 进程。操作系统为每个进程维护页表，用于地址映射。 4. 球的选择问题：答案为a. 150。这是一个组合计数问题，使用组合公式C(5,3) * C(5,1)计算。 5. exec系统调用：答案为b. exec会替换掉当前整个进程。exec会用新的程序替换当前进程的内存空间。 6. Python语法错误：答案为c. prin

现实世界的数值优化问题日益复杂，因此需要高效的优化方法。已经引入多种元启发式方法，但只有少数被学术界广泛认可。介绍了阿基米德优化算法（AOA），这是一种新的元启发式算法，灵感源于阿基米德原理。该算法模拟了物体在流体中的浸入和浮力的原理。AOA在CEC'17测试套件和四个工程设计问题上的表现优于传统的遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）等方法。实验结果表明，AOA在收敛速度和探索开发平衡方面具有显著优势。

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本书提供胡广书老师所著《数字信号处理理论、算法与实现》教材中部分课后习题的MATLAB实现代码，涵盖信号变换、滤波器设计等数字信号处理基本概念及应用。代码力求简洁易懂，便于读者学习和参考。

数学建模算法与应用（第2版）习题解答的程序及数据

在分类问题中，精度、召回率、准确率、F1分数、ROC曲线和AUC都是常用的评估指标。然而，当数据集中存在类别不平衡问题时，这些指标可能会失去参考价值。例如，在一个包含1000个样本的数据集中，只有2个样本被标记为“阳性”，即使一个简单的分类器总是预测“负面”标签，其准确率也能达到99.8%。 类别不平衡问题 类别不平衡问题是指数据集中不同类别的样本数量差异很大。这在医疗诊断、信用卡欺诈检测等领域较为常见，并会导致机器学习模型偏向多数类别，从而在少数类别上表现不佳。 解决类别不平衡问题的方法 解决类别不平衡问题的方法有很多，包括： 类别权重调整: 对不同类别的样本赋予不同的权重，以平衡其在模型

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