Pei和Tseng算法

当前话题为您枚举了最新的Pei和Tseng算法。在这里,您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具,帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表,快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题,无论您是初学者还是有经验的开发者,都能找到有价值的信息。

数据结构和算法预算法分析
这是一本为初学者编写的详细、实用的电子书,介绍了数据结构和算法预算法分析。PDF 格式方便阅读。
数据结构和算法实战
包含数据结构学习资料、实践项目和源代码,供参考学习。
Dart 数据结构和算法
数据结构是组织和存储数据的逻辑和物理结构,影响程序效率和可维护性。常见结构有数组、链表、栈、队列、树和图。算法是解决问题的步骤,影响程序效率。数据结构和算法密切相关,掌握它们有助于高效编程。
最大字段和-Kadane算法
最大字段和问题的解法,使用Kadane算法求解。
数据挖掘算法和知识发现
掌握数据挖掘的基础概念、常用算法以及知识发现的方法和案例。
基于遗传算法和粒子群算法优化SVM
采用遗传算法和粒子群算法对SVM模型进行优化,探索优化SVM性能的新方法。
编程之法:面试和算法心得
本书围绕面试、算法、机器学习三大主题展开,深度剖析各类编程面试题及算法。涵盖字符串、数组、树、查找、动态规划、海量数据处理等常见考点,并辅以 K 近邻和 SVM 两个机器学习算法的讲解。每道题目都提供了多元化的解题思路和方法, 层层递进,帮助读者融会贯通。此外,本书还设置了“举一反三”和“习题”板块,引导读者灵活运用所学知识解决实际问题。书中所有题目均源自近五年各大公司笔试面试的高频考题,为求职者提供极具参考价值的备考资料。
数据挖掘:概念、模型、方法和算法
这本关于数据挖掘的书籍深入探讨了该领域的核心理论和实践。全书共分为 13 章和 2 个附录,涵盖了数据挖掘的基本概念、完整流程、常用工具以及典型应用领域。本书内容严谨权威,结构合理,表述清晰流畅,非常适合作为高等院校数据挖掘课程的教材,也适合相关领域研究人员参考。
C++算法前缀和基础优化
给定一个长度为n的数组nums,它包含n+1个从nums[0]开始的子数组。索引范围是[0,i),其中i的范围是[0,n]。preSum[i]记录了子数组[0,i)的总和。例如,如果nums = {1,2,3,4},那么preSum = {0,1,3,6,10}。利用preSum,可以高效计算任何nums的子数组和。子数组[i,j)的总和等于preSum[j]减去preSum[i]。当i等于j时,子数组的总和为0。如果i大于j,则表示子数组非法,需要进行排除。
Matlab和FPGA结合实现膨胀算法
介绍了利用Matlab和FPGA联合编写实现膨胀算法的源程序代码。