采用动态规划思想，根据最优子结构性质，求出对比代码的最长公共子序列，从而判断对比代码的相似度。
本系统把分词技术和最长公共子序列有机的结合，将对比代码分割成单词或标点符号，以单词和符号为检测单元，有效的提高了检测的精准度

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【算法设计与分析】是计算机科学中的核心课程，主要探讨如何有效地解决问题并设计高效计算过程。
这门课程由中国大学MOOC提供，由北京航空航天大学（北航）的专家讲授，旨在帮助学生理解和掌握基础算法及其分析方法。
通过学习这门课程，学生将能够运用所学知识解决实际问题，提升编程能力，以及对复杂度理论有深入的理解。
课程内容可能涵盖以下几个方面：1.**排序算法**：包括经典的冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序等，以及更高效的算法如计数排序、桶排序和基数排序。
这些算法的比较和分析有助于理解不同情况下的最佳选择。
2.**搜索算法**：如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于解决图论问题和最短路径寻找。
3.**动态规划**：这是解决多阶段决策问题的有效方法，例如斐波那契序列、背包问题、最长公共子序列和最短编辑距离等。
4.**贪心算法**：在每一步都选择局部最优解，以期达到全局最优。
典型应用如霍夫曼编码和Prim或Kruskal的最小生成树算法。
5.**分治策略**：将大问题分解为小问题，然后递归地解决。
典型的例子有归并排序、快速排序和大整数乘法。
6.**回溯法与分支限界**：用于在大规模搜索空间中找到解决方案，如八皇后问题和N皇后问题。
7.**图论与网络流**：包括最大流问题、最小割问题，以及Ford-Fulkerson和Edmonds-Karp算法。
8.**数据结构**：如链表、队列、栈、树（二叉树、平衡树如AVL和红黑树）、哈希表等，它们是算法的基础。
9.**复杂度理论**：介绍时间复杂度和空间复杂度的概念，以及P类和NP类问题，理解算法效率的重要性。
课程链接提供的博客可能包含课程的代码实现，这对于理解算法的实际操作和优化至关重要。
实践是检验和加深理论知识的最好方式。
学生可以通过这些代码实现来锻炼编程技能，同时理解算法在真实场景中的表现。
"中国大学MOOC-算法设计与分析"是一门全面介绍算法和分析技巧的课程，对于计算机科学专业的学生以及对算法感兴趣的任何人都极具价值。
通过学习，不仅可以掌握多种算法，还能培养问题解决和分析能力，为未来的学术研究或职业发展奠定坚实基础。

第一部分Python语言第1章Python简介1.1运行Python1.2变量和算术表达式1.3条件语句1.4文件输入和输出1.5字符串1.6列表1.7元组1.8集合1.9字典1.10迭代与循环1.11函数1.12生成器1.13协程1.14对象与类1.15异常1.16模块1.17获得帮助第2章词汇和语法约定2.1行结构和缩进2.2标识符和保留字2.3数字字面量2.4.字符串字面量2.5容器2.6运算符、分隔符及特殊符号2.7文档字符串2.8装饰器2.9源代码编码第3章类型与对象3.1术语3.2对象的身份与类型3.3引用计数与垃圾收集3.4引用与复制3.5第一类对象3.6表示数据的内置类型3.6.1None类型3.6.2数字类型3.6.3序列类型3.6.4映射类型3.6.5集合类型3.7表示程序结构的内置类型3.7.1可调用类型3.7.2类、类型与实例3.7.3模块3.8解释器内部使用的内置类型3.8.1代码对象3.8.2帧对象3.8.3跟踪对象3.8.4生成器对象3.8.5切片对象3.8.6Ellipsis对象3.9对象行为与特殊方法3.9.1对象的创建与销毁3.9.2对象字符串表示3.9.3对象比较与排序3.9.4类型检查3.9.5属性访问3.9.6属性包装与描述符3.9.7序列与映射方法3.9.8迭代3.9.9数学操作3.9.10可调用接口3.9.11上下文管理协议3.9.12对象检查与dir()第4章运算符与表达式4.1数字操作4.2序列操作4.3字符串格式化4.4高级字符串格式化4.5字典操作4.6集合操作4.7增量赋值4.8属性(.)运算符4.9函数调用()运算符4.10转换函数4.11布尔表达式与真值4.12对象的比较与身份4.13运算优先级4.14条件表达式第5章程序结构与控制流5.1程序结构与执行5.2执行条件语句5.3循环与迭代5.4异常5.4.1内置异常5.4.2定义新异常5.5上下文管理器与with语句5.6断言与__debug__第6章函数与函数编程6.1函数6.2参数传递与返回值6.3作用域规则6.4函数对象与闭包6.5装饰器6.6生成器与yield6.7协程与yield表达式6.8使用生成器与协程6.9列表包含6.10生成器表达式6.11声明式编程6.12lambda运算符6.13递归6.14文档字符串6.15函数属性6.16eval()、exec()和compile()函数第7章类与面向对象编程7.1class语句7.2类实例7.3范围规则7.4继承7.5多态动态绑定和鸭子类型7.6静态方法和类方法7.7特性7.8描述符7.9数据封装和私有属性7.10对象内存管理7.11对象表示和属性绑定7.12__slots__7.13运算符重载7.14类型和类成员测试7.15抽象基类7.16元类7.17类装饰器第8章模块、包与分发8.1模块与import语句8.2从模块导入选定符号8.3以主程序的形式执行8.4模块搜索路径8.5模块加载和编译8.6模块重新加载和卸载8.7包8.8分发Python程序和库8.9安装第三方库第9章输入与输出9.1读取命令行选项9.2环境变量9.3文件和文件对象9.4标准输入、输出和错误9.5print语句9.6print()函数9.7文本输出中的变量插入9.8生成输出9.9Unicode字符串处理9.10UnicodeI／O9.10.1Unicode数据编码9.10.2Unicode字符特性9.11对象持久性与pickle模块第10章执行环境10.1解释器选项与环境10.2交互式会话10.3启动python应用程序10.4站点配置文件10.5用户站点包10.6启用新功能10.7程序终止第11章测试、调试、探查与调优11.1文档字符串和doctest模块11.2单元测试和unittest模块11.3Python调试器和pdb模块11.3.1调试器命令11.3.2从命令行进行调试11.3.3配置调试器11.4程序探查11.5

在一个10X10X10的三维空间，有一部分障碍物，从一端出发到另一端的最优路径。
规定在水平方向可以走斜线，在竖直方向只能走直线。
A*的启发式函数采用曼哈顿距离结合对角线距离。

运筹学全国精品课程课件山东大学数学与系统科学学院是山东大学历史最悠久的学院之一。
其前身是成立于1930年的“国立青岛大学理学院数学系”。
运筹学与控制论专业是1981年国家首批设立的博士学位授权点，现为国家重点学科，以培养运筹学与控制论专业博士生为目标，学术带头人为（“长江学者”）彭实戈、刘桂真教授。
业务范围包括规划论、图论与组合优化、随机控制、金融数学、最优控制理论等。
主要研究方向为图论与组合优化、运筹学在国民经济中的应用、随机控制理论、最优控制理论及应用、金融数学、最优控制理论等。
主要研究方向为图论与组合优化、运筹学在国民经济中的应用、随机控制理论、最优控制理论及应用、金融数学、金融管理与金融工程等。

人工蜂群算法是模仿蜜蜂行为提出的一种优化方法，是集群智能思想的一个具体应用，它的主要特点是不需要了解问题的特殊信息，只需要对问题进行优劣的比较，通过各人工蜂个体的局部寻优行为，最终在群体中使全局最优值突现出来，有着较快的收敛速度。
为了解决多变量函数优化问题，Karaboga提出了人工蜂群算法ABC模型（artificialbeecolonyalgorithm）。
本资源是人工蜂群算法的matlab代码，方便大家下载使用

用A*算法实现的N数码的演示程序，可以连续演示，单步演示，也可暂停，调节速度。
也可查看A*演示过程中的Open表与Close表，演示完成可生成最优路径。
具体实现见博客：https://blog.csdn.net/happyeveryday62/article/details/80286157

中国34省会旅行商问题，最优路径求解，不同于一般的31省会设计比较简单大家可以讨论讨论

JVM调优实战介绍JVM调优的技巧相关参数的设置等等

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。