介绍了各种典型的数据结构,以及递归、查找和排序的方法很好的学习资料===========================================》【第1章】绪论数据结构的基本概念抽象数据类型和软件构造方法算法和算法的时间复杂度【第2章】线性表线性表抽象数据类型顺序表单链表循环单链表循环双向链表静态链表设计举例【第3章】堆栈和队列堆栈堆栈应用队列队列应用优先级队列【第4章】串串的基本概念和C语言的串函数串的存储结构动态数组实现的顺序串串的模式匹配算法——BF算法【第5章】数组数组的基本概念动态数组特殊矩阵稀疏矩阵【第6章】递归算法递归的概念递归算法的执行过程递归算法的设计方法递归过程和运行时栈递归算法的效率分析设计举例【第7章】广义表广义表的概念广义表的存储结构广义表的操作实现【第8章】树和二叉树树二叉树二叉树设计二叉树遍历线索二叉树哈夫曼树等价问题树与二叉树的转换树的遍历【第9章】图图的基本概念图的存储结构图的实现图的遍历最小生成树最短路径拓扑排序关键路径【第10章】排序图的基本概念图的存储结构图的实现图的遍历最小生成树最短路径拓扑排序关键路径【第11章】查找查找的基本概念静态查找表动态查找表哈希表
2025/4/20 13:34:08 2.2MB 数据结构 C语言 4版 朱战立
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基于稀疏表示的图像去噪算法研究,是一篇很不错的论文
2025/4/12 17:50:42 10.87MB 去噪 图像处理
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稀疏分解;
ksvd算法;
matlab代码
2025/3/31 6:30:54 12KB ksvd算法
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基于参考信号自动估计的超声图像稀疏反卷积方法
2025/3/29 11:56:54 512KB 研究论文
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omp算法重构实现信号采样重构对比差异的体现直观明了输入信号通过FFT变换后,稀疏信号的频域图在IFFT变换之前,重构稀疏信号的频域图重构信号与原信号,作为对比用
2025/3/25 15:51:17 2KB OMP 重构
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稀疏矩阵的三元组程序,完全正确.稀疏矩阵的三元组存储
2025/3/24 17:18:58 15KB 稀疏矩阵 三元组
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匹配追踪MP、正交匹配追踪算法OMP,稀疏表示里的基本算法
2025/3/20 4:53:17 236KB MP、OMP
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自己大二的数据结构课程设计,Dijkstra算法,单源最短路径问题,解决稀疏图,C/C++实现
2025/3/13 11:31:34 232KB 数据结构 dijkstra
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英文原版,英文好的可以看一下良好的理论分析特性,高效的实际可计算性和强大的建模能力是大家选择凸建模的原因。
注意,我这里说的是凸建模!科学研究的第一步是对实际问题抽象近似,建模成数学问题,这里有巨大的选择自由度!虽然非凸建模具有最强的表达能力,也最省事,代价却是理论上难以分析和实际中无法可靠计算!近十年来火的一塌糊涂的压缩感知,稀疏表示和低秩恢复都是由凸建模带动起来的!研究者们通过分析凸问题的性质来解释和理解真实世界的机理!要注意,很多这样的问题几十年前就已经有非凸的表达形式了,只有用凸建模才焕然一新!更进一步,通过对凸建模的深入理解,大家对具体的非凸问题,注意不是所有,开始利用特殊的结构特点做分析,得出了一些很深刻的结果,比如神经网络收敛到局部最优解,而不是平稳点,随机算法有助于逃离鞍点。
但是,非凸分析几乎都是casebycase,没有统一有效的手段,这与凸分析差别甚大。
从这个角度来说,凸建模和凸优化是研究实际问题的首选!作者:知乎用户链接:https://www.zhihu.com/question/24641575/answer/136736625来源:知乎著作权归作者所有。
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2025/3/6 4:58:51 5.74MB 凸优化
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稀疏矩阵(矩阵零元素个数远大于非零元素),为节省存储空间,用三元组
2025/2/26 3:06:21 19KB 稀疏矩阵 数据结构 三元数组
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡