1.1单项选择题1.数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中,数据元素的①、数据信息在计算机中的②以及一组相关的运算等的课程。
①A．操作对象　　　Ｂ．计算方法　　Ｃ．逻辑结构　　Ｄ．数据映象②A．存储结构Ｂ．关系Ｃ．运算Ｄ．算法2.数据结构DS(DataStruct)可以被形式地定义为DS=（D，R），其中D是①的有限集合，R是D上的②有限集合。
①A．算法Ｂ．数据元素Ｃ．数据操作Ｄ．数据对象②A．操作Ｂ．映象Ｃ．存储Ｄ．关系3.在数据结构中，从逻辑上可以把数据结构分成。
A．动态结构和静态结构Ｂ．紧凑结构和非紧凑结构Ｃ．线性结构和非线性结构Ｄ．内部结构和外部结构4.算法分析的目的是①，算法分析的两个主要方面是②。
①A.找出数据结构的合理性B.研究算法中的输入和输出的关系C.分析算法的效率以求改进D.分析算法的易懂性和文档性②A.空间复杂性和时间复杂性B.正确性和简明性C.可读性和文档性D.数据复杂性和程序复杂性5.计算机算法指的是①，它必具备输入、输出和②等五个特性。
①A.计算方法B.排序方法C.解决问题的有限运算序列D.调度方法②A.可行性、可移植性和可扩充性B.可行性、确定性和有穷性C.确定性、有穷性和稳定性D.易读性、稳定性和安全性1.2填空题（将正确的答案填在相应的空中）1.数据逻辑结构包括、、和四种类型，树形结构和图形结构合称为。
2.在线性结构中，第一个结点前驱结点，其余每个结点有且只有个前驱结点；
最后一个结点后续结点，其余每个结点有且只有个后续结点。
3.在树形结构中，树根结点没有结点，其余每个结点有且只有个直接前驱结点，叶子结点没有结点，其余每个结点的直接后续结点可以。
4.在图形结构中，每个结点的前驱结点数和后续结点数可以。
5.线性结构中元素之间存在关系，树形结构中元素之间存在关系，图形结构中元素之间存在关系。
6.算法的五个重要特性是____,____,____,____,____。
7.分析下面算法（程序段），给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
for(i=0;i＜n;i++)for(j=0;j＜n;j++)A[i][j]=0;8.分析下面算法（程序段），给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
for(i=0;i＜n;i++)for(j=0;j＜i;j++)A[i][j]=0;9.分析下面算法（程序段），给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
s=0;for(i=0;i＜n;i++)for(j=0;j＜n;j++)for(k=0;k＜n;k++)s=s+B[i][j][k];sum=s;10.分析下面算法（程序段）给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
inti=0，s=0;while(s＜n){i++;s+=i;//s=s+i}11.分析下面算法（程序段）给出最大语句频度，该算法的时间复杂度是____。
i=1;while(i＜=n)i=i*2;

###《对象入门指南》第二版——面向对象软件开发的全面介绍####知识点一：面向对象编程（OOP）的概念及其优势**标题**：“TheObjectPrimer2ndEdition”**描述**：这本书是面向对象（OO）软件的一种结构化步骤介绍，采用教学风格编写，易于初学者阅读。
面向对象编程是一种编程范式，它通过“对象”来组织代码结构。
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该书强调了OOP的主要优势，包括但不限于：-**增加重用性**：通过继承机制，新类可以从现有类中继承属性和方法，从而减少了重复编码的需求。
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-**经济效益**：由于提高了代码质量和开发效率，长期来看能够降低项目的总成本。
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-**序列图**：展示对象之间如何交互以及消息传递的时间顺序。
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软件核心复杂性应对之道领域驱动设计

从pdg（超星）转为pdf，比较清晰；
经典书；
目录：一章：图与算法二：最小树三：最小树形图四：网络优化与线性规划五：最短路六：最大流七：最小费用流八：二部图的匹配九：一般图的匹配十：中国邮递员问题十一：NP完全理论十二：近似算法

本书由美国麻省理工学院MichaelSipser所撰写。
四川大学唐常杰等人翻译。
本他以独特的视角，系统地介绍了计算理论的三个主要内容：自动机与语言、可计算性理论和计算复杂性理论。
绝大部分内容是基本的，同时对可计算性和计算复杂性理论中的某些高级内容进行了重点介绍。
内容很好，本书十分畅销，这里给出课后习题答案

LTE(LongTermEvolution)系统中采用许多增强型的技术来提高系统性能，使系统相对于以往系统具有更高的复杂性。
如何对采用LTE技术的无线通信系统建模与仿真将是一个有意义的问题。
此外，一般的链路级仿真只是简单的点到点系统评估，与实际的多小区，多用户，多业务的系统有很大差别，因此需要用系统级仿真来评估实际系统的性能。
附件是一套LTE系统仿真matlab源码。

从地形分析的复杂性角度，可以将地形分析分为两大部分：一部分是基本地形因子（包括坡度、破向、粗糙度等）的计算，另一部分是复杂的地形分析包括可视性分析、地形特征提取、水文系特征分析、道路分析等。
　　其中坡面地形因子分析是数字地形分析的最基础的内容。

德语句子的自动复杂度评估团队成员里奥·阮·拉乌尔·贝格·康拉德·斯特劳布·蒂尔·诺彻邮件地址现有代码片段利用的图书馆运行代码（稍后将设置主入口点）下载数据集：pythondownload_data.py项目状态数据分析我们的主要数据源是TextComplexityDE19数据集（），其中包含1000个德语句子，由外语学习者在7点Likert量表上标记为A级和B级，其中1表示低复杂度，高可读性句子，而7则相反。
其中900个句子来自23篇德国Wikipedia文章，其余100则来自LeichteSprache。
数据集中的每个句子至少由5个人标记，数据集中提供了它们的平均评分。
除了复杂性/可读性之外，还收集了句子的可理解性和词汇难度得分。
图：饼图显示（四舍五入的）评级分布。
评级不是平均分配的，因为平均没有句子收到7，而很少有人得到6。
在句子的

身份鉴别策略组检测1.1 口令周期检测1.1.1 最长使用周期小于等于90天1.1.2 最短更换周期大于等于2天1.1.3 距失效提示天数大于等于5天1.2 密码复杂度检测1.2.1 密码复杂性要求1.3 登录锁定检测1.3.1 普通用户触发锁定次数小于等于51.3.2 普通用户锁定时间大于等于5分钟1.3.3 Root用户触发锁定次数小于等于51.3.4 Root用户锁定时间大于等于5分钟1.4 root权限用户1.4.1 root权限用户检测1.5 wheel组1.5.1 wheel组检测1.6 相同ID用户1.6.1.相同ID用户检测

张立昂的精品书籍，《可计算性与计算复杂性导引（第3版）》，第三版。

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。