数据结构C++描述目录译者序前言第一部分预备知识第1章C++程序设计11.1引言11.2函数与参数21.2.1传值参数21.2.2模板函数31.2.3引用参数31.2.4常量引用参数41.2.5返回值41.2.6递归函数51.3动态存储分配91.3.1操作符new91.3.2一维数组91.3.3异常处理101.3.4操作符delete101.3.5二维数组101.4类131.4.1类Currency131.4.2使用不同的描述方法181.4.3操作符重载201.4.4引发异常221.4.5友元和保护类成员231.4.6增加#ifndef,#define和#endif语句241.5测试与调试241.5.1什么是测试241.5.2设计测试数据261.5.3调试281.6参考及推荐读物29第2章程序功能302.1引言302.2空间复杂性312.2.1空间复杂性的组成312.2.2举例352.3时间复杂性372.3.1时间复杂性的组成372.3.2操作计数372.3.3执行步数442.4渐进符号（O、健?、o）552.4.1大写O符号562.4.2椒?582.4.3符号592.4.4小写o符号602.4.5特性602.4.6复杂性分析举例612.5实际复杂性662.6功能测量682.6.1选择实例的大小692.6.2设计测试数据692.6.3进行实验692.7参考及推荐读物74第二部分数据结构第3章数据描述753.1引言753.2线性表763.3公式化描述773.3.1基本概念773.3.2异常类NoMem793.3.3操作793.3.4评价833.4链表描述863.4.1类ChainNode和Chain863.4.2操作883.4.3扩充类Chain913.4.4链表遍历器类923.4.5循环链表933.4.6与公式化描述方法的比较943.4.7双向链表953.4.8小结963.5间接寻址993.5.1基本概念993.5.2操作1003.6模拟指针1023.6.1SimSpace的操作1033.6.2采用模拟指针的链表1063.7描述方法的比较1103.8应用1113.8.1箱子排序1113.8.2基数排序1163.8.3等价类1173.8.4凸包1223.9参考及推荐读物127第4章数组和矩阵1284.1数组1284.1.1抽象数据类型1284.1.2C++数组1294.1.3行主映射和列主映射1294.1.4类Array1D1314.1.5类Array2D1334.2矩阵1374.2.1定义和操作1374.2.2类Matrix1384.3特殊矩阵1414.3.1定义和应用1414.3.2对角矩阵1434.3.3三对角矩阵1444.3.4三角矩阵1454.3.5对称矩阵1464.4稀疏矩阵1494.4.1基本概念1494.4.2数组描述1494.4.3链表描述154第5章堆栈1615.1抽象数据类型1615.2派生类和继承1625.3公式化描述1635.3.1Stack的效率1645.3.2自定义Stack1645.4链表描述1665.5应用1695.5.1括号匹配1695.5.2汉诺塔1705.5.3火车车厢重排1725.5.4开关盒布线1765.5.5离线等价类问题1785.5.6迷宫老鼠1805.6参考及推荐读物188第6章队列1896.1抽象

次要用于选则属性进行映射，在进行多属性线性拟合时，选择与目标属性相关性最优的条件属性集进行映射

入门首先，运转开发服务器：npmrundev#oryarndev用浏览器打开以查看结果。
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针对集中式多用户多天线认知无线电网络，提出一种基于自适应空间映射的频谱共享策略，根据授权用户接入的随机性所带来的频谱和空间资源占用情况的变化，认知系统将发射信号自适应地映射在认知基站与授权用户之间信道的子空间上，避免或抑制系统间干扰，从而在保证授权用户通信质量的前提下，为认知用户提供通信机会，并且在认知系统内部利用块对角化和奇异值分解方法分离不同认知用户的信号，消除系统内干扰。
功能分析和仿真结果表明，与已有的频谱共享方法相比较，该策略不仅具有更高的认知系统可达和速率，并且对于由不同授权系统负载情况形成的不同场景具有更强的鲁棒性。

基于OpenGL的B样条曲线曲面的绘制算法，包含了均匀、准均匀、Bezier、各类非均匀B样条曲线曲面的绘制，阶次的升降，以及曲面的光照和纹理映射算法。

多标签分类的半监视低秩映射学习

最详细的分叉图代码，里面还有其他的！像logistic、sin映射等，由于chebyshev的代码可能不是那么直接，如果有疑问还可以找我！

为了满足供应链物流的不同需求，考虑多种车型、车辆容量、车辆油耗、车辆最大配送距离等约束条件，以最小油耗、最短配送距离为目标，建立多车型供应链物流运输调度模型（Multi-TypeVehicleRoutingProbleminSupplyChain，MTVRPSC），并提出一种混沌烟花算法求解该模型。
该算法以烟花算法为核心，提出一种编解码策略实现连续空间到MTVRPSC离散空间的映射，重新定义算法的顺应度函数、顺应度值和顺应度的比较方法，并采用混沌初始化策略和混沌搜索策略来增强算法收敛效果。
实验结果表明，所提出的算法在求解MTVRPSC时具有较强的寻优能力和稳定性

演示了EF中的三种映射方式：DBFirst、CodeFirst和CodeFirstFromDB.以及CodeFirst的三种映射计谋。

通过可折叠的d3js树进行React性闪亮过滤器总览D3js是以动态方式可视化复杂数据的出色工具。
但是可视化如何成为自然工作流程的一部分？通过将Shiny与d3js对象集成来创建新的React性元素，可以解决此问题。
通过Shiny，我们让服务器观察d3及其实时规划。
传输回Shiny的数据可以映射到一系列逻辑表达式以创建React式过滤器。
这样就可以通过直观，简单的工具以可视化的方式直观地表示和过滤复杂的数据结构，例如层次分析，复杂的临床试验设计以及多室结构模型的结果。
更新添加了新的闪亮观察者“activeNode”以返回上次单击的节点的元数据。
可以在d3tree调用中

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。