网络视频资源，如有侵权请留言/举报，资源过大上传乃是下载链接！！！!1.1.1线性表的逻辑结构1_10],r3`2t%j&?L&u(}2.1.2线性表的顺序存储结构_1_23.1.3线性表的链式存储结构_1_3_22h&A(D"j5F-i+I4N%S4.1.3线性表的链式存储结构1_3_1(C'z9h3~:v"q"k5.小结：顺序表和链表的比较与选择依据_1_46.章节总结及典型例题分析_1_57.2.1栈的类型定义_2_18.2.2栈的应用举例_2_2._)\%q6h*_6p!{9.2.3栈类型的实现_2_35X$M0sz0S&h7g:s10.2.4、2.5队列的类型定义及实现_2_40F.|1E$@,T/z2g7N(|,A11.2.6、2.7数组的类型定义、数组的顺序表示和实现_2_5'T*_$t*U5E'~:l'L%S&N7i5q12.2.8特殊矩阵的压缩存储_2_613.章节总结及典型例题分析_2_7*i1K%?#a:k+l;_C#Y/O14.3.1树的类型定义_3_1(I5J0P0o6}n15.3.2二叉树的类型定义_3_216.3.3二叉树的存储结构_3_3/X0p(f'd%|3p17.3.4遍历算法应用举例3_4_23f,WM;b5X+{)R9\#M:n/g18.3.4二叉树的遍历_3_4_1)c2Y+^*v"K2[:}2n"|19.3.5线索二叉树_3_520.3.6树和森林的表示法_3_6;a0?$C5K)|"K2[6t7}2i21.3.7树和森林的遍历_3_7+j4p(B5s6`"nN|3@22.3.8哈夫曼树和哈夫曼树编码_3_8'l)t*^(i*Y%a~.e,S-J23.章节总结及典型例题分析_3_9'j:?'j1u(u:q&y24.4.1抽象数据类型图的定义25.4.2图的存储表示!t)e!R(L3x"^:D*y-y26.4.3图的遍历'br0I;|4V-jt$y27.4.4最小生成树6Q9P3F.lJ/n28.4.5拓扑排序7Q1X(t!E,O)]4|/L29.4.6关键路径_4_66ce5N2D7B8d)D(n/v/~30.4.7两点之间的最短路径问题+u!d.o/s7b31.4.8章节总结及典型例题分析4S%p9G:}/s7w32.5.1静态查找表1gj8T7|"X.o#P&r.A33.5.2动态查找表p3c#L.[&y34.5.3散列表)n7y(K:K(o*H8E/_,}/S35.5.4字符串模式婚配6K2X(o[.C;|'F36.5.5章节总结及典型例题分析37.6.1排序的基本概念#s:J(L.W-X6Y#A#?!G1\1}38.6.2插入类排序*R"k'A3E5S:x39.6.3交换类排序法40.6.4选择类排序法41.6.5归并排序、6.6分配类排序5O'{1c+p1[:h2r)m42.6.7各种排序方法的综合比较5e8p%s*L$Y-P3G+K43.章节总结及典型例题分析

为处理低速率声码器合成语音中，由于语音帧清浊判决不够准确而造成的偶发性嘶哑、机器音较重及变调等问题，提出一种基于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）并结合多种语音特征参数的清浊音判决优化算法。
实验结果显示，该算法能够有效降低清浊音的误判率，进而使合成语音的清晰度和自然度得到改善。
将本算法应用到正弦激励线性预测算法中，在与相同码率的其他算法的比较实验中，得到较高的PESQ-MOS分，显示出一定的优势。

从技术层面全面解密区块链技术，涵盖区块链核心概念、架构、底层算法、应用开发、典型项目与应用、常见问题等读者关怀的技术与应用

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计算机图形学+配书源代码(c++实现)详细引见了计算机图形学的原理实现方法和算法应用等，并配有编译通过的源代码，用vc++实现的，非常不错的噢！

具体引见见：https://blog.csdn.net/qq_32107283/article/details/88307423colordraw.py用来画出由识别后得到的字符串来转换为颜色图，colordetect.py用来实现识别颜色加kociemba算法应用压缩包里还有对应的六个面的魔方照片，运行pythoncolordetect就可以看效果了希望有什么建议随时提出谢谢共享～～～

使用粒子群算法求解一个简单地二元函数最小值！处理函数最值问题！

kmeans算法，应用鸢尾花数据进行K均值分类，采用matlab编程

本文首先对目前典型的流形学习方法与核函数理论进行较为全面的分析，并对LE(LaplaceEigenmaPs)算法进行核化。
此外，提出了一种PCA(PrinciPalComponentAnalysiS)和LLE(LoealLinearlyEmbedding)混合数据降维方法，并在经典数据集和具有挑战性的数据集上取得了较好的降维效果。
为了进一步说明此算法的无效性，本文将此算法应用于手写字分类和人脸分类算法的预处理过程中，得到了预期的效果。
为了说明此算法的无效性，本文又进一步从理论上进行了分析。

经典LANDMARC定位算法，应用RFID阅读器进行室内定位

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。