数据结构一体化教案，名称年起来有些特别，其实是挺一般。
其中的的内容只是讲到树就完发，没有传统的“图”、“查找”、“排序”等重要内容。
如果是用于高职高专的学生还是比较好，它们掌握这么多就够了。
如果改造一下，引入项目或案例，这个word文档还是比较好的材料。

数据结构与算法(C#).PDF及代码第1章Collections类、泛型类和Timing类概述第2章数组和ArrayList第3章基础排序算法第4章基础查找算法第5章栈和队列第6章BitArray类第7章字符串、String类和StringBuioder类第8章模式匹配和文本处理第9章构建字典：DictionaryBase类和SortedList类第10章散列和Hashtaboe类第11章链表第12章二叉树和二叉查找树第13章集合第14章高级排序算法第15章用于查找的高级数据结构和算法第16章图和图的算法第17章高级算法

信号与系统SignalsandSystems奥本海姆（第二版）刘树棠译参考答案上

各种排序算法效率分析比较及源代码C语言实现各种排序包括：直接插入排序，折半插入排序，2—路插入排序和表插入排序；
希尔排序和链式基数排序；
起泡排序，快速排序，归并排序；
简单选择排序，树形选择排序和堆排序。
通过输入不同的数据量和数据大小正序，逆序和乱序情况比较各种排序算法的效率。
其中树形选择排序算法有点错误。

能够根据单词的构词规则，完成MiniC语言中的单词的解析(词法分析)，如果不符合单词的构词规则，请给出错误信息。
如果源语言符合单词的词法规则，请输出二元式。
（注：利用JavaCC实现）在词法分析的基础上，构造MiniC的LL(1)文法，利用JavaCC实现LL(1)文法，判断源语言是否符合MiniC的语法，如果不符合，请给出语法错误信息。
在语法分析的基础上，根据属性文法制导翻译，进行语义分析，输出四元式。
如果源语言不符合MiniC的语义，请指出错误信息。
在平时实习课的基础上，整个编译系统要能够翻译数组(二维)翻译，if..else,for,while，赋值等语句嵌套的分析与翻译1.整个编译系统利用JavaCC来实现.2.用流的形式读入要分析的MiniC源程序。
3.语法分析，利用.jjt文件，这样语法分析，可以生成树的层次结构。
4.单词序列、树状的层次结构图、四元式的结果，输出到文件中。

这是数据结构设计汇中的最小生成树，这是课程设计，里面包含课程设计中所有文件，包括文档，你可以直接拷走，有需要的欢迎下载。

树莓派4b编译的torch1.7与torchvision0.8文件，可以用于在树莓派上部署yolov5

八叉树Demo-Unity下，基于四叉树的修改https://blog.csdn.net/u010019717/article/details/80789271

###数据可视化-PowerBI####一、课前准备与快速入门在开始学习PowerBI之前，我们需要做好一些准备工作：1.**安装PowerBI**：首先确保已经安装了PowerBIDesktop，可以从Microsoft官网免费下载。
2.**了解图表类型**：熟悉常用的图表类型如折线图、条形图、饼图等，这些图表占据了大多数数据可视化的应用场景。
3.**熟悉PowerQuery和PowerPivot**：PowerQuery用于数据清洗和导入，PowerPivot则用于构建复杂的数据模型。
4.**准备数据源**：准备好要分析的数据，并了解如何将其导入PowerBI。
####二、PowerBI简介PowerBI是一款由Microsoft开发的商业智能工具，它提供了从单一视图到复杂的交互式报告的所有功能。
PowerBI主要有三个版本：-**Desktop**：主要用于创建和编辑报表，是最常用的版本。
-**Service(ProandPremium)**：用于共享和协作，支持实时刷新和大规模部署。
-**Mobile**：可在移动设备上查看报告。
####三、PowerBI界面介绍PowerBI的界面主要分为三个部分：1.**多页报表视图**：显示最终的可视化结果。
2.**数据视图**：进行数据建模的地方，可以在此添加新表、创建关系和度量值。
3.**关系视图**：用于查看和管理数据表之间的关系。
####四、PowerBI数据可视化流程1.**获取数据**：使用PowerQuery从各种来源导入数据。
2.**数据建模**：在PowerPivot中对数据进行清理、转换并建立模型。
3.**数据可视化**：利用PowerView创建交互式报告。
4.**分发数据**：将完成的报告发布到PowerBI服务并与他人共享。
####五、可视化图表类型PowerBI提供了多种类型的图表供用户选择，以适应不同的数据展示需求：1.**常用图表**：-**折线图**：用于展示随时间变化的趋势。
-**条形图**：适用于比较不同类别的数量。
-**饼图**：展示各个部分在整体中的占比。
-**散点图**：显示数据点间的分布或关联。
2.**高级图表**：-**卡片图**：展示单个数值。
-**雷达图**：用于比较多个变量。
-**瀑布图**：展示数据的增减变化过程。
-**箱线图**：展示数据分布的统计摘要。
-**标靶图**：对比实际值与目标值。
-**漏斗图**：展示业务流程中的转化率。
-**树状图**：用于层次结构数据的可视化。
-**气泡图**：同时展示三个维度的数据。
-**词云图**：以文字大小表示频率。
-**桑基图**：展示数据流的方向和量级。
-**热力图**：展示二维矩阵中的数据密度。
####六、项目实战1.**数据导入与整理**：-**导入数据**：使用PowerQuery从Excel、数据库等来源导入数据。
-**使用查询编辑器**：对数据进行清洗和转换。
-**数据库导入数据**：直接连接到MySQL等数据库并导入数据。
2.**建立数据分析模型**：-**建立数据模型**：在PowerPivot中创建表格间的关系。
-**新建度量值和新建列**：利用DAX函数创建新的计算字段。
-**DAX函数**：包括聚合函数、逻辑函数、信息函数等。
3.**可视化报告**：-**生成可视化报告**：在PowerView中创建交互式报告。
-**报告的筛选设置**：为报告添加筛选条件。
-**报告的格式设置**：调整图表的颜色、字体等样式。
-**设置报告的钻取**：让用户能够深入探索数据细节。
4.**Dashboard的制作原则**：-**选择合适的图表**：根据数据特性选择最合适的图表类型。
-**Dashboard的设计建议**：保持布局清晰，确保信息一目了然。
####七、拓展点、未来计划、行业趋势随着大数据技术的发展，数据可视化工具的需求日益增加。
PowerBI作为一款强大的工具，在未来有望继续扩展其功能，更好地满足企业和个人的需求。
例如，增强机器学习集成能力，提高自动化程度等。
####八、总结通过本课程的学习，我们不仅掌握了PowerBI的基本使用方法，还深入了解了数据可视化的重要性以及如何有效地运用各种图表来表达数据背后的故事。
希望每位学员都能够熟练地使用PowerBI，并在未来的工作中发挥重要作用。

Description试设计一个用回溯法搜索子集空间树的函数。
该函数的参数包括结点可行性判定函数和上界函数等必要的函数，并将此函数用于解0-1背包问题。
0-1背包问题描述如下：给定n种物品和一个背包。
物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为C。
应如何选择装入背包的物品，使得装入背包中物品的总价值最大?在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有2种选择，即装入背包或不装入背包。
不能将物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品i。
Input输入由多组测试数据组成。
每组测试数据输入的第一行有2个正整数n和c。
n是物品数，c是背包的容量。
接下来的1行中有n个正整数，表示物品的价值。
第3行中有n个正整数，表示物品的重量。
Output对应每组输入，输出的2行是装入背包物品的最大价值和最优装入方案。
SampleInput5106354622654SampleOutput1511001

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。