用算法程序集（C语言描述）（第三版）+源代码第1章多项式的计算1.1一维多项式求值1.2一维多项式多组求值1.3二维多项式求值1.4复系数多项式求值1.5多项式相乘1.6复系数多项式相乘1.7多项式相除1.8复系数多项式相除第2章复数运算2.1复数乘法2.2负数除法2.3复数乘幂2.4复数的n次方根2.5复数指数2.6复数对数2.7复数正弦2.8复数余弦第3章随机数的产生3.1产生0到1之间均匀分布的一个随机数3.2产生0到1之间均匀分布的随机数序列3.3产生任意区间内均匀分布的一个随机整数3.4产生任意区间内均匀分布的随机整数序列3.5产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数3.6产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列第4章矩阵运算4.1实矩阵相乘4.2复矩阵相乘4.3一般实矩阵求逆4.4一般复矩阵求逆4.5对称正定矩阵的求逆4.6托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法4.7求一般行列式的值4.8求矩阵的值4.9对称正定矩阵的乔里斯基分解与列式求值4.10矩阵的三角分解4.11一般实矩阵的QR分解4.12一般实矩阵的奇异值分解4.13求广义逆的奇异值分解法第5章矩阵特征值与特征向量的计算5.1约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法5.2求对称三对角阵的全部特征值与特征向量5.3约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法5.4求赫身伯格矩阵全部特征的QR方法5.5求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法5.6求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法第6章线性代数方程组的求解6.1求解实系数方程组的全选主元高斯消去法6.2求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.3求解复系数方程组的全选主元高斯消去法6.4求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.5求解三对角线方程组的追赶法6.6求解一般带型方程组6.7求解对称方程组的分解法6.8求解对称正定方程组的平方根法6.9求解大型系数方程组6.10求解托伯利兹方程组的列文逊方法6.11高斯-塞德尔失代法6.12求解对称正定方程组的共岿梯度法6.13求解线性最小二乘文体的豪斯伯尔德变换法6.14求解线性最小二乘问题的广义逆法6.15求解病态方程组第7章非线性方程与方程组的求解7.1求非线性方程一个实根的对分法7.2求非线性方程一个实根的牛顿法7.3求非线性方程一个实根的埃特金矢代法7.4求非线性方程一个实根的连分法7.5求实系数代数方程全部的QR方法7.6求实系数方程全部的牛顿下山法7.7求复系数方程的全部根牛顿下山法7.8求非线性方程组一组实根的梯度法7.9求非线性方程组一组实根的拟牛顿法7.10求非线性方程组最小二乘解的广义逆法7.11求非线性方程一个实根的蒙特卡洛法7.12求实函数或复函数方程一个复根的蒙特卡洛法7.13求非线性方程组一组实根的蒙特卡洛法第8章插值与逼近8.1一元全区间插值8.2一元三点插值8.3连分式插值8.4埃尔米特插值8.5特金逐步插值8.6光滑插值8.7第一种边界条件的三次样条函数插值8.8第二种边界条件的三次样条函数插值8.9第三种边界条件的三次样条函数插值8.10二元三点插值8.11二元全区间插值8.12最小二乘曲线拟合8.13切比雪夫曲线拟合8.14最佳一致逼近的里米兹方法8.15矩形域的最小二乘曲线拟合第9章数值积分9.1变补长梯形求积法9.2变步长辛卜生求积法9.3自适应梯形求积法9.4龙贝格求积法9.5计算一维积分的连分式法9.6高振荡函数求积法9.7勒让德-高斯求积法9.8拉盖尔-高斯求积法9.9埃尔米特-高斯求积法9.10切比雪夫求积法9.11计算一维积分的蒙特卡洛法9.12变步长辛卜生二重积分方法9.13计算多重积分的高斯方法9.14计算二重积分的连分方式9.15计算多重积分的蒙特卡洛法第10章常微分方程组的求解10.1全区间积分的定步长欧拉方法10.2积分一步的变步长欧拉方法10.3全区间积分维梯方法10.4全区间积分的定步长龙格-库塔方法10.5积分一步的变步长龙格-库塔方法10.6积分一步的变步长基尔方法10.7全区间积分的变步长默森方法10.8积分一步的连分方式10.9全区间积分的双边法10.10全区间积分的阿当姆斯预报校正法10.11全区间积分的

C语言教程（原书第4版）《c语言教程（原书第4版）》是一本优秀的c程序设计语言教材，完整描述了ansic语言及其语法特性，并对c语言的高级特性和应用作了深入阐述，介绍了从c到c++和java过渡的相关知识。
《c语言教程（原书第4版）》的一个鲜明特色就是结合大量示例描述c语言的重要特征，并对很多工作代码给出了逐步的分析，以这种独特的教学方法向读者解释新接触的编程元素及一些惯用法。
　　《c语言教程（原书第4版）》系统、完整，可作为c语言的参考手册，也非常适合作为学习c语言的入门和高级课程教材。
前言第0章从零开始0.1为什么要用c0.2ansic标准0.3从c到c++0.4从c和c++到java第1章c语言概述1.1编程和预备知识1.2程序输出1.3变量、表达式和赋值1.4使用#define和#include1.5使用printf（）和scanf（）1.6控制流1.7函数1.8数组、字符串和指针1.8.1数组1.8.2字符串1.8.3指针1.9文件1.10与操作系统有关的内容1.10.1编写和运行c程序1.10.2中断程序1.10.3输入文件尾标志1.10.4输入和输出的重定向1.11总结1.12练习第2章词法元素、操作符和c系统2.1字符和词法元素2.2语法规则2.3注释2.4关键字2.5标识符2.6常量2.7字符串常量2.8操作符和标点符号2.9操作符的优先级和结合性2.10增值操作符和减值操作符2.11赋值操作符2.12例子：计算2的乘方2.13c系统2.13.1预处理器2.13.2标准函数库2.14总结2.15练习第3章基本数据类型3.1声明、表达式和赋值3.2基本数据类型3.3字符和char数据类型3.4int数据类型3.5整数类型short、long和unsigned3.6浮点类型3.7typedef的用法3.8sizeof操作符3.9使用getchar（）和putchar（）3.10数学函数3.10.1使用abs（）和fabs（）3.10.2unix和数学函数库3.11隐式类型转换和强制类型转换3.11.1整型提升3.11.2寻常算术转换3.11.3强制类型转换3.12十六进制和八进制常量3.13总结3.14练习第4章控制流4.1关系操作符、相等操作符和逻辑操作符4.2关系操作符和表达式4.3相等操作符和表达式4.4逻辑操作符和表达式4.5复合语句4.6表达式和空语句4.7if和if-else语句4.8while语句4.9for语句4.10例子：布尔变量4.11逗号操作符4.12do语句4.13例子：斐波那契数4.14goto语句4.15break和continue语句4.16switch语句4.17条件操作符4.18总结4.19练习第5章函数5.1函数定义5.2return语句5.3函数原型5.4例子：创建乘方表5.5从编译器的角度观察函数原型5.6函数定义顺序的另一种风格5.7函数调用和传值调用5.8开发大型程序5.9使用断言5.10作用域规则5.10.1平行和嵌套代码块5.10.2以调试为目的使用代码块5.11存储类型5.11.1auto存储类型5.11.2extern存储类型5.11.3register存储类型5.11.4static存储类型5.12静态外部变量5.13默认初始化5.14递归5.15例子：汉诺塔5.16总结5.17练习第6章数组、指针和字符串6.1一维数组6.1.1初始化6.1.2下标6.2指针6.3传引用调用6.4数组和指针之间的关系6.5指针运算和元素的大小6.6数组作为函数的实参6.7例子：冒泡排序6.8用calloc（）和malloc（）进行动态内存分配6.9例子：归并和归并排序6.10字符串6.11标准函数库中的字符串处理函数6.12多维数组6.12.1二维数组6.12.2存储映射函数6.12.3形式参数声明6.12.4三维数组6.12.5初始化6.12.6使用typedef6.13指针数组6.14main（）函数的参数6.15不规则数组6.16函数作为参数6.17例子：使用二分法寻找函数的根6.18函数指针数组6.19类型限定符const和v

徐士良C常用算法程序集第三版高清电子书+源代码，经典之作，算法必备参考资料第1章多项式的计算1.1一维多项式求值1.2一维多项式多组求值1.3二维多项式求值1.4复系数多项式求值1.5多项式相乘1.6复系数多项式相乘1.7多项式相除1.8复系数多项式相除第2章复数运算2.1复数乘法2.2负数除法2.3复数乘幂2.4复数的n次方根2.5复数指数2.6复数对数2.7复数正弦2.8复数余弦第3章随机数的产生3.1产生0到1之间均匀分布的一个随机数3.2产生0到1之间均匀分布的随机数序列3.3产生任意区间内均匀分布的一个随机整数3.4产生任意区间内均匀分布的随机整数序列3.5产生任意均值与方差的正态分布的一个随机数3.6产生任意均值与方差的正态分布的随机数序列第4章矩阵运算4.1实矩阵相乘4.2复矩阵相乘4.3一般实矩阵求逆4.4一般复矩阵求逆4.5对称正定矩阵的求逆4.6托伯利兹矩阵求逆的特兰持方法4.7求一般行列式的值4.8求矩阵的值4.9对称正定矩阵的乔里斯基分解与列式求值4.10矩阵的三角分解4.11一般实矩阵的QR分解4.12一般实矩阵的奇异值分解4.13求广义逆的奇异值分解法第5章矩阵特征值与特征向量的计算5.1约化对称矩阵为对称三对角阵的豪斯荷尔德变换法5.2求对称三对角阵的全部特征值与特征向量5.3约化一般实矩阵为赫申伯格矩阵的初等相似变换法5.4求赫身伯格矩阵全部特征的QR方法5.5求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比法5.6求实对称矩阵特征值与特征向量的雅可比过关法第6章线性代数方程组的求解6.1求解实系数方程组的全选主元高斯消去法6.2求解实系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.3求解复系数方程组的全选主元高斯消去法6.4求解复系数方程组的全选主元高斯-约当消去法6.5求解三对角线方程组的追赶法6.6求解一般带型方程组6.7求解对称方程组的分解法6.8求解对称正定方程组的平方根法6.9求解大型系数方程组6.10求解托伯利兹方程组的列文逊方法6.11高斯-塞德尔失代法6.12求解对称正定方程组的共岿梯度法6.13求解线性最小二乘文体的豪斯伯尔德变换法6.14求解线性最小二乘问题的广义逆法6.15求解病态方程组第7章非线性方程与方程组的求解7.1求非线性方程一个实根的对分法7.2求非线性方程一个实根的牛顿法7.3求非线性方程一个实根的埃特金矢代法7.4求非线性方程一个实根的连分法7.5求实系数代数方程全部的QR方法7.6求实系数方程全部的牛顿下山法7.7求复系数方程的全部根牛顿下山法7.8求非线性方程组一组实根的梯度法7.9求非线性方程组一组实根的拟牛顿法7.10求非线性方程组最小二乘解的广义逆法7.11求非线性方程一个实根的蒙特卡洛法7.12求实函数或复函数方程一个复根的蒙特卡洛法7.13求非线性方程组一组实根的蒙特卡洛法第8章插值与逼近8.1一元全区间插值8.2一元三点插值8.3连分式插值8.4埃尔米特插值8.5特金逐步插值8.6光滑插值8.7第一种边界条件的三次样条函数插值8.8第二种边界条件的三次样条函数插值8.9第三种边界条件的三次样条函数插值8.10二元三点插值8.11二元全区间插值8.12最小二乘曲线拟合8.13切比雪夫曲线拟合8.14最佳一致逼近的里米兹方法8.15矩形域的最小二乘曲线拟合第9章数值积分9.1变补长梯形求积法9.2变步长辛卜生求积法9.3自适应梯形求积法9.4龙贝格求积法9.5计算一维积分的连分式法9.6高振荡函数求积法9.7勒让德-高斯求积法9.8拉盖尔-高斯求积法9.9埃尔米特-高斯求积法9.10切比雪夫求积法9.11计算一维积分的蒙特卡洛法9.12变步长辛卜生二重积分方法9.13计算多重积分的高斯方法9.14计算二重积分的连分方式9.15计算多重积分的蒙特卡洛法第10章常微分方程组的求解10.1全区间积分的定步长欧拉方法10.2积分一步的变步长欧拉方法10.3全区间积分维梯方法10.4全区间积分的定步长龙格-库塔方法10.5积分一步的变步长龙格-库塔方法10.6积分一步的变步长基尔方法10.7全区间积分的变步长默森方法10.8积分一步的连分方式10.9全区间积分的双边法10.10全区间积分的阿当姆斯预

汇编专用6.15版的，不要分啊来不来，如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题如题

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《模式识别（第四版）》是2010年电子工业出版社出版的图书，作者是西奥多里蒂斯。
本书由模式识别领域的两位顶级专家合著，全面阐述了模式识别的基础理论、最新方法、以及各种应用。
作　者：(希)SergiosTheodoridis/(希)KonstantinosKoutroumbas，李晶皎等译第1章导论1.1模式识别的重要性1.2特征、特征向量和分类器1.3有监督、无监督和半监督学习1.4MATLAB程序1.5本书的内容安排第2章基于贝叶斯决策理论的分类器2.1引言2.2贝叶斯决策理论2.3判别函数和决策面2.4正态分布的贝叶斯分类2.5未知概率密度函数的估计2.6最近邻规则2.7贝叶斯网络习题MATLAB编程和练习参考文献第3章线性分类器3.1引言3.2线性判别函数和决策超平面3.3感知器算法3.4最小二乘法3.5均方估计的回顾3.6逻辑识别3.7支持向量机习题MATLAB编程和练习参考文献第4章非线性分类器4.1引言4.2异或问题4.3两层感知器4.4三层感知器4.5基于训练集准确分类的算法4.6反向传播算法4.7反向传播算法的改进4.8代价函数选择4.9神经网络大小的选择4.10仿真实例4.11具有权值共享的网络4.12线性分类器的推广4.13线性二分法中1维空间的容量4.14多项式分类器4.15径向基函数网络4.16通用逼近4.17概率神经元网络4.18支持向量机：非线性格况4.19超越SVM的范例4.20决策树4.21合并分类器4.22合并分类器的增强法4.23类的不平衡问题4.24讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第5章特征选择5.1引言5.2预处理5.3峰值现象5.4基于统计假设检验的特征选择5.5接收机操作特性（ROC）曲线5.6类可分性测量5.7特征子集的选择5.8最优特征生成5.9神经网络和特征生成/选择5.10推广理论的提示5.11贝叶斯信息准则习题MATLAB编程和练习参考文献第6章特征生成I：线性变换6.1引言6.2基本向量和图像6.3Karhunen-Loève变换6.4奇异值分解6.5独立成分分析6.6非负矩阵因子分解6.7非线性维数降低6.8离散傅里叶变换（DFT）6.9离散正弦和余弦变换6.10Hadamard变换6.11Haar变换6.12回顾Haar展开式6.13离散时间小波变换（DTWT）6.14多分辨解释6.15小波包6.16二维推广简介6.17应用习题MATLAB编程和练习参考文献第7章特征生成II7.1引言7.2区域特征7.3字符形状和大小的特征7.4分形概述7.5语音和声音分类的典型特征习题MATLAB编程和练习参考文献第8章模板匹配8.1引言8.2基于最优路径搜索技术的测度8.3基于相关的测度8.4可变形的模板模型8.5基于内容的信息检索：相关反馈习题MATLAB编程和练习参考文献第9章上下文相关分类9.1引言9.2贝叶斯分类器9.3马尔可夫链模型9.4Viterbi算法9.5信道均衡9.6隐马尔可夫模型9.7状态驻留的HMM9.8用神经网络训练马尔可夫模型9.9马尔可夫随机场的讨论习题MATLAB编程和练习参考文献第10章监督学习：尾声10.1引言10.2误差计算方法10.3探讨有限数据集的大小10.4医学图像实例研究10.5半监督学习习题参考文献第11章聚类：基本概念11.1引言11.2近邻测度习题参考文献第12章聚类算法I：顺序算法12.1引言12.2聚类算法的种类12.3顺序聚类算法12.4BSAS的改进12.5两个阈值的顺序方法12.6改进阶段12.7神经网络的实现习题MATLAB编程和练习参考文献第13章聚类算法II：层次算法13.1引言13.2合并算法13.3cophenetic矩阵13.4分裂算法13.5用于大数据集的层次算法13.6最佳聚类数的选择习题MATLAB编程和练习参考文献第14章聚类算法III：基于函数最优方法14.1引言14.2混合分解方法14.3模糊聚类算法14.4可能性聚类14.5硬聚类算法14.6向量量化附录习题MATLAB编程和练习参考文献第15

《数据结构》（C语言版）算法源码及运行演示系统使用说明一、启动演示系统双击演示系统应用程序文件“DS_VC_ALGO.EXE”启动演示系统，出现图1所示界面。
图1《数据结构》（C语言版）算法源码及运行演示系统主界面二、演示系统使用步骤除了个别算法之外，演示系统给出了《数据结构》（C语言版）书中算法对应的程序代码（CPP文件）和测试运行程序（VC++6.0的EXE文件）。
通过本系统，可以显示算法的源代码以及运行结果。
具体操作步骤如下：1．选择相应章单击演示系统界面右侧章选择按钮。
例如，要选择第6章，则单击“第6章”选择按钮。
当相应章被选择后，窗口的右侧部分将列出本章的算法选择按钮。
例如，选择第6章后，窗口的右侧部分将显示第6章中的算法6.1-6.13和6.15的选择按钮。
由于书中的算法6.14和6.16只是示意性算法，故未给出源码，其按钮上的文字为灰色，处于“无效”状态。
2．选择相应章中的算法单击窗口右侧部分所列举的本章某个算法选择按钮，被选择的算法的源码将在窗口左侧空白区域中显示。
对于较长的源码，单击显示区域后，可用键盘的光标键和翻页键浏览源码。
例如，选择了第6章中的算法6.5后界面如图2所示：图2选择算法6.53．运行测试程序单击窗口上部的“运行”按钮，将弹出运行窗口，运行所选算法的测试程序。
若运行按钮为灰色，表示该算法无单独测试程序。
例如，算法6.5的测试运行窗口如图3所示：图3测试运行窗口测试运行说明：测试运行窗口显示程序的执行过程及结果。
若在显示过程中出现运行窗口无法正常演示的情况，只需调节运行窗口大小即可正常显示（调节最小化按钮或窗口最大化/还原按钮“”）。
三、退出演示系统使用完毕后，单击窗口右上角关闭按钮“”退出演示系统。
四、测试程序示例在《数据结构》的课程教学中，各抽象数据类型的设计与实现是重要的学习和实践环节。
为此，本系统只给出了各算法源码的测试程序的可执行文件。
在此，给出算法6.5的测试程序示例，以供参考。
算法6.5是中序遍历线索二叉树的非递归算法，要对其源码进行测试，可首先调用算法6.6及6.7建立中序线索二叉树。
以下是测试程序的源码，相关类型和辅助函数定义在文件include06.h和include06.cpp中，此略。
//test0605.cpp:Definestheentrypointfortheconsoleapplication.//#include"stdafx.h"#include"include06.h"//相关类型和辅助函数的定义BiThrTreepre;//线索二叉树遍历辅助变量#include"algo0607.cpp"//算法6.7源码#include"algo0606.cpp"//算法6.6源码#include"algo0605.cpp"//算法6.5源码intmain(intargc,char*argv[]){chargl_str[64];BiThrTreeT;BiThrTreeThrt;printf("*******************************************\n");printf("*《数据结构》（C语言版）严蔚敏，吴伟民*\n");printf("*算法6.5,6.6&6.7*\n");printf("*******************************************\n");srand((unsigned)time(NULL));//随机函数初始化T=NULL;//空二叉树Tfor(intpass=0;pass＜5;pass++){//测试运行5次，第一次为空树outBiThrTree(T,gl_str);//以类广义表的方式输出二叉树T到gl_strprintf("T=%s\n",gl_str);//显示pre=NULL;Statusr=InOrderThreading(Thrt,T);//算法6.6,6.7,中序线索化printf("InOrderThreading(Thrt,T):%s\n",(r)?"OK":"ERROR");initVisitStr();//将visitStr清为空串InOrderTraverse_Thr(Thrt,v

Memcached是一个高功能的分布式内存对象缓存系统，用于动态Web应用以减轻数据库负载。
它通过在内存中缓存数据和对象来减少读取数据库的次数，从而提高动态、数据库驱动网站的速度。
Memcached基于一个存储键/值对的hashmap。
其守护进程（daemon）是用C写的，但是客户端可以用任何语言来编写，并通过memcached协议与守护进程通信。
官网www.memcached.org管理监控工具http://www.junopen.com/memadmin遗憾的是不能以服务随机启动查看版本:Memcached_x64.exe-V运行命令:Memcached_x64.exe-vv服务运行:Memcached_x64.exe-p11211-U11211-l127.0.0.1-dCacheMEM-m512m-c2048-t4

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。