Matlab中的分类数组是一种非常便捷的数据结构，可以在Matlab数据处理过程中发挥重要作用

最新推荐文章于 2025-12-03 23:33:01 发布

BitSlinger

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文章标签：数据结构 matlab 分类

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本文介绍了Matlab中的分类数组及其在数据处理中的应用，包括使用unique()函数创建分类数组，以及利用isequal()和运算符进行元素比较。通过示例代码展示了如何比较分类数组，以实现数据的有效分组和处理。

Matlab中的分类数组是一种非常便捷的数据结构，可以在Matlab数据处理过程中发挥重要作用。分类数组可以用于将数据分组、聚合以及比较元素等操作。在本篇文章中，我们将探讨如何通过Matlab实现分类数组元素的比较。

在Matlab中，分类数组可以由不同类型的数据组成，包括数字、字符串和日期等。通过使用内置函数unique()，我们可以将数据列转化为分类数组，并返回一个唯一值的数组。例如，以下代码将创建一个含有多个相同数字的向量，并将其转化为分类数组：

nums = [2 2 3 3 3 4 5];
cat_nums = categorical

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Matlab：数据分组与拆分

2301_79326510的博客

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Matlab：数据分组与拆分在Matlab中，数据分组和拆分是一种常见的操作，它允许我们按照某种标准将数据集划分为不同的子集。这种操作在数据处理、统计分析和机器学习等领域中非常有用。本文将介绍如何使用Matlab对变量进行分组以及如何拆分数据。

【重新定义matlab强大系列十二】利用matlab对数据进行分组和分 bin

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2455

数据可能需要预处理技术，以确保准确、高效或有意义的分析。数据清洗指查找、删除和替换错误或缺失数据的方法。检测局部极值和突变有助于识别显著的数据趋势。平滑处理和去除趋势是从数据中消除噪声和多项式趋势的过程，而缩放则会改变数据的边界。分组和分 bin 方法按组识别数据特性。

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matlab中第一列,matlab – 基于第一列中的数字拆分矩阵

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Gemini永久会员归并排序（Merge Sort）基于分治思想（Divide and Conquer）的高效排序算法

m0_37843156的博客

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归并排序（Merge Sort）是一种基于分治思想（Divide and Conquer）的高效排序算法，其核心步骤包括。通过分治和合并的巧妙设计，归并排序在保证稳定性的同时实现了高效排序，是理解算法分治思想的经典案例。

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Yolo_TvT的博客

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848

本文介绍了栈的基本概念、结构及实现方法。栈是一种后进先出（LIFO）的线性数据结构，支持入栈、出栈等基本操作。文章详细讲解了使用数组实现栈的具体代码，包括初始化、销毁、扩容、入栈、出栈、获取栈顶元素等核心功能。通过顺序表结构实现栈操作，保证了O(1)的时间复杂度。文中还提供了测试代码示例，并展示了力扣"有效的括号"问题的栈解法，验证了栈在实际算法问题中的应用价值。最后提到后续将讲解队列相关知识。

数据结构基本知识

2501_90980137的博客

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2301_79248256的博客

11-29

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本文深入解析了单调栈这一高效数据结构。首先介绍了单调栈的基本概念，即在普通栈的基础上增加元素单调性约束，可分为递增栈和递减栈。接着详细讲解了四种核心应用场景：寻找左右侧最近更大/更小元素，并提供了对应的C++代码实现。通过洛谷P5788等模板题和发射站、柱状图最大矩形等实战案例，展示了单调栈如何将O(n²)问题优化为O(n)解法。最后总结了单调性选择、遍历方向等核心技巧，并给出避免数据溢出、优化IO等实用建议。掌握单调栈能有效解决"找最近最值"类问题，是算法竞赛和面试中的重要工具。

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实际应用中，队列常衍生出优先级队列（按优先级排序，而非入队顺序）、双端队列（Deque，两端均可入队出队）等变体，多用于任务调度、消息队列、广度优先搜索（BFS）等场景，Java 的 Queue 接口、C++ 的 std::queue 均为标准实现。其核心操作仅围绕栈顶进行：入栈（push）是将元素添加到栈顶，出栈（pop）是移除栈顶元素， peek 操作可查看栈顶元素而不删除，同时支持 isEmpty（判断是否为空）和 size（获取元素个数）等基础功能。二、队列（Queue）一、栈（Stack）

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他刚刚说的，我不需要知道这个方法里面的细节我只知道它能实现这个功能，让我莫名想到了网络中的东西，那个什么鬼上层不需要知道下层的具体原理什么的。正在做的事情就是跑在内存上的，这话似曾相识，好像计算机网络的课中讲过正在运行的程序什么的。比如说数组相同数据类型放在一起，这就是一个结构，多个数据元素组织在一起。我希望能更直观的展现这个情况（每个人的信息），用什么方式最好呢？C语言中没有这幅串的数据类型，Java中好像有这样的数据类型。返回值返回到调用的地方，就用相应的类型接收。不同的需求，不同的形式。

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本文实现了一个带头节点的双向循环链表，包含初始化、插入、删除等基本操作。链表节点包含数据域和前后指针，链表结构体维护头节点和当前大小。主要功能包括：1）初始化链表；2）在指定节点前插入元素；3）打印链表；4）删除指定节点；5）头删/尾删；6）头插/尾插。每个操作都处理了指针调整和内存管理，并维护链表大小。代码使用断言检查参数有效性，确保操作安全。这种实现方式适用于需要频繁在头部/尾部操作的场景，循环特性简化了边界条件处理。

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2501_90980137的博客

12-02

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• 核心原理：通过哈希函数（Hash Function）将键转换为数组索引，直接访问对应值，实现 O(1) 级别的平均查找、插入、删除效率。◦ 优化：当链表长度超过阈值（如8），转为红黑树（Java HashMap的实现方式），提升查询效率。◦ 过程：创建新的更大数组（通常是原长度的2倍，且为质数），重新计算所有键的哈希值并迁移到新数组。• 键值对存储：数据库索引、哈希映射（HashMap）、哈希集合（HashSet，仅存键）◦ 作用：将任意类型的键（字符串、数字等）映射为固定范围的整数（数组索引）

数据结构核心内容

2501_90980137的博客

12-03

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◦ 线性结构：元素间呈一对一关系，包括数组（固定大小、随机访问快）、链表（动态大小、插入删除快）、栈（先进后出，栈顶操作）、队列（先进先出，首尾操作）、哈希表（键值映射，平均O(1)查询）。◦ 排序核心：冒泡排序（O(n²)，稳定）、快速排序（O(nlogn)，不稳定，分治思想）、归并排序（O(nlogn)，稳定，分治+合并）、堆排序（O(nlogn)，不稳定，利用堆特性）。◦ 基础操作：增（插入）、删（删除）、改（更新）、查（查找）、排序（调整元素顺序）。

【数据结构-初阶】详解算法复杂度：时间与空间复杂度