数据结构学习笔记：向量之可扩充向量

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#C++ #数据结构

静态空间管理以及其不足:
在这里插入图片描述动态空间管理:
在这里插入图片描述扩充算法的实现:
在这里插入图片描述下面来看看其他扩充的策略:
1.容量递增策略：
在这里插入图片描述1.容量加倍策略(指数级别)：
在这里插入图片描述
递增策略和加倍策略的对比如下：可以看出加倍策略在牺牲一定量空间复杂度的代价下换取了大量时间复杂度的增益，这样是值得的
在这里插入图片描述
平均复杂度VS分摊复杂度
在这里插入图片描述

周志华机器学习西瓜书 第六章 支持向量机-学习笔记(超详细！)
Sodas的博客
02-18 1584
支持向量机
数据结构（邓俊辉）学习笔记】优先级队列 03——完全二叉堆：结构
最新发布
weixin_44399845的博客
08-12 905
完全二叉堆：结构
第二章 向量（b）可扩充向量
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可扩充向量与无序向量
Stone 不会喝水的博客
03-13 386
可扩充向量
RISC-V知识总结 —— 向量（扩展）指令集
weixin_65190179的博客
06-28 4507
在计算机架构中，SIMD（Single Instruction, Multiple Data）和SISD（Single Instruction, Single Data）是两种不同的处理数据的方法。SIMD指令允许您执行的操作是将相同的操作应用于多个元素。我们可以将它与SISD(单指令单数据进行对比)
向量扩容问题
BUPT_LX的专栏
10-23 1167
对于容器类中的向量vector要注意以下几点： 容器类的push_back()成员函数会调用对象的复制构造函数复制该对象，然后将复制后的对象添加到容器中。所以如果添加到向量中的是一个类对象，那么它是复制后的对象。 （向量扩容时所做的工作）将2个类对象添加到已有的3个类对象的向量中时，向量首先申请到一个足以容纳5个类对象的内存块，得到这个内存块后，将旧内存块中的3个元素复制到这个新分配的内存块中
2.1数组到向量、可扩充向量、无序向量
Mirevas的博客
07-15 313
一、抽象数据类型与数据结构的比较 抽象数据类型 = 数据模型 + 定义在该模型上的一组操作 是抽象定义，关注外部的逻辑特性，定义操作&语义 是一种定义，不考虑时间复杂度不涉及数据的存储方式 数据结构 = 基于某种特定语言，实现ADT的一整套算法 是具体实现，涉及内部的表示与实现，是完整的算法 可以有多种实现，与复杂度密切相关，要考虑数据的具体存储机制 ADT类似于一种接口规范，数据接口是具体的接口，二者连接起用户和功能实现者。 二、从数组到向量 数组 c/c++语言中，数组A[
【数据结构（邓俊辉）学习笔记】向量01——接口与实现
weixin_44399845的博客
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介绍vector的接口与实现
【数据结构（邓俊辉）学习笔记】栈与队列01——栈应用（栈混洗、前缀后缀表达式、括号匹配）
weixin_44399845的博客
05-06 1263
介绍下栈接口与应用，括号匹配、栈混洗、中缀表达式、后缀表达式。
《数据结构》学习笔记-第二章 向量（物理型线性序列call-by-rank）
玉帝
04-01 1013
标题邓俊辉《数据结构》学习笔记-第二章 向量（自用） 接口与实现
【数据结构与算法学习笔记】PART2 向量（接口与实现，可扩充向量，无序向量，有序向量）
小伙儿在这儿烤地瓜
08-04 1511
（f）动态规划     make it work   make it right  make it fast 斐波那契数列 解决方法A（记忆，memoization） 将已经计算过的实例制表备查 解决方法B（动态规划，dynamic programming） 颠倒计算方向，由自顶而下递归，为自底而上递归 LCS（longest common subseq
数据结构心得
好好学习 天天向上
12-25 1198
这学期刚开始的时候，我对数据结构的学习是信心满满的，在第一章，第二章，第三章的时候都能够跟着老师的节奏，一步步学习。但是，选择来了，社团与学习之间的选择，不得不承认，大学的社团真是一个锻炼能力，结交朋友的好地方。大二了，既然已经留在了社团，就担负着一种责任。到后面，我对数据结构的学习就有点学有余而力不足了，我开始有点跟不上老师的进度，学习惰性等问题开始困扰着我，经过调整，我已经开始在慢慢地追赶老师
向量的基本原理-扩容，缩容，插入，删除，唯一化
zyhmz的博客
03-04 2766
在线性结构中，各数据项按照一个线性次序构成一个整体。最基本的的线性结构统称为序列(sequence)，根据其中数据项的逻辑次序与其物理存储地址对应关系的不同，又可以进一步地将序列区分为向量(vector)和列表(list)。
Pytorch基础:torch.expand() 和 torch.repeat()
@bangbang的博客
05-08 3098
在torch中，如果要改变某一个tensor的维度，可以利用viewexpandrepeattranspose和permute等方法，这里对这些方法的一些容易混淆的地方做个总结。expand和repeat函数是pytorch中常用于进行张量数据复制和维度扩展的函数，但其工作机制差别很大，本文对这两个函数进行对比。
邓俊辉数据结构学习-1-向量
weixin_30423977的博客
09-28 225
向量 根据基本的概率论知识，要求样本随机，且元素需要足够大，来保证其分布。 实际过程中，插值查找往往使用在大规模下，中小规模使用二分查找或者顺序查找 简介 向量本身其是就是一个封装了的数组。或者说是抽象的数组。使我们在使用的时候不用在意数组的大小。 ADT 与成员 事先说明 Tips 这里主要注意语义的问题。即所有的数据结构接口的语义尽量相同，从而在掌握一个后对其他接口 的操作也很容易掌握 ...
RISC-V vector扩展
qq_40379102的博客
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RISC-V 向量扩展
pytorch中对tensor操作：分片、索引、压缩、扩充、交换维度、拼接、切割、变形
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pytorch中对tensor的分片、索引操作根据维度提取子集 根据维度提取子集 原始数据情况 import torch a = torch.tensor([[1,2,3,4],[5,6,7,8],[9,10,11,12]], dtype=float) print(a) #原始数据情况 #下面#开头的是输出 #tensor([[ 1., 2., 3., 4.], # [ 5., 6., 7., 8.], # [ 9., 10., 11., 12.]], dtype
C++ 数据结构（二）向量（2）扩容向量
Oscaner
12-07 1098
来源：我的博客站 OceanicKang |《C++ 数据结构（二）向量（2）扩容向量》
扩展单精度格式是什么_SVE(可伸缩矢量扩展)介绍
weixin_39772388的博客
11-21 762
作者：yang来源极术社区：SVE(可伸缩矢量扩展)介绍SVE(可伸缩矢量扩展)介绍SVE(Scalable Vector Extension)是arm AArch64架构下的下一代SIMD指令集，旨在加速高性能计算，SVE引入了很多新的架构特点， 比如• 可变矢量长度• 每通道预测• 聚集加载和分散存储• 横向操作本文将对SVE做个基本介绍。1. SIMD指令发展史 intel vs arm从上...
Thanh Nam NGUYEN的数据科学与机器学习项目笔记
- Pandas用于数据结构和数据分析，Numpy是进行科学计算的基础库，提供了多维数组对象和相关的工具。 3. 机器学习算法: - Logistic回归是一种广泛用于分类问题的算法，尤其在二分类问题中表现出色。 - K近邻（KNN...
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