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通用数据结构貌似包括：数组、链表、树（二叉树、平衡树）、哈希表。之所以称之为通用数据结构是因为它们通过关键字的值来存储、查找数据。
现实中，要想存储人事记录、货存记录、合同表或销售业绩表等数据，则只需要一般用途的数据结构，即通用数据结构即可。至于具体使用哪一种数据结构，可以参考（哥，只是参考）下图：
请不要从上图中得出“平衡树”是最好的结论。咱还是要坚持“具体问题，具体分析”的结论的。
这些最快的结构也是有缺陷的（貌似一定要这样说，才显的严谨、有水平。所以以后出书的时候要记得啊）。首先，它们的程序在不同程度上比数组和链表的复杂；其次，哈希表要求预先知道要存储多少数据，数据对存储空间的利用率也不是非常高。普通的二叉树对顺序的数据来说，会变成缓慢的O(N)级操作（好被啊）；而平衡树编起来显然较为困难（对于我这种高人呢）。
摘自：《java数据结构和算法》 图15.1
原帖：http://hi.baidu.com/haifengjava/item/a672923e06c4b3be124b14e9
需要更详细的分析？稍后补充
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B. Palm", title = "Prediction as a candidate for learning deep hierarchical models of data", year = "2012",}```Contact: rasmusbergpalm at gmail dot comDirectories included in the toolbox-----------------------------------`NN/` - A library for Feedforward Backpropagation Neural Networks`CNN/` - A library for Convolutional Neural Networks`DBN/` - A library for Deep Belief Networks`SAE/` - A library for Stacked Auto-Encoders`CAE/` - A library for Convolutional Auto-Encoders`util/` - Utility functions used by the libraries`data/` - Data used by the examples`tests/` - unit tests to verify toolbox is workingFor references on each library check REFS.mdSetup-----1. Download.2. addpath(genpath('DeepLearnToolbox'));Example: Deep Belief Network---------------------```matlabfunction test_example_DBNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit RBM and visualize its weightsrand('state',0)dbn.sizes = [100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);figure; visualize(dbn.rbm{1}.W'); % Visualize the RBM weights%% ex2 train a 100-100 hidden unit DBN and use its weights to initialize a NNrand('state',0)%train dbndbn.sizes = [100 100];opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;opts.momentum = 0;opts.alpha = 1;dbn = dbnsetup(dbn, train_x, opts);dbn = dbntrain(dbn, train_x, opts);%unfold dbn to nnnn = dbnunfoldtonn(dbn, 10);nn.activation_function = 'sigm';%train nnopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.10, 'Too big error');```Example: Stacked Auto-Encoders---------------------```matlabfunction test_example_SAEload mnist_uint8;train_x = double(train_x)/255;test_x = double(test_x)/255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);%% ex1 train a 100 hidden unit SDAE and use it to initialize a FFNN% Setup and train a stacked denoising autoencoder (SDAE)rand('state',0)sae = saesetup([784 100]);sae.ae{1}.activation_function = 'sigm';sae.ae{1}.learningRate = 1;sae.ae{1}.inputZeroMaskedFraction = 0.5;opts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;sae = saetrain(sae, train_x, opts);visualize(sae.ae{1}.W{1}(:,2:end)')% Use the SDAE to initialize a FFNNnn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm';nn.learningRate = 1;nn.W{1} = sae.ae{1}.W{1};% Train the FFNNopts.numepochs = 1;opts.batchsize = 100;nn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.16, 'Too big error');```Example: Convolutional Neural Nets---------------------```matlabfunction test_example_CNNload mnist_uint8;train_x = double(reshape(train_x',28,28,60000))/255;test_x = double(reshape(test_x',28,28,10000))/255;train_y = double(train_y');test_y = double(test_y');%% ex1 Train a 6c-2s-12c-2s Convolutional neural network %will run 1 epoch in about 200 second and get around 11% error. %With 100 epochs you'll get around 1.2% errorrand('state',0)cnn.layers = { struct('type', 'i') %input layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 6, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %sub sampling layer struct('type', 'c', 'outputmaps', 12, 'kernelsize', 5) %convolution layer struct('type', 's', 'scale', 2) %subsampling layer};cnn = cnnsetup(cnn, train_x, train_y);opts.alpha = 1;opts.batchsize = 50;opts.numepochs = 1;cnn = cnntrain(cnn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = cnntest(cnn, test_x, test_y);%plot mean squared errorfigure; plot(cnn.rL);assert(er<0.12, 'Too big error');```Example: Neural Networks---------------------```matlabfunction test_example_NNload mnist_uint8;train_x = double(train_x) / 255;test_x = double(test_x) / 255;train_y = double(train_y);test_y = double(test_y);% normalize[train_x, mu, sigma] = zscore(train_x);test_x = normalize(test_x, mu, sigma);%% ex1 vanilla neural netrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samples[nn, L] = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.08, 'Too big error');%% ex2 neural net with L2 weight decayrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.weightPenaltyL2 = 1e-4; % L2 weight decayopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex3 neural net with dropoutrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.dropoutFraction = 0.5; % Dropout fraction opts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex4 neural net with sigmoid activation functionrand('state',0)nn = nnsetup([784 100 10]);nn.activation_function = 'sigm'; % Sigmoid activation functionnn.learningRate = 1; % Sigm require a lower learning rateopts.numepochs = 1; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 100; % Take a mean gradient step over this many samplesnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex5 plotting functionalityrand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]);opts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through datann.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, train_x, train_y, opts);[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');%% ex6 neural net with sigmoid activation and plotting of validation and training error% split training data into training and validation datavx = train_x(1:10000,:);tx = train_x(10001:end,:);vy = train_y(1:10000,:);ty = train_y(10001:end,:);rand('state',0)nn = nnsetup([784 20 10]); nn.output = 'softmax'; % use softmax outputopts.numepochs = 5; % Number of full sweeps through dataopts.batchsize = 1000; % Take a mean gradient step over this many samplesopts.plot = 1; % enable plottingnn = nntrain(nn, tx, ty, opts, vx, vy); % nntrain takes validation set as last two arguments (optionally)[er, bad] = nntest(nn, test_x, test_y);assert(er < 0.1, 'Too big error');```[](https://bitdeli.com/free "Bitdeli Badge")
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假人模型，车辆碰撞假人有限元模型，适合做乘员安全的研究者利用
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数据结构-哈希表
key ：就是关键值的意思，在哈希表中的key 值是不允许重复的，就说明它是唯一的，可以通过唯一的 key 来查找相应的 value 值。key - value：哈希表中的一对键值对；一对键值对通过哈希函数获得对应下标并映射到表中；哈希表（Hash Table）：通过键 key 和一个映射函数 Hash(key) 计算出对应的值 value，把关键码值映射到表中一个位置来访问记录，以加快查找的速度。哈希函数（Hash Function）：将哈希表中元素的关键键值映射为元素存储位置的函数。
数组、链表和哈希表
数组、链表和哈希表数组、链表和哈希表关系数组与链表的区别链表总结链表开源库—utlist.h哈希表开源C库—uthash简介uthash能做什么uthash包括的额外内容uthash效率简单使用定义hash数据结构从hash表查找item向hash表添加item从hash删除item 数组、链表和哈希表关系 数组与链表的区别 （1）存储空间上 链表存放的内存空间可以是连续的，也可以是不连续的，数组则是连续的一段内存空间。一般情况下存放相同多的数据时，数组占用较小的内存，而链表还需要存放其前驱和后继的空间。
YCBlogs数据结构精讲：数组、链表、树、哈希表实战应用
YCBlogs项目是一个技术博客笔记大汇总，其中包含了丰富的数据结构学习资源。本文将重点解析数组、链表、树和哈希表这四种核心数据结构的实战应用，帮助你快速掌握编程基础。 ## 📊 数组：顺序存储的基石 数组是最基础的数据结构之一，它以连续内存空间的方式存储相同类型的数据元素。在YCBlogs项目中，数组的基础介绍和实战应用都有详细记录。 ### 数组的特点与优势 数组最大的优势在于**随
栈和队列的优点_介绍常用的数据结构：数组，栈，链表，队列，树，图，堆，散列表...
常用的数据结构有：数组，栈，链表，队列，树，图，堆，散列表等。 每一种数据结构都有着独特的数据存储方式，下面为大家介绍它们的结构和优缺点。1、数组数组是可以再内存中连续存储多个元素的结构，在内存中的分配也是连续的，数组中的元素通过数组下标进行访问，数组下标从0开始。例如下面这段代码就是将数组的第一个元素赋值为 1。优点： 1、按照索引查询元素速度快 2、按照索引遍历数组方便缺点： 1、数组的大小固...
数组 链表 哈希表 区别详解
一、数组 1、简介 数组将元素在内存中连续存放，存储区间是连续的。 2、举例 体育课上，老师说：同学们站一队，每个人记住自己是第几个，我喊到几，那个人就举手，这就是数组。 3、优缺点 1.数组必须事先定义固定的长度，不能适应数据动态的增减的情况。当数据增加时，可能超出原先定义的元素个数；当数据减少时，造成内存浪费。 2.数组从栈中分配空间，对于程序员方便快速，但是自由度小。 3.当进行数据查询时，数组可以直接通过下标迅速访问数组中的元素。 4.当进行增加或删除元素时，在数组中增加一个元素，
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