向大家介绍一下另一个“我”


同学们好~

我是一名来自知乎的用户,名字叫“计算机与软件考研”

大部分同学应该还不认识我吧~(明明就是一个人嘛

在昨晚的推送文章里,我就已经在最后出现过啦~

文章链接:【重磅】考408的院校和专业大全!

知乎是一个网络问答社区,连接各行各业的用户。用户分享着彼此的知识、经验和见解,为中文互联网源源不断地提供多种多样的信息。

——百度百科

在知乎上,我会回答一些与计算机/软件/考研相关的一些问题。也会推荐一些其他用户写的优秀答案。

推荐一些我的回答(如果觉得回答还不错,欢迎给我点赞啦~):

问题:计算机专业必读哪些经典书籍?

https://www.zhihu.com/question/273973062/answer/400254337

问题:考自己学校的研究生是不是比外校考生占优势?

https://www.zhihu.com/question/274858875/answer/376815688

问题:2019计算机考研,现在还有哪些高校要考408?求建议?

https://www.zhihu.com/question/56187436/answer/222352584

(昨天推送的文章中不全,这篇答案里是最新的,目前211增加到7所,普通院校增加到18所。)

问题:408计算机考研数据结构严的书课后习题有必要做吗?没有详解真的很痛苦?

https://www.zhihu.com/question/275419617/answer/383646142

另外还有部分在公众号推送过的内容,也会在知乎发表:

[19保研]计算机/软件等专业【保研夏令营】信息集合!一直更新!

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36696743

考研 数据结构 复习攻略

https://zhuanlan.zhihu.com/p/35876839

【计算机组成原理】考研视频资料推荐

https://zhuanlan.zhihu.com/p/36162738

这个知乎账号大概一年之前就存在了,但是由于之前并没有认真对待,写了不少垃圾回答。但是以后会逐渐重视啦~

欢迎同学们关注我的知乎账号 ~

关注方法:

1.在知乎中搜索用户“计算机与软件考研”

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【评估多目标跟踪方法】9个高度敏捷目标在编队中的轨迹和测量研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“评估多目标跟踪方法”,重点研究9个高度敏捷目标在编队飞行中的轨迹生成与测量过程,并提供完整的Matlab代码实现。文中详细模拟了目标的动态行为、运动约束及编队结构,通过仿真获取目标的状态信息与观测数据,用于验证和比较不同多目标跟踪算法的性能。研究内容涵盖轨迹建模、噪声处理、传感器测量模拟以及数据可视化等关键技术环节,旨在为雷达、无人机编队、自动驾驶等领域的多目标跟踪系统提供可复现的测试基准。; 适合人群:具备一定Matlab编程基础,从事控制工程、自动化、航空航天、智能交通或人工智能等相关领域的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于多目标跟踪算法(如卡尔曼滤波、粒子滤波、GM-CPHD等)的性能评估与对比实验;②作为无人机编队、空中交通监控等应用场景下的轨迹仿真与传感器数据分析的教学与研究平台;③支持对高度机动目标在复杂编队下的可观测性与跟踪精度进行深入分析。; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作,重点关注轨迹生成逻辑与测量模型构建部分,可通过修改目标数量、运动参数或噪声水平来拓展实验场景,进一步提升对多目标跟踪系统设计与评估的理解。
本软件实现了一种基于时域有限差分法结合时间反转算法的微波成像技术,旨在应用于乳腺癌的早期筛查。其核心流程分为三个主要步骤:数据采集、信号处理与三维可视化。 首先,用户需分别执行“WithTumor.m”与“WithoutTumor.m”两个脚本。这两个程序将在模拟生成的三维生物组织环境中进行电磁仿真,分别采集包含肿瘤模型与不包含肿瘤模型的场景下的原始场数据。所获取的数据将自动存储为“withtumor.mat”与“withouttumor.mat”两个数据文件。 随后,运行主算法脚本“TR.m”。该程序将加载上述两组数据,并实施时间反转算法。算法的具体过程是:提取两组仿真信号之间的差异成分,通过一组专门设计的数字滤波器对差异信号进行增强与净化处理,随后在数值模拟的同一组织环境中进行时间反向的电磁波传播计算。 在算法迭代计算过程中,系统会按预设的周期(每n次迭代)自动生成并显示三维模拟空间内特定二维切面的电场强度分布图。通过对比观察这些动态更新的二维场分布图像,用户有望直观地识别出由肿瘤组织引起的异常电磁散射特征,从而实现病灶的视觉定位。 关于软件的具体配置要求、参数设置方法以及更深入的技术细节,请参阅软件包内附的说明文档。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
<think>我们刚刚完成了整数顺序栈的Python实现和测试,现在需要整理一个口头表达思路。这个思路应该清晰、有条理,适合向他人讲解。 核心要点包括: 1. 栈的基本概念(LIFO后进先出) 2. 顺序栈的存储结构(使用列表实现) 3. 基本运算:初始化、判空、入栈、出栈、取栈顶、栈大小、显示栈内容 4. 测试步骤:创建栈、整数入栈、出栈、异常处理 5. 关键特性:时间复杂度、类型安全、空栈保护 口头表达思路如下: 首先,介绍栈的概念:栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,只允许在一端(栈顶)进行插入和删除操作。顺序栈则是使用顺序存储结构(数组或列表)来实现栈。 然后,我们设计一个整数顺序栈类`IntegerStack`: - 初始化:使用一个列表`data`来存储栈元素。 - 判空操作`is_empty`:判断列表长度是否为0。 - 入栈操作`push`:将整数元素添加到列表末尾(栈顶),注意加入类型检查确保只能是整数。 - 出栈操作`pop`:如果栈非空,则移除并返回列表最后一个元素(栈顶元素);若栈空则抛出异常。 - 取栈顶元素`get_top`:返回列表最后一个元素(不出栈),同样需要检查栈空情况。 - 栈大小`size`:返回列表长度。 - 显示栈内容`display`:遍历列表打印元素。 接下来,我们通过测试代码验证功能: 1. 创建空栈,检查初始状态。 2. 将整数序列[10,20,30,40]依次入栈,然后检查栈大小、栈顶元素并显示栈内容。 3. 循环出栈直到栈空,验证出栈顺序(应为40,30,20,10)以及栈空状态。 4. 异常处理测试:空栈出栈应捕获异常,非整数入栈应捕获类型错误异常。 最后,总结栈的特性:所有操作时间复杂度为$O(1)$(由于列表的尾部操作是高效的),并且强调了类型安全和空栈保护的设计。 此外,我们可以扩展讨论顺序栈的优缺点: - 优点:存储连续,访问速度快;实现简单。 - 缺点:需要预分配足够空间(但在Python中列表可以动态扩容,所以通常不需要手动处理)或可能浪费空间。 相关问题设计: 1. 顺序栈和链式栈在实现上有哪些主要区别? 2. 如何扩展此栈使其支持获取最小值操作($O(1)$时间复杂度)? 3. Python的`list`作为栈使用时有哪些性能陷阱? 4. 栈结构在解决括号匹配问题时的工作原理是什么? 注意:在回答中引用参考内容时,我们可以在适当位置标注引用,例如在讲解遍历顺序栈时可以参考引用[1]中的遍历方法,但注意引用[1]中的遍历方法是从栈底到栈顶(使用索引遍历),而我们实现的`display`方法也是类似。引用[2]展示了一种顺序栈的实现,与我们的实现类似。引用[3]是关于回文判断的,与栈的应用相关,但不在本次核心讲解中。 因此,口头表达思路可以这样组织: 开头:大家好,今天我将介绍如何用Python设计整数顺序栈的基本运算程序并进行测试。栈是一种重要的数据结构,遵循后进先出(LIFO)原则。 主体: 1. 栈的定义:只允许在栈顶进行插入(入栈)和删除(出栈)操作。 2. 顺序栈的实现:我们使用Python的列表作为底层存储。列表的尾部作为栈顶,这样入栈和出栈操作都可以在$O(1)$时间内完成。 3. 类设计:我们创建了一个`IntegerStack`类,包含以下方法: - `__init__`: 初始化一个空列表。 - `is_empty`: 判断栈是否为空。 - `push`: 入栈整数(非整数会抛出异常)。 - `pop`: 出栈并返回栈顶元素(栈空则异常)。 - `get_top`: 返回栈顶元素但不移除(栈空则异常)。 - `size`: 返回栈中元素个数。 - `display`: 打印栈内容(从栈底到栈顶),便于调试。 4. 测试部分: - 创建空栈,验证为空。 - 入栈整数序列[10,20,30,40],验证栈大小变为4,栈顶为40,并打印栈内容[10,20,30,40]。 - 连续出栈,顺序应为40,30,20,10,最后栈空。 - 测试异常:空栈出栈抛出`IndexError`,非整数入栈抛出`TypeError`。 5. 性能分析:所有操作都是$O(1)$时间,因为列表的追加和删除末尾元素都是常数时间操作。 结尾:这就是整数顺序栈的Python实现和测试。顺序栈实现简单,操作高效,适合在已最大容量或容量变化不大的场景使用。当然,如果容量变化很大,链式栈可能更有优势。 相关问题: 1. 顺序栈和链式栈在实现上有哪些主要区别? 2. 如何扩展此栈使其支持获取最小值操作($O(1)$时间复杂度)? 3. Python的`list`作为栈使用时有哪些性能陷阱? 4. 栈结构在解决括号匹配问题时的工作原理是什么? 注意:在口头表达中,可以配合板书或幻灯片展示关键代码和测试结果。 </think>### Python整数顺序栈程序的口头表达思路 #### 1. **栈的核心概念** 首先介绍栈的核心特性:后进先出(LIFO)原则,类似于生活中的盘子堆叠。数学表示栈操作: - 入栈:$S_{new} = S_{old} \cup \{x\}$ - 出栈:$S_{new} = S_{old} \setminus \{\text{top}(S_{old})\}$ 顺序栈使用连续内存存储元素(区别于链式栈的指针连接)[^1][^2] #### 2. **类设计与初始化** ```python class IntegerStack: def __init__(self): self.data = [] # 核心存储结构 ``` 强调`data`列表模拟栈空间,列表尾部作为栈顶(时间复杂度$O(1)$) #### 3. **关键操作实现** **(1) 入栈操作** ```python def push(self, element): if not isinstance(element, int): raise TypeError("只允许整数入栈") # 类型安全机制 self.data.append(element) # 列表尾部插入 ``` 说明:类型检查确保数据纯净性,`append()`实现$O(1)$时间复杂度入栈 **(2) 出栈操作** ```python def pop(self): if self.is_empty(): raise IndexError("栈为空") # 空栈保护 return self.data.pop() # 删除并返回尾部元素 ``` 核心点:空栈检测防止下溢,`pop()`同样保持$O(1)$复杂度 **(3) 辅助操作组** - `is_empty()`: 判断`len(self.data)==0` - `get_top()`: 返回`self.data[-1]`(空栈检测) - `size()`: 返回`len(self.data)` - `display()`: 遍历打印元素(栈底→栈顶)[^1] #### 4. **测试策略** **(1) 基础功能验证** ```python # 创建栈 stack = IntegerStack() # 整数入栈序列 test_data = [10, 20, 30, 40] for num in test_data: stack.push(num) # 验证入栈 # 出栈顺序验证 while not stack.is_empty(): print(stack.pop(), end=" ") # 应输出40 30 20 10 ``` **(2) 异常处理测试** ```python try: stack.pop() # 空栈出栈→触发IndexError except IndexError as e: print(f"异常捕获: {str(e)}") try: stack.push(3.14) # 非整数入栈→触发TypeError except TypeError as e: print(f"异常捕获: {str(e)}") ``` #### 5. **性能与应用分析** - **时间复杂度**:所有操作均为$O(1)$(列表尾部操作) - **空间效率**:Python列表自动扩容(摊销$O(1)$) - **典型应用**: 1. 函数调用栈(递归/嵌套调用) 2. 括号匹配检测(如`{[()]}`验证)[^3] 3. 表达式求值(后缀表达式计算) 4. 浏览器历史记录管理(前进/后退) #### 6. **扩展思考** ```mermaid graph LR A[顺序栈] --> B[优点] A --> C[缺点] B --> D[内存连续访问快] B --> E[实现简单] C --> F[固定容量限制] C --> G[扩容成本] ```
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