人生的意义在于新的经历

本文介绍了插入排序算法的工作原理及实现。插入排序通过构建有序序列，将未排序元素逐个插入到已排序部分的适当位置，实现方式类似于整理扑克牌。其时间复杂度最好为O(n)，最差为O(n²)，空间复杂度为O(1)，是一种稳定的原地排序算法。相比冒泡排序，插入排序在实际应用中效率更高，特别适合资源受限的嵌入式系统。文中提供了C语言实现的完整代码，包含插入排序和冒泡排序两种实现方式，并详细注释了算法流程。

本文介绍了快速排序算法的C++实现，重点讲解了其分治思想和三数取中优化方法。文章阐述了算法的核心流程：选取基准值、左右双指针遍历、分区交换和递归处理。针对不同场景给出了使用建议，指出在嵌入式系统需考虑内存限制（推荐SRAM≥32KB）。提供了完整代码实现，包含三数取中函数、递归排序逻辑和正/逆序支持，并建议小数据量时可简化基准值选取以提高效率。最后通过测试案例验证了算法正确性。

本文介绍了中值滤波的基本原理、优劣分析和应用领域。中值滤波通过滑动窗口排序取中值的方式有效去除椒盐噪声并保留边缘信息，在图像处理和数据滤波中应用广泛。文章详细阐述了算法实现步骤，包括窗口定义、邻域像素收集、排序取中值等核心流程，并提供了C语言实现代码。同时分析了中值滤波的局限性，如对高斯噪声效果不佳、窗口过大导致模糊等问题。最后列举了其在医学影像、卫星遥感、工业检测等领域的典型应用场景。

摘要：LM(Levenberg-Marquardt)算法是一种结合梯度下降与高斯-牛顿法优点的非线性优化算法，适用于最小二乘问题求解。其特点包括收敛速度快、数值稳定性好，广泛应用于数据拟合、参数估计等领域。本文通过Python代码示例，展示了使用scipy库中的curve_fit函数实现多项式拟合的过程，并对比了不同多项式阶数的拟合效果。结果表明，高阶多项式通常能获得更好的拟合效果，但需根据实际数据特点选择合适的拟合函数。

快速排序算法属实不错，有说它的时间复杂度（快慢）不稳定，出现最坏情况时要比一些正常发挥的排序算法慢一点，但处理大量数据前提下（少量数据爱谁谁无所谓），这个概率可能比您吃饭噎死的概率再低一点，所以放心用大胆用，接下来进入正题哇思路：1，一堆无序数据2，挑一个数作基准3，比基准小的放它左边4，比基准大的放它右边5，无脑重复此操作递归6，就完了就这么简单*编程实现： 1，无序数组a...

1、分析问题关系得出，最大利润便是向量中所有升序列的序列尾减去序列头然后相加，比如说{1，2，3}，最大利润为3-1=2，等价为（3-2）+（2-1）=2，在数组中可以用后一位减去前一位，若值>0，说明这两个数是递增的，便可以在总利润中加上两者差值。这里提供另一种时间复杂度O(N)版本，双指针，通常用来优化算法运行时间，但是麻烦一点，需要特别注意边界条件、停止条件和指针逻辑，容易出错，最好先画出流程图。

【代码】【LeetCode】罗马数字转数字-C实现。

【代码】【LeetCode】80.删除有序数组中的重复项Ⅱ（C++）

【代码】【Leetcode】125.验证回文串。

【代码】【蓝桥杯】回文数简便算法。

【代码】【LeetCode】输入字符串最后一个单词长度。

本文是一篇卡尔曼滤波算法实用指南，通过通俗易懂的方式介绍其核心原理和使用方法。文章首先列出五个核心公式并解释参数意义，强调实际应用而非数学推导。然后通过信号框图展示预测与更新过程的关系，并以匀速直线运动为例说明如何建立状态方程。作者用打靶情景形象解释算法物理意义——用测量值修正预测值得到最优估计。详细说明使用流程：确定观测量/状态量/控制量、计算关键矩阵、初始化参数、迭代计算及参数调节。最后提供单传感器(标量形式)和多传感器融合(矩阵形式)的具体代码实现，帮助读者快速掌握这一广泛应用于导航、控制等领域的优化