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RSS订阅原创 C++常用函数
函数名/类名功能库文件示例输入示例输出输入输出cin标准输入<iostream>cin >> num读取用户输入cout标准输出<iostream>输出到控制台字符串处理获取字符串长度<string>5获取子串<string>"ell"数学计算std::sqrt计算平方根<cmath>sqrt(16.0)4.0std::pow计算幂次方<cmath>pow(2, 3)8.0std::ceil向上取整<cmath>ceil(3.2)4.0std::floor向下取整。
2025-03-06 21:21:39
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原创 数据结构：链表详解
链表（Linked List）是一种线性数据结构，由一系列节点（Node）组成，每个节点包含数据域和指针域。链表中的节点在内存中不一定连续存储，通过指针连接。int val;int val;链表是一种灵活的数据结构，具有动态大小和高效插入删除的特点。尽管链表的随机访问效率较低，但它在许多场景中仍然是不可替代的。
2025-03-04 00:45:00
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原创 数据结构：数组详解
数组（Array）是一种线性数据结构，用于存储相同类型的元素。数组中的元素在内存中是连续存储的，通过索引可以快速访问任意元素。数组是一种简单而强大的数据结构，具有随机访问和连续存储的特点。尽管数组的大小固定且插入删除效率较低，但它在许多场景中仍然是不可替代的。
2025-03-03 00:45:00
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原创 贪心算法详解
贪心算法（Greedy Algorithm）是一种在每一步选择中都采取当前状态下最优的选择，从而希望导致全局最优解的算法设计技术。贪心算法的核心思想是局部最优解能够导致全局最优解。贪心算法通常用于解决最优化问题，例如：最小生成树问题。最短路径问题。任务调度问题。背包问题（部分背包）。明确问题的目标和解的约束条件。例如：在找零问题中，目标是用最少的硬币凑出指定的金额。贪心算法是一种简单而高效的算法设计技术，适用于具有局部最优选择能够导致全局最优解的问题。
2025-03-02 01:00:00
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原创 动态规划算法
动态规划（Dynamic Programming，简称 DP）是一种通过将复杂问题分解为简单子问题来求解的算法设计技术。它的核心思想是保存子问题的解，避免重复计算，从而提高效率。动态规划通常用于解决最优化问题，例如：最大值、最小值问题。计数问题（如多少种方式）。
2025-03-01 14:45:40
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原创 图论算法详解
图（Graph）：由一组顶点 VV 和一组边 EE 组成，记作 G=(V,E)G=(V,E)。有向图（Directed Graph）：边有方向。无向图（Undirected Graph）：边无方向。权重图（Weighted Graph）：边带有权重。算法应用场景时间复杂度DFS连通性检测、拓扑排序BFS最短路径（无权图）Dijkstra最短路径（非负权重）最短路径（允许负权重）所有顶点对最短路径O(V3)O(V3)Kruskal最小生成树Prim最小生成树。
2025-02-28 00:45:00
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原创 排序算法详解
排序算法时间复杂度（平均）空间复杂度稳定性冒泡排序O(n²)O(1)稳定选择排序O(n²)O(1)不稳定插入排序O(n²)O(1)稳定归并排序O(n log n)O(n)稳定快速排序O(n log n)O(log n)不稳定堆排序O(n log n)O(1)不稳定计数排序O(n + k)O(k)稳定基数排序O(n * k)O(n + k)稳定稳定性：如果排序后相等元素的相对顺序不变，则称为稳定排序。适用场景小规模数据：插入排序、冒泡排序。
2025-02-27 00:45:00
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原创 双指针算法详解
双指针算法是一种高效的问题解决方法，适用于数组、链表和字符串等数据结构。通过合理选择快慢指针、对向指针或滑动窗口，可以显著优化时间复杂度（通常为 O(n)）。掌握双指针算法的核心思想和常见应用场景，能够帮助你更好地解决实际问题。
2025-02-26 20:11:43
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原创 C++类和对象
本文将正式开始接触C++中的面向对象面向过程编程：以函数和数据为中心，适用于简单的、线性的任务。面向对象编程：以对象和类为中心，适用于复杂的、模块化的任务。在C++中，类使用class关键字进行定义。3.1.1 访问说明符（Access Specifiers）这些指定了紧随其后的成员（属性或方法）的访问级别。常见的访问说明符有publicprotected和private。（1）public：成员在类的外部是可访问的。：成员在类的外部是不可直接访问的，但可以通过派生类（子类）访问。（3）private。
2025-01-18 11:31:52
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空空如也
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