2、探索数据结构与算法思维：从海边酒店到路线规划

最新推荐文章于 2025-07-12 18:28:02 发布
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分类专栏： 自驾车编程启蒙：数据结构与算法思维 文章标签： 数据结构 算法思维 最短路径
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探索数据结构与算法思维：从海边酒店到路线规划

1. 海边酒店的故事

Jack 和他的家人计划了一次海边度假。他们从巴士站乘坐公共汽车前往海边酒店，中午抵达并决定在酒店

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21、探索数据结构与算法思维：智能驾驶汽车案例分析
tech5的博客
06-30 10
本文通过智能驾驶汽车和家庭出游的案例，深入探讨了数据结构与算法思维的实际应用。内容涵盖了地图数据结构的选择、路径规划算法的设计与实现、模式识别与路径优化的方法，以及分解与抽象在复杂问题中的作用。结合图表、流程图和代码示例，帮助读者更好地理解如何利用数据结构和算法解决现实问题。
22、数据结构与算法思维：培养解决问题的能力
tech5的博客
07-01 10
本博客围绕数据结构与算法思维展开，通过生活中的实际案例，如时间管理、路线规划和紧急情况处理，展示了如何运用数据结构和算法来解决问题。内容还涵盖了图书馆借书、家庭出游、竞赛日安排等场景，并深入介绍了Dijkstra算法在最短路径查找中的应用。通过这些实例，旨在帮助读者培养算法思维，提高解决实际问题的能力。
20、数据结构与算法思维：构建自动驾驶汽车的逻辑基础
tech5的博客
06-29 8
本文通过杰克和吉尔的假期冒险故事，生动地介绍了数据结构与算法在日常生活中的应用。从链表的基本操作到哈希表的实现，再到自动驾驶汽车路径规划中的Dijkstra和A*算法，全面展示了这些技术如何帮助我们解决实际问题。同时，文章还探讨了算法优化以及性能分析的重要性，旨在激发读者对数据结构与算法的兴趣和深入探索。
1、探索数据结构与算法思维：从Jack和Jill的假期说起
tech5的博客
06-10 4
通过Jack和Jill的假期故事，探索数据结构与算法思维的实际应用。从时间管理和机器人移动到自动驾驶汽车和海边旅行，博文生动展示了如何在日常生活中运用编程核心技能。此外，还介绍了常见数据结构、算法设计以及如何优化解决问题的策略。
23、数据结构与算法思维在自动驾驶汽车中的应用
tech5的博客
07-02 8
本文探讨了数据结构与算法思维在自动驾驶汽车中的关键应用，涵盖了路径规划、障碍物检测、环境感知、传感器融合和决策制定等核心技术领域。结合实际案例，如使用图结构进行路径规划的Dijkstra算法，文章详细解析了如何通过高效的数据组织和逻辑推理实现智能驾驶功能。此外，还介绍了深度学习、边缘计算和5G通信等前沿技术对自动驾驶发展的影响，并展望了未来的发展趋势和挑战。
10、数据结构与算法思维在自动驾驶汽车中的应用
tech5的博客
06-19 8
本文探讨了数据结构与算法思维在自动驾驶汽车中的关键应用，包括路径规划、模式识别、行为预测和安全保障等方面。通过具体案例分析，展示了这些技术如何提升自动驾驶系统的性能和可靠性，同时展望了未来发展方向及其对社会的影响。
从图文到声纹：DeepSeek 多模态技术的深度解析与实战应用
邓邓子的博客
05-04 1933
本文深入探讨DeepSeek的多模态应用。基于Transformer架构与混合专家模型等核心技术，DeepSeek实现文本、图像、音频等多模态数据的高效处理。在文本与图像关联方面，通过时空同步对比学习等技术实现图文跨模态对齐，支撑图像生成、多模态检索等应用；在文本与音频关联中，完成语音识别、音频理解与文本驱动音频生成等任务。其应用优势显著，可提升交互体验、提高内容生产效率，但也面临计算资源消耗大等挑战。文章还展望了DeepSeek多模态技术未来发展趋势与应用拓展前景，展现其对多模态技术发展的重要意义。
（十八）自然语言处理：从理解到创造
只有左边一个小酒窝的专栏
06-17 1181
从理解到创造的技术进化，不仅改变了信息处理的方式，更引发了对“语言智能”与“人类独特性”的深层思考。从技术演进看，这一过程正从“基于规则的浅层分析”走向“数据驱动的深层语义建模”，但距离真正的“理解”仍有差距——人类理解语言时依赖的情感、经验和世界知识，仍是NLP模型难以完全模拟的“认知黑箱”。自然语言处理技术的理解与创造能力相互融合、双向赋能，这一特性使其在工业生产与艺术创作等领域展现出强大的渗透力，从效率驱动的工业化场景，到灵感迸发的艺术创作场景，NLP正在重塑各个行业的运行模式与创新边界。
【2024 优快云博客之星】大学四年，我如何在优快云实现学业与事业的“双逆袭”？
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Hello大家好，我是Dream，如果帮得到你，那我深感荣幸！想进粉丝福利群及免费送书群，直接私信我拉你。交流学习、商务合作：https://bbs.youkuaiyun.com/topics/614347534
01-21 6万+
Hello大家好，我是Dream。不知不觉2024年已经过去，自己也马上迈入了23岁，感慨时间飞快，从19岁刚入大学加入优快云，到现在大学毕业已经整整四年了。优快云陪伴我走过了最青涩的四年大学时光，在这里我留下了数百万字的博客，收获了上千万的浏览量，得到了物质和精神上的满足，更依据此获得了985大学研究生的保送资格…一切的一切，都离不开我第一次在优快云下笔的尝试和勇气，现在看来非常值得！
数据结构——深度优先搜索与广度优先搜索的实现
2401_88020079的博客
07-09 407
好了，温习过基础深度遍历方法后，我们来介绍广度优先遍历，所谓广度优先遍历就是一层一层的遍历，不再追求走到叶子结点，而是从左到右一步步走完，所以，广度优先遍历多被用于寻找最短路的题目中。好了，介绍完深度优先遍历与广度优先遍历的写法后，我们还有一个拓展知识点——仔细思考一下，如果使用深度优先遍历，如果层数太多我们在写一个搜索时会时常遇到加载慢的问题，而如果我们使用记忆化搜索，随着数据量的增多，不免会积累海量的数据。————————————本栏目旨在交流计算机知识，欢迎交流指正！
数据结构 之 【链式二叉树】(C语言实现二叉树的前序中序后序层序遍历，节点个数、树的高度、第K层的节点个数、查找、完全二叉树的判别、销毁创建二叉树)
zl_dfq的博客
07-11 379
1不为空，先计算1的左子树(根节点存储值为2)的高度，2不为空，先计算2的左子树(根节点存储值为3)的高度，3不为空，先计算3的左子树的高度，树为空，返回0，再计算3的右子树的高度，树为空，返回0，比较返回1，(即2的左子树(根节点存储值为3)的高度),再计算2的右子树的高度，树为空，返回0，比较返回2，(即1的左子树(根节点存储值为2)的高度)，此时该树的左子树的高度计算完毕，开始计算其右子树的高度..........(不为空)入队，然后在出队的同时，将该节点的左右孩子节点入队，队列为空时就停止。
Redis底层数据结构
qinwenjng120的博客
07-11 945
通过添加的这些参数，可以更方便解析字符串。例如，如果用数组方式保存字符串，那么读取完整字符串就只能遍历数组里的各个字节数据，时间复杂度O(N)。但是SDS中预先记录了len后，就可以直接读取一定长度的字节，时间复杂度O(1)，效率更高。另外，C语言中通常用字节数组保存字符串，那么还需要定义一个特殊的结束符\0表示这一个字符串结束。但是在Redis中，如果value中就包含\0这样的字符串，就会产生歧义。根据不同的键值，选择不同的编码方式（不同的底层数据结构）， int | embstr | raw。
map数据结构在Golang中是无序的，并且键值对的查找效率较高的原因
Gaorui678的博客
07-11 137
map，map在Go语言中是无序的，是因为在Go语言中，map基于哈希表实现，它的遍历顺序依赖于哈希表内部存储状态，对并发编程的潜在影响包括可能引发数据一致性问题，也就是并发度写实易导致读到不一样的数据或遍历出错；（4）动态扩容，当负载因子（键值对数量/桶数量）超过阈值时，map会自动扩容，减少哈希冲突概率，维持O(1)的平均操作时间。（2）哈希表的函数优化，Go会根据键的类型选择高效的哈希函数，均匀分布键以减少冲突。（1）哈希表的时间复杂度，哈希表的平均复杂度为O（1），最欢情况下为O（n）。
Python中列表的操作：灵活高效的数据结构
2401_85727638的博客
07-09 728
本文介绍了Python列表的基本操作和常用方法。列表是一种可变且灵活的数据结构，可以存储不同类型的数据。主要内容包括：列表的创建与初始化、元素访问与切片、修改操作（添加/删除元素）、常用方法（排序、反转、统计等）、列表推导式、嵌套列表处理以及列表与字符串的转换。通过掌握这些操作，能够更高效地处理集合数据，解决实际编程问题。列表是Python中最重要且实用的数据结构之一。
数据结构 --- 队列
2401_85214846的博客
07-10 1160
本文是对数据结构队列的实现，实现其初始化，销毁，入队，出队等7大常见方法。
数据结构之队列
2302_81805546的博客
07-09 986
本文介绍了队列的基本概念与两种实现方式。文章详细讲解了链表实现（动态大小、操作灵活）和数组实现循环队列（固定大小、内存高效）的具体代码实现，并对比了两者的特性差异。最后给出了选择建议并列举了队列在操作系统、网络通信等领域的应用。两种实现各有优势，应根据具体需求选择。
数据结构——散列表
最新发布
wts327的博客
07-12 649
散列表是实现字典操作的一种有效数据结构。尽管最坏情况下，散列表中查找一个元素的时间与链表中查找的时间相同，达到了θnθ(n)θn。然而在实际应用中，散列查找的性能是极好的。在一些合理的假设下，在散列表中查找一个元素的平均时间是O1O(1)O1。散列表是普通数组概念的推广。由于对普通数组可以直接寻址，使得能在O1O(1)O1时间内访问数组中的任意位置。本文介绍了散列表相关概念，解决散列冲突的两种方法，介绍3种散列值计算方法，最后还会介绍一种适用于静态存储的完全散列技术，它可以在O1。
【PTA数据结构 | C语言版】链式栈的3个操作
等风来
07-10 355
请编写程序，将 n 个整数顺序压入容量无限制的（链式）栈，随后执行 n+1 次取顶并出栈的操作。输入格式：输入首先在第一行给出正整数 n；随后一行给出 n 个 int 范围内的整数，数字间以空格分隔。题目保证有 n 个元素的（链式）栈不会超过题目的空间限制。输出格式：将输入的 n 个整数顺序压入栈，随后执行 n+1 次取顶并出栈的操作，输出取出的元素的值，每行一个。注意：当栈为空时，取顶和出栈操作应该不执行，并在一行中输出错误信息 错误：栈为空。空栈取顶应返回 -1。
数据结构*搜索树
2401_87791120的博客
07-08 422
1、是一棵二叉树2、左子树所有节点值的大小 < 当前节点值的大小3、右子树所有节点值的大小 > 当前节点值的大小4、子树也满足上述条件下图就是一棵二叉搜索树：根据二叉搜索树的性质，当我们中序遍历这棵树的时候，发现它是按照顺序进行排序的。（上面中序排序为：10、20、30、40、50、60、70、80）
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