《数据结构回顾系列篇》—— 绪论部分

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本文深入探讨了数据结构的核心概念，包括数据结构的研究内容、基本概念、抽象数据类型的表示与实现，以及算法与算法分析等关键议题。为读者提供了一个全面理解数据结构的基础框架。

《数据结构回顾系列篇》—— 绪论部分

1.1 数据结构的研究内容

1.2 基本概念和术语

1.3 抽象数据类型表示与实现

1.4 算法与算法分析

数据结构： 指的是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合；

 

 

其余章节的内容将会持续更新~~~~~~

《大话数据结构》笔记——第1章 数据结构绪论
bm1998
11-04 420
文章目录1.1 开场白1.2 你数据结构怎么学的？1.3 数据结构的起源1.4 基本概念和术语1.4.1 数据1.4.2 数据元素1.4.3 数据项1.4.4 数据对象1.4.5 数据结构1.5 逻辑结构与物理结构1.5.1 逻辑结构1.5.2 物理结构1.6 抽象数据类型1.6.1 数据类型1.6.2 抽象数据类型1.7 总结回顾1.8 结尾语 1.1 开场白 略 1.2 你数据结构怎么学的？ ...
大话数据结构第一章，数据结构绪论笔记
zxlzxl66的博客
03-17 903
数据结构： 是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。程序设计=数据结构+算法数据：正所谓“巧妇难为无米之炊”，再强大的计算机，也是要有“米”下锅才可以干活的，否则就是一堆破铜烂铁。这个“米”就是数据。数据：是描述客观事物的符号，是计算机中可以操作的对象，是能被计算机识别，并输入给计算机处理的符号集合。数据不仅仅包括整型、实型等数值类型，还包括字符及声音、图像、视频等非数值类型。比如我们现在常用的搜索引擎，一般会有网页、MP3、图片、视频等分类。MP3就是声音数据，图片当然是图像数据，视频就不用说了
趣说数据结构 —— 1. 绪论
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数据结构是计算机存储、组织数据的方式，它是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。在计算机中，数据元素并不是孤立的、杂乱无序的，而是按照一定的内在联系存储起来的，这种数据之间的内在联系就是数据结构的组织形式。
数据结构——考研笔记（一）绪论
weixin_73044854的博客
07-12 1572
数据：数据是信息的载体，是描述客观事物属性的数、字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合。数据是计算机程序加工的原料。数据对象：数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。数据结构：数据机构是相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。数据结构三要素逻辑结构：集合结构线性结构（一对一）树形结构（一对多）图状结构（多对多）数据的运算物理结构（存储结构）程序 = 数据结构 + 算法数据结构：如何用数据正确地描述现实世界的问题，并存入计算机。
一、数据结构与算法——第1章：绪论
2401_82750246的博客
08-11 1125
运算的实现是针对存储结构的，指出运算的具体操作步骤。是信息的载体，是描述客观事物属性的数，字符及所有能输入到计算机中并被计算机程序识别和处理的符号的集合。把逻辑上相邻的元素存储在物理位置上也相邻的存储单元中，元素之间的关系由存储单元的邻接关系来体现。逻辑上相邻的元素在物理位置上可以不相邻，借助指示元素存储地址的指针来表示元素之间的逻辑关系。是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中的每条指令表示一个或多个操作。（3）数据对象是具有相同性质的数据元素的集合，是数据的一个子集。
数据结构-第一章 绪论
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第一章 绪论
《数据结构》| 第一章 绪论
KeepCodeing
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Table of Contents（了解）学数据结构在学什么？（熟悉）各术语的含义（掌握）数据的逻辑结构和物理结构（理解）算法五个基本要素的确切含义掌握计算语句频度和估算算法时间复杂度的方法 （了解）学数据结构在学什么？ （熟悉）各术语的含义 （掌握）数据的逻辑结构和物理结构 （理解）算法五个基本要素的确切含义 掌握计算语句频度和估算算法时间复杂度的方法 ...
《大话数据结构》学习记录----第一章数据结构绪论
FAREWELL00075的博客
03-19 1111
数据：是描述客观事物的符号，是计算机中可以操作的对象，是能被计算机识别，并输入给计算机处理的符号集合。数据不仅仅包括整型，实型等数值类型，还包括字符及声音。图像，视频等非数值类型。 数据元素：是组成数据的、有一定意义的基本单位，在计算机中通常作为整体处理，也称为记录。比如在人类中，人就是数据元素 数据项：一个数据元素可以由若干个数据项组成。人这个数据元素，就可以有眼鼻耳口等数据项，还可以有年龄地址等数据项。 数据项是数据不可分割的最小单位。 数据对象：
数据结构解析与应用——从线性到非线性
数据结构是编程中的关键组成部分，它不仅关乎数据的存储，更关乎如何有效地操作这些数据。良好的数据结构选择可以帮助我们设计出运行更快、效率更高的算法。数据结构与算法相辅相成，共同构成了程序设计的基础。 2...
电力系统继电保护——绪论
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04-28 7687
本人是电力专业小白，博客的主要目的是为了方便自己学习和总结，后面会学习一章发布一章，同时也是对自己所学知识的回顾也便于自己复习。这是我的第一篇博客，也希望大家和我共同学习共同进步。如果文章中有错误的地方也请大家帮忙指出，我会虚心接受。下面我们开始第一章的学习，电力系统继电保护——绪论。
《大话数据结构》-程杰自学数据结构感悟
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悟：探索一个新的领域，例如写书，本来就会有许多困难，对照我自身也是如此。但是，怕而不退，畏而不缩，这是我和作者所共同追求的，幸福感满满！
基于SSM与Vue架构的病人跟踪治疗信息管理系统设计与实现（含源码及文档）
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基于SSM架构与Vue技术构建的病人治疗追踪管理系统，采用Java编程语言实现业务逻辑，并以MySQL数据库作为数据存储支持。该系统主要包含三个用户角色：管理员、病人及普通访客。 管理员具备的功能模块包括：主界面、个人设置、病人档案管理、病例信息采集、预约安排、医生信息维护、核酸检测报告上传管理、行动轨迹记录管理、疾病分类配置、病人治疗进度跟踪、留言板处理以及系统参数管理。病人用户可操作：主界面、个人设置、病例信息查看、预约申请、医生查询、核酸检测报告上传、行动轨迹上报、个人治疗状态查询。访客端提供：首页浏览、医生信息展示、医疗资讯发布、留言反馈提交、个人中心、后台入口及在线咨询服务。 系统设计注重代码结构的清晰性与可维护性，强调功能实用性和界面简洁度，同时保持较强的扩展适应能力，便于后续功能升级与日常运维。 项目已通过实际运行测试，开发环境配置如下： - 编程语言：Java - 开发框架：Spring Boot - Java开发工具包：JDK 1.8 - 应用服务器：Tomcat 7 - 数据库系统：MySQL 5.7 - 数据库管理工具：Navicat 12 - 集成开发环境：Eclipse或IntelliJ IDEA - 项目构建工具：Maven 3.3.9。 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！
电力系统单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）
最新发布
12-22
【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真（带说明文档）内容概要：本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开，提供了完整的仿真模型与说明文档，重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型，模拟不同类型的短路故障（如三相短路），分析系统在故障期间及切除后的动态响应，包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化，进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理，掌握暂态过程分析方法。; 适合人群：电气工程及相关专业的本科生、研究生，以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法；②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能；③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施（如故障清除时间优化）；④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议：建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习，先理解仿真模型各模块的功能与参数设置，再运行仿真并仔细分析输出结果，尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响，从而深化对暂态稳定问题的理解。
这是一个基于Prisma和SQLite数据库构建的现代化轻量级且开箱即用的个人作品集展示平台后端服务系统_该项目核心功能包括用户认证授权作品数据模型管理文件上传存储以及提供标.zip
12-22
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基于PSO算法优化支持向量机参数的MATLAB仿真源码：SVM与PSO-SVM性能对比
12-22
本研究聚焦于运用MATLAB平台，将支持向量机（SVM）应用于数据预测任务，并引入粒子群优化（PSO）算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践，其核心在于利用SVM构建分类模型，同时借助PSO的全局搜索能力，高效确定SVM的最优超参数配置，从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法，其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界，以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题，其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间，使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下，每个潜在解被视作一个“粒子”，粒子群在解空间中协同搜索，通过不断迭代更新自身速度与位置，并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息，逐步逼近问题的最优解。在本应用中，PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理（如标准化处理）、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数（例如线性核、多项式核及径向基函数核等）进行参数寻优，并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开，从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例，旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合，以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践，研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理，还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法，这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 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！
jank_record_1766403318764055404.pb
12-22
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）
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分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究（Matlab代码实现）内容概要：本文围绕“分层模糊系统：梯度下降与递推最小二乘法联合辨识研究”展开，介绍了基于Matlab代码实现的分层模糊系统参数辨识方法。通过结合梯度下降法和递推最小二乘法，实现对系统结构和参数的高效联合辨识，提升模型精度与收敛速度。文中详细阐述了算法原理、实现步骤及仿真验证过程，展示了该方法在非线性系统建模与辨识中的有效性，适用于复杂动态系统的建模与控制研究。; 适合人群：具备一定Matlab编程基础和系统辨识理论背景的研究生、科研人员及自动化、控制工程等相关领域的技术人员。; 使用场景及目标：①应用于非线性动态系统的建模与参数辨识；②用于提高模糊系统训练效率与预测精度；③支持科研复现、算法优化及工程实际中的系统辨识任务； 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解两种优化算法的融合机制，并尝试在不同数据集或应用场景中进行迁移与改进，以掌握其核心思想与实现技巧。
AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现
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AL-SHADE-SVM分类预测：基于变体差分进化算法的SVM参数优化研究（Matlab代码实现内容概要：本文研究基于变体差分进化算法AL-SHADE优化支持向量机（SVM）的分类预测性能，重点解决SVM中关键参数（如惩罚因子C和核函数参数g）难以手动调优的问题。通过引入AL-SHADE算法，自动搜索最优参数组合，提升SVM在分类任务中的准确性与泛化能力。文中结合Matlab代码实现，展示了算法的完整流程，包括种群初始化、变异、交叉、选择机制及适应度函数设计，并通过实验验证了该方法相较于传统参数选择方式在分类精度上的优越性。; 适合人群：具备一定机器学习基础，熟悉支持向量机和优化算法原理，有一定Matlab编程经验的高校学生、科研人员或工程技术人员。; 使用场景及目标：①解决SVM模型参数调优困难问题，提升分类预测精度；②为智能优化算法（如差分进化及其变体）在机器学习超参数优化中的应用提供实践案例；③适用于需要高精度分类的科研项目或工程应用，如故障诊断、模式识别、金融风控等领域。; 阅读建议：建议读者结合提供的Matlab代码进行实践操作，深入理解AL-SHADE算法的运行机制及其与SVM的集成方式，重点关注适应度函数的设计与参数优化过程的可视化分析，以便迁移至其他模型优化任务中。
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