软件设计师（软考）之数据结构与算法基础总结

最新推荐文章于 2021-05-24 13:04:39 发布
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本文介绍了如何运用代入法寻找图中两顶点之间的最短路径。通过选择最短边并逐步连接，直到所有顶点被包含，以此构建最短路径。这种方法适用于解决图论中的路径优化问题。

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本文章创建于2021-5-16
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代入法，如M[1]→i=0，j=0;M[3]→i=1，j=1

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选D
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先找最短的边，符合连接条件，则确定这条边，然后找剩下最短边，依此类推

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软考中级-软件设计师 数据结构与算法
片言可决讼，半纸能缚龙
11-09 3740
软考中级-软件设计师 数据结构与算法知识点总结
【软考】数据结构与算法基础 - 常见的算法设计思想（贪心算法）
奶爸的编程之路，也就一周冷个三天，欢迎关注我的微信公众号：本本本添哥
08-13 377
贪心算法通过在每一步选择最优的解决方案来最大化算法的效率。贪心算法是一种在每一步选择中都采取在当前状态下最好或最优（即最有利）的选择，从而希望导致结果是最好或最优的算法设计思想。
软件设计师笔记之数据结构
Zcoder`Blog
04-17 1499
数据结构是指数据对象及其相互关系和构造方法。在软件设计过程中，选用不同的数据结构对系统最终效果的影响极大。因此，该知识点是软件设计师核心考点。 本章我们需要掌握数组、图、广义表、树与二叉树、线性表、排序与查找、算法基础及常见的算法等相关知识。 本章主要梳理笔记常见数据结构的逻辑结构特性及存储的相关内容。 目录 一、数组与线性表 1. 数组 2. 稀疏矩阵 3. 线性表 二、树 1...
软件设计师数据结构之线性结构复习小结
横刀天笑
06-02 682
软件设计师数据结构之线性结构复习小结
【软考】--算法总结
Up！Up！Up！
11-04 482
常见的四个算法思想：动态规划、贪心、回溯、分治。 具有最优子结构：动态规划 VS 贪心   动态规划 贪心   全局最优 局部最优   做出的选择可能会改变 做出了选择不变   在给出的公式里有max或者min   其中动态规划又可分为线性动规，区域动规，树形动规和背包动规四类。 　　线性动规：拦截导弹，合唱队形，挖地雷，建学校...
软考总结
天天开心鸭！
05-31 1146
前言：        经过一个月的奋斗，终于解决了软考的“战斗”，   现在就和大家分享一下学习的过程经验。小结：
软考题总结（7）
qq_41835813的博客
10-11 1333
计算机基本工作原理 浮点数相加，对阶时，小数向大数看齐；对阶是通过较小的尾数右移实现的。 输入输出系统 中断是指计算机运行过程中，出现某些意外情况需要主机干预时，机器能自动停止正在运行的程序并转入处理新情况的程序，处理完毕后又返回原被暂停的程序继续运行。 指令系统和计算机体系结构 流水线处理机在执行指令时，把执行过程分为若干个流水级，若各流水级需要的时间不同，则流水线必须选择...
软考（软件设计师）考点总结 -- 数据结构与算法基础
龙源IT 的博客
05-24 7924
软考软件设计师考点总结 -- 数据结构与算法基础：数据结构、数组、矩阵、广义表、数、二叉树、图、算法基础：查找算法顺序查找、二分查找、散列表，插入排序、选择排序、交换排序、归并排序、基数排序。分治法、回溯贪心法、动态规划法。龙源lll
【软考软件设计师】软考软件设计师通关秘籍：核心考点与典型习题精讲及备考建议
04-20
核心考点包括计算机硬件基础、操作系统、计算机网络、软件工程、面向对象、数据结构与算法、程序设计语言、数据库系统、信息安全、知识产权与标准化等方面。文章还提供了典型习题精讲，帮助考生理解各知识点的应用。...
精选资源
软件设计师中级王勇老师课程笔记-5数据结构与算法基础
07-25
以上内容总结了王勇老师软件设计师中级考试课程中的数据结构与算法基础知识，涵盖了从基本概念到高级应用的各个方面。理解这些知识点对于准备考试以及提高编程能力都非常重要。希望这些笔记能够帮助大家更好地复习和...
软考必考之算法
weixin_42746744的博客
08-24 2406
• 树 • 树状图：是一种数据结构，它是由n（n>=1）个有限节点组成一个具有层次关系的集合。它具有以下的特点： • 每个节点（node）有零个或多个子节点； • 没有父节点的节点称为根节点； • 每一个非根节点有且只有一个父节点； • 除了根节点外，每个子节点可以分为多个不相交的子树； • 如图所示： • • 相关概念： • 节点...
软考——软件设计师：第四章：数据结构&算法分析与设计考点总结（完整篇）
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贝尔摩德苦艾酒
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软考——软件设计师：第四章：数据结构&算法分析与设计考点总结（完整篇）
软考路之算法汇总
Reka's blog ^_^
10-25 2906
背景：软考准备的过程中总会出现比较棘手的问题，而算法设计部分就是一块儿比较“难啃的骨头”。软考后面的第四道大题就是算法分析题，考验我们的逻辑分析能力和算法分析能力，Are you ready？开始我们的算法旅程吧！ 一、算法     算法（Algorithm）是对待问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。此外，一个算法还具有5个重要特征：有
软考路——算法其实很简单
追梦
05-19 6356
在参加中级软件设计师的考试中，公认的最难的一部分就是算法。可是自从老师给我们讲完算法之后，就感觉算法其实也没什么。软考中，算法被分为分治法、动态规划法、贪心算法和回溯法。那么，今天我们就来说一说这几种算法。 综上，我们知道了每一种算法都有其适用的情况，我们要根据实际情况来选择适当的算法。当然，我个人认为，所有的算法都是从贪心出发，以分而治之的方法解决。对于算法更深层次的理解，还需要我们在今后实际使用的过程中慢慢体会。
软考题总结（1）
qq_41835813的博客
10-01 972
UML图 UML基础知识 UML是面向对像软件的标准化建模语言，由三个要素组成 UML基本构造块 支配这些构造快如何放置在一起的规则 运用与整个语言的一些公共机制 UML词汇表包含三种构造快： 事务：事务是对模型中最具有代表性的成分的抽像 关系：关系把事务结合在一起 （依赖、关联、泛化、实现） 口诀：一贯剧组方式（依赖，关联，聚合，组成，泛化，实现）连线线先虚后实 图：图聚了相关...
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）
12-22
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！
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