pembangunan bahagian belakang
C++
Struktur Data dan Algoritma dalam C: Pendekatan Mesra Permulaan
Struktur Data dan Algoritma dalam C: Pendekatan Mesra Permulaan
Dalam bahasa C, struktur data dan algoritma digunakan untuk menyusun, menyimpan dan memanipulasi data. Struktur data: Tatasusunan: pengumpulan tersusun, gunakan indeks untuk mengakses elemen Senarai terpaut: pautan elemen melalui penunjuk, menyokong timbunan panjang dinamik: baris gilir prinsip pertama masuk terakhir (FILO): pepohon prinsip pertama masuk dahulu (FIFO): organisasi hierarki data algoritma: pengisihan: Isih elemen dalam susunan tertentu Carian: Cari elemen dalam koleksi Graf: Kendalikan perhubungan antara nod dan tepi Contoh praktikal: Tatasusunan: Tapak web e-dagang menggunakan tatasusunan untuk menyimpan senarai item troli beli-belah: Muzik dimainkan
Aplikasi struktur data dan algoritma dalam C: Panduan mesra untuk pemula
Struktur dan algoritma data ialah asas sains komputer dan penting untuk menyelesaikan pelbagai masalah itu penting. Artikel ini akan meneroka struktur data dan algoritma dalam C, menyediakan panduan mesra pemula.
Struktur Data
Struktur data ialah cara khusus untuk mengatur dan menyimpan data, yang membantu dalam mengakses dan memanipulasi data dengan cekap.
- Array: koleksi tersusun, menggunakan satu indeks untuk mengakses elemen
- Senarai terpaut: koleksi elemen yang dipautkan dengan penunjuk, menyokong senarai panjang dinamik
- Timbunan : first-in-last Himpunan prinsip FILO
- Baris gilir: koleksi prinsip masuk dahulu, keluar dahulu (FIFO)
- Pokok: koleksi data yang disusun mengikut cara hierarki
Algoritma
Algoritma ialah satu siri arahan langkah demi langkah untuk menyelesaikan masalah tertentu.
- Algoritma isihan: mengisih unsur dalam susunan tertentu, seperti isihan gelembung dan isihan gabung
- Algoritma carian: cari elemen tertentu dalam set, seperti carian linear dan carian binari
- Algoritma graf: memproses perhubungan dengan nod dan tepi, seperti carian mendalam-dahulu dan carian luas-dahulu
Kes praktikal
berikut adalah dalam C Beberapa contoh praktikal menggunakan struktur data dan algoritma:
- Susunatur: Tapak web e-dagang menggunakan tatasusunan untuk menyimpan item troli beli-belah.
- Senarai Terpaut: Pemain muzik menggunakan senarai terpaut untuk mengekalkan susunan lagu dalam senarai main.
- Timbunan: Penyunting teks menggunakan tindanan untuk melaksanakan operasi buat asal.
- Baris gilir: Sistem pengeluar-pengguna menggunakan baris gilir untuk mengurus baris gilir tugas.
- Pokok: Sistem fail menggunakan struktur pokok untuk menyusun fail dan direktori.
Contoh Kod
Berikut ialah contoh kod dalam C untuk mencipta senarai main muzik ringkas menggunakan senarai terpaut:
struct Node {
char *song_name;
struct Node *next;
};
struct Node *head = NULL;
void insert_song(char *song_name) {
struct Node *new_node = malloc(sizeof(struct Node));
new_node->song_name = song_name;
new_node->next = head;
head = new_node;
}
void play_playlist() {
struct Node *current = head;
while (current != NULL) {
printf("%s\n", current->song_name);
current = current->next;
}
}Kesimpulan
Panduan ini menyediakan pengenalan mesra kepada struktur data dan algoritma dalam C, termasuk kes praktikal dan contoh kod. Dengan menguasai asas ini, anda boleh mula membina program C yang berkuasa yang memproses dan memanipulasi data dengan cekap.
Atas ialah kandungan terperinci Struktur Data dan Algoritma dalam C: Pendekatan Mesra Permulaan. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!
Alat AI Hot
Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma
Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik
AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.
Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI
Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!
Artikel Panas
Alat panas
Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma
SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan
Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa
Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual
SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)
Melaksanakan Algoritma Pembelajaran Mesin dalam C++: Cabaran dan Penyelesaian Biasa
Jun 03, 2024 pm 01:25 PM
Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.
Aplikasi algoritma dalam pembinaan 58 platform potret
May 09, 2024 am 09:01 AM
1. Latar Belakang Pembinaan 58 Portrait Platform Pertama sekali, saya ingin berkongsi dengan anda latar belakang pembinaan 58 Portrait Platform. 1. Pemikiran tradisional platform pemprofilan tradisional tidak lagi mencukupi Membina platform pemprofilan pengguna bergantung pada keupayaan pemodelan gudang data untuk menyepadukan data daripada pelbagai barisan perniagaan untuk membina potret pengguna yang tepat untuk memahami tingkah laku, minat pengguna dan keperluan, dan menyediakan keupayaan sampingan, akhirnya, ia juga perlu mempunyai keupayaan platform data untuk menyimpan, bertanya dan berkongsi data profil pengguna dan menyediakan perkhidmatan profil dengan cekap. Perbezaan utama antara platform pemprofilan perniagaan binaan sendiri dan platform pemprofilan pejabat pertengahan ialah platform pemprofilan binaan sendiri menyediakan satu barisan perniagaan dan boleh disesuaikan atas permintaan platform pertengahan pejabat berkhidmat berbilang barisan perniagaan, mempunyai kompleks pemodelan, dan menyediakan lebih banyak keupayaan umum. 2.58 Potret pengguna latar belakang pembinaan potret di platform tengah 58
Algoritma pengesanan yang dipertingkatkan: untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi
Jun 06, 2024 pm 12:33 PM
01Garis prospek Pada masa ini, sukar untuk mencapai keseimbangan yang sesuai antara kecekapan pengesanan dan hasil pengesanan. Kami telah membangunkan algoritma YOLOv5 yang dipertingkatkan untuk pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi, menggunakan piramid ciri berbilang lapisan, strategi kepala pengesanan berbilang dan modul perhatian hibrid untuk meningkatkan kesan rangkaian pengesanan sasaran dalam imej penderiaan jauh optik. Menurut set data SIMD, peta algoritma baharu adalah 2.2% lebih baik daripada YOLOv5 dan 8.48% lebih baik daripada YOLOX, mencapai keseimbangan yang lebih baik antara hasil pengesanan dan kelajuan. 02 Latar Belakang & Motivasi Dengan perkembangan pesat teknologi penderiaan jauh, imej penderiaan jauh optik resolusi tinggi telah digunakan untuk menggambarkan banyak objek di permukaan bumi, termasuk pesawat, kereta, bangunan, dll. Pengesanan objek dalam tafsiran imej penderiaan jauh
Struktur dan algoritma data Java: penjelasan mendalam
May 08, 2024 pm 10:12 PM
Struktur data dan algoritma ialah asas pembangunan Java Artikel ini meneroka secara mendalam struktur data utama (seperti tatasusunan, senarai terpaut, pepohon, dll.) dan algoritma (seperti pengisihan, carian, algoritma graf, dll.) dalam Java. Struktur ini diilustrasikan dengan contoh praktikal, termasuk menggunakan tatasusunan untuk menyimpan skor, senarai terpaut untuk mengurus senarai beli-belah, tindanan untuk melaksanakan rekursi, baris gilir untuk menyegerakkan benang, dan pepohon dan jadual cincang untuk carian dan pengesahan pantas. Memahami konsep ini membolehkan anda menulis kod Java yang cekap dan boleh diselenggara.
Struktur data PHP: Keseimbangan pepohon AVL, mengekalkan struktur data yang cekap dan teratur
Jun 03, 2024 am 09:58 AM
Pokok AVL ialah pokok carian binari seimbang yang memastikan operasi data yang pantas dan cekap. Untuk mencapai keseimbangan, ia melakukan operasi belok kiri dan kanan, melaraskan subpokok yang melanggar keseimbangan. Pokok AVL menggunakan pengimbangan ketinggian untuk memastikan ketinggian pokok sentiasa kecil berbanding bilangan nod, dengan itu mencapai kerumitan masa logaritma (O(logn)) operasi carian dan mengekalkan kecekapan struktur data walaupun pada set data yang besar.
Struktur data berasaskan jadual hash mengoptimumkan persilangan tatasusunan PHP dan pengiraan kesatuan
May 02, 2024 pm 12:06 PM
Jadual cincang boleh digunakan untuk mengoptimumkan persilangan tatasusunan PHP dan pengiraan kesatuan, mengurangkan kerumitan masa daripada O(n*m) kepada O(n+m) Langkah-langkah khusus adalah seperti berikut: Gunakan jadual cincang untuk memetakan elemen tatasusunan pertama kepada nilai Boolean untuk mencari dengan cepat sama ada unsur dalam tatasusunan kedua wujud dan meningkatkan kecekapan pengiraan persilangan. Gunakan jadual cincang untuk menandakan elemen tatasusunan pertama sebagai sedia ada, dan kemudian tambahkan elemen tatasusunan kedua satu demi satu, mengabaikan elemen sedia ada untuk meningkatkan kecekapan pengiraan kesatuan.
Algoritma CVM terobosan menyelesaikan lebih daripada 40 tahun masalah pengiraan! Saintis komputer membelek syiling untuk mengetahui perkataan unik untuk 'Hamlet'
Jun 07, 2024 pm 03:44 PM
Mengira kedengaran mudah, tetapi sangat sukar untuk dilaksanakan dalam amalan. Bayangkan anda diangkut ke hutan hujan tropika yang asli untuk menjalankan banci hidupan liar. Setiap kali anda melihat haiwan, ambil gambar. Kamera digital hanya merekodkan jumlah bilangan haiwan yang dijejaki, tetapi anda berminat dengan bilangan haiwan unik, tetapi tiada statistik. Jadi apakah cara terbaik untuk mengakses populasi haiwan yang unik ini? Pada ketika ini, anda mesti berkata, mula mengira sekarang dan akhirnya bandingkan setiap spesies baharu daripada foto ke senarai. Walau bagaimanapun, kaedah pengiraan biasa ini kadangkala tidak sesuai untuk jumlah maklumat sehingga berbilion-bilion penyertaan. Para saintis komputer dari Institut Statistik India, UNL, dan Universiti Nasional Singapura telah mencadangkan algoritma baharu - CVM. Ia boleh menganggarkan pengiraan item yang berbeza dalam senarai panjang.
Fokus padanya! ! Analisis dua rangka kerja algoritma utama untuk inferens sebab
Jun 04, 2024 pm 04:45 PM
1. Tugas utama rangka kerja keseluruhan boleh dibahagikan kepada tiga kategori. Yang pertama ialah penemuan struktur sebab akibat, iaitu mengenal pasti hubungan sebab akibat antara pembolehubah daripada data. Yang kedua ialah anggaran kesan sebab akibat, iaitu membuat kesimpulan daripada data tahap pengaruh satu pembolehubah ke atas pembolehubah yang lain. Perlu diingat bahawa impak ini tidak merujuk kepada sifat relatif, tetapi kepada bagaimana nilai atau taburan pembolehubah lain berubah apabila satu pembolehubah diintervensi. Langkah terakhir ialah membetulkan bias, kerana dalam banyak tugas, pelbagai faktor boleh menyebabkan pengedaran sampel pembangunan dan sampel aplikasi berbeza. Dalam kes ini, inferens sebab boleh membantu kami membetulkan bias. Fungsi ini sesuai untuk pelbagai senario, yang paling tipikal ialah senario membuat keputusan. Melalui inferens kausal, kami dapat memahami cara pengguna yang berbeza bertindak balas terhadap gelagat membuat keputusan kami. Kedua, dalam industri
