面试必备：数据结构与算法面试题 最新2023整理版

《数据结构》算法实现及解析（第二版）.高一凡.

传统的支持向量机(SVM)算法在数据不均衡的情况下,分类效果很不理想。为了提高SVM算法在不均衡数据集下的分类性能,提出随机下采样与SMOTE算法结合的不均衡分类方法。该方法首先利用随机下采样对多数类样本进行采样,去除样本中大量重叠的冗余样本,使得在减少数据的同时保留更多有用信息;而对少数类样本则是利用SMOTE算法进行过采样。实验部分将其应用在UCI数据集中并同其他采样算法比较,结果表明文中算法不但能有效提高SVM算法在不均衡数据中少数类的分类性能,而且总体分类性能也有所提高。

本文是与本人曾发布的一篇博客内容匹配，是专业课数据结构与算法的一个课设的报告，完整的项目已开源。博客链接：https://blog.csdn.net/freezing_00/article/details/121373319，项目链接：https://github.com/freezing00/linkGame。希望能够提供一些帮助，欢迎一起学习交流

一年之前的10月14日，一个名叫July 的人在一个叫csdn 的论坛上开帖分享微软等公司数据结构+算法面试100题，自此，与上千网友一起做，一起思考，一起解答这些面试题目，最终成就了一个名为：结构之法算法之道的编程面试与算法研究并重的博客，如今，此博客影响力逐步渗透到海外，及至到整个互联网。

数据结构，算法与应用 ---C++语言描述(代码与习题答案）数据结构，算法与应用 ---C++语言描述(代码与习题答案）

 本文研究基于IMMJPDA 算法的多机动目标跟踪，并对IMMJPDA 算法中聚矩阵的构成进行了改进。当目标
采用不同模型时，将产生多个相互独立的聚矩阵和可行矩阵，同时得到相应的可行矩阵的条件概率。最后利用模型
概率对上述条件概率进行加权求和得到关联概率。改进后的IMMJPDA 算法在RMSE 超调性能上有了一定的提高。

一本描述数据结构和算法的书籍，使用Python语言实现，高清非扫描版。 自从第一台需要人们用线缆和交换机向其传达指令的电子计算机问世以来，编程已发生了巨大 改变。计算机科技的革新给计算机科学家提供了越来越多的工具和平台，方便他们在社会的各个领 域一显身手。高速处理器、高速网络以及大容量存储器等在发展的同时也带来了难度螺旋式上升的 种种问题，而计算机科学家们必须解决它们。发展固然很快，众多基本原则却能经久不变。计算机 科学本质上是利用计算机来解决问题。 无疑你已经花费了大量时间学习解决问题所需要的基本能力，我们也相信你对自己理解问题并 提出解决方案的能力已很有自信。你应当已经感受到了编写程序代码常常是具有相当难度的。然 而，往往正是大型问题的繁杂，加上其解决方案与之相当的复杂性掩盖了解决问题的过程中涉及到 的基本思路。 本章接下来将主要强调两个重要的方面。第一，回顾计算机科学以及算法与数据结构的基本框 架，并特别强调我们学习这些内容的原因以及理解这些内容如何帮助我们更好地解决问题。第二， 了解python语言。尽管无法提供详尽透彻的指导，本章将给出具体案例并对其余章节中将会涉及到 的基本概念和思想做出解释。

数据结构，算法，用顺序表和链表实现对图书信息的各种处理

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