拉姆代斯兰群岛 递归比较Clojure或ClojureScript数据结构,并生成结果的彩色差异。 Deep-diff2最主要用于创建供人类使用的视觉差异,如果您要以编程方式比较/修补Clojure数据结构,则可能更合适,请参阅 。 支持Lambda Island开源 deep-diff2是Lambda Island标签上发布的越来越多的高质量Clojure库和工具的一部分。 如果您正在商业上使用此项目,那么您将可以来偿还该,以便我们可以继续享受欣欣向荣的Clojure生态系统。 安装 部门 lambdaisland/deep-diff2 {:mvn/version "2.0.108"} project.clj [lambdaisland/deep-diff2 "2.0.108"] 用 ( require '[lambdaisland.deep-diff2 :as ddiff]) (
2025-06-13 18:56:33 139KB Clojure
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数据结构是计算机科学中的核心课程,它探讨了如何在计算机中高效地组织和管理数据,以便进行快速查询、存储和操作。本复习资料是针对东华大学计算机专业的学生,由教师孙莉和刘国华编纂,旨在帮助学生深入理解和掌握这一关键领域的知识。 一、数据结构基本概念 数据结构主要包括数组、链表、栈、队列、树、图等基本类型。这些结构在设计算法和编写程序时起着至关重要的作用,它们决定了数据的存储方式和访问效率。 1. 数组:是最基础的数据结构,它提供了一种按索引访问元素的方式。数组适用于需要快速随机访问的情况,但插入和删除操作通常较慢。 2. 链表:与数组不同,链表的元素在内存中不是连续存放的,通过指针链接。链表支持快速插入和删除,但访问速度较慢,因为需要遍历。 3. 栈:栈是一种后进先出(LIFO)的数据结构,常用于函数调用、表达式求值等场景。 4. 队列:是一种先进先出(FIFO)的数据结构,常见于任务调度和消息传递系统。 5. 树:树形结构模拟了自然界中的层级关系,如文件系统、组织架构等。常见的树种有二叉树、平衡树(AVL树、红黑树)等。 6. 图:图结构用于表示对象间的关系,如社交网络、交通路线等。图可以分为有向图和无向图,还可以进一步分为加权图和无权图。 二、数据结构的操作与算法 掌握每种数据结构的关键在于理解其操作,如查找、插入、删除等,并能设计高效的算法来实现这些操作。例如: 1. 查找算法:二分查找适用于有序数组,哈希表提供近乎即时的查找。 2. 插入与删除算法:对于链表,插入和删除只需要改变相邻元素的指针;对于数组,可能需要移动大量元素。 3. 排序算法:常见的排序算法有冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等,不同的排序算法在时间复杂度和稳定性上有所区别。 三、高级数据结构 除了基础数据结构,还有一些更复杂的数据结构,如堆、散列表、字典树(Trie)、B树、B+树等,它们在数据库、文件系统等领域有着广泛应用。 四、实际应用 在软件开发中,数据结构是解决问题的基础。例如,搜索算法的优化、数据库索引的设计、图形渲染等都离不开对数据结构的深入理解。 五、复习策略 对于东华大学的计算机专业学生,复习数据结构时,应重点理解每个数据结构的特点、优缺点以及适用场景。同时,通过做题库和历年试题,锻炼实际问题的解决能力,提升编程实践中的数据结构运用水平。课件可以帮助巩固理论知识,而教师孙莉和刘国华的指导则能帮助学生更好地理解和掌握这些知识点。 数据结构是计算机科学的基石,熟练掌握各种数据结构及其操作,是成为一名优秀程序员不可或缺的能力。通过系统学习和实践,东华大学的学生可以为未来的学习和职业生涯打下坚实基础。
2025-06-11 20:47:20 4.99MB 东华大学
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瑞友天翼虚拟化系统7.0:永久使用远程接入软件,简化客户端操作,实现金蝶用友快速远程访问,跨局域网无缝连接,瑞友天翼化系统7.0 瑞友天翼远程接入软件永久使用,远程接入软件,服务端运行激活程序即可,无需修改客户端,客户端不显示演示版的,实现金蝶用友远程快速访问,不再每台客户机安装复杂的金蝶用友等客户端,实现不同局域网远程访问 ,瑞友天翼虚拟化系统7.0; 永久使用; 远程接入软件; 服务端激活; 无需修改客户端; 客户端无演示版; 金蝶用友远程访问; 无需每台安装客户端; 不同局域网远程访问。,瑞友天翼虚拟化系统7.0:永久激活远程接入软件,金蝶用友快速远程访问无障碍
2025-06-10 10:33:34 693KB 数据结构
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Fluent 读取 Maxwell 磁场数据 mag文件转 Fluent MHD模块导入mag磁场数据模拟 包括视频源文件 ,磁场数据导入与模拟,利用Fluent技术:解析与导入Maxwell磁场数据的实践与应用 - 从Mag文件转换到MHD模块的模拟流程及其对视频源的包容性。,Fluent; Maxwell磁场数据; mag文件转换; Fluent MHD模块; 视频源文件,Fluent模拟导入Maxwell磁场数据:mag文件转换与MHD模块应用
2025-06-06 12:58:10 392KB 数据结构
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《数据结构、算法与应用 C++语言描述》第二版是一本深入探讨数据结构、算法及其在C++编程中的实现的经典著作。这本书旨在帮助读者理解和掌握数据结构和算法的基础知识,并通过C++语言来实践这些概念,提升编程能力。C++是一种强大的面向对象编程语言,特别适合用于开发高效且复杂的数据结构和算法。 数据结构是计算机科学中存储、组织数据的方式,它是算法设计和分析的基础。本书可能会涵盖以下主要的数据结构: 1. **线性结构**:包括数组、链表(单链表、双链表)、队列和栈。数组是最基本的数据结构,提供了随机访问元素的能力;链表则允许动态地添加和删除元素,而队列和栈则遵循“先进先出”(FIFO)和“后进先出”(LIFO)原则。 2. **树形结构**:如二叉树、堆、AVL树和红黑树等。二叉树是最常见的树类型,每个节点最多有两个子节点;堆是一种特殊的树,满足堆属性,常用于优先队列;AVL树和红黑树是自平衡二叉搜索树,能保证查找、插入和删除操作的高效性。 3. **图结构**:包括有向图和无向图,以及相关的遍历算法如深度优先搜索(DFS)和广度优先搜索(BFS)。 4. **散列结构**:如哈希表,它提供快速的查找、插入和删除操作,通过散列函数将键映射到数组的特定位置。 5. **文件结构**:如顺序文件和索引文件,是数据在磁盘上的组织形式,对于大量数据的存储和检索至关重要。 算法是解决问题的步骤,通常涉及数据的处理。本书可能包含的算法主题有: 1. **排序算法**:如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序和堆排序等,它们用于将数据按照特定顺序排列。 2. **查找算法**:如线性查找、二分查找和哈希查找,用于在数据集合中找到特定元素。 3. **图算法**:如Dijkstra算法(单源最短路径)和Floyd-Warshall算法(所有对最短路径)。 4. **动态规划**:解决多阶段决策问题的一种方法,如背包问题、最长公共子序列等。 5. **贪心算法**:在每一步选择局部最优解,期望得到全局最优解,例如Prim算法和Kruskal算法用于构建最小生成树。 6. **回溯法**:用于解决问题的一种试探性方法,如八皇后问题和N皇后问题。 7. **分治策略**:将大问题分解为小问题,如归并排序和快速排序。 8. **递归和迭代**:在数据结构和算法中广泛使用,如二叉树的遍历。 在C++语言描述下,本书会详细介绍如何使用C++的特性,如类、模板、指针、引用等,来实现上述数据结构和算法。此外,可能还会讨论C++标准库中与数据结构和算法相关的容器(如std::vector、std::list、std::set、std::map等)以及算法库(如std::sort、std::find等)的使用。 《数据结构、算法与应用 C++语言描述》第二版是一本全面而深入的教程,涵盖了从基础到高级的数据结构和算法知识,结合C++的实现,有助于读者提升编程技能和解决问题的能力。对于想要在软件开发、系统分析或计算机科学领域深化理解的人来说,这是一本不可多得的资源。
2025-06-04 17:59:44 110.37MB 数据结构
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ngjmp method (recommended). REQUIRED unless you 2: * are writing your own error handlers. 3: */ 4: if (setjmp(png_ptr->jmpbuf)) { 5: /* if we get here, we've had a problem, and just exit */ 6: png_destroy_read_struct(&png_ptr, &info_ptr, png_infopp_NULL); 7: fclose(fp); 8: return (ERROR); 9: } 这段代码中,`setjmp(png_ptr->jmpbuf)` 是用来设置错误处理点的。如果在 libpng 库执行过程中发生错误,它会跳转到 `setjmp` 的返回点,即执行 `longjmp` 语句。这样可以避免复杂的错误处理嵌套,使程序结构更清晰。一旦发生错误,libpng 将清理已分配的资源并退出。 4、设置 libpng 的数据源 在解码 PNG 图像时,需要将数据源(如文件或网络流)告知 libpng。对于文件读取,通常会使用 `fopen` 打开文件,然后通过 `png_init_io` 函数将文件指针关联到 libpng: 1: fp = fopen(filename, "rb"); 2: if (!fp) 3: { 4: printf("Can't open %s\n", filename); 5: return (ERROR); 6: } 7: png_init_io(png_ptr, fp); 在这个例子中,`fp` 是文件指针,`png_init_io` 将其与 `png_ptr` 关联,使得 libpng 可以从文件中读取数据。 5、读取 PNG 头部信息 在解码之前,需要读取 PNG 文件的头部信息,这可以通过 `png_read_info` 完成: 1: png_read_info(png_ptr, info_ptr); 这个函数会解析 PNG 文件头,填充 `info_ptr` 结构体中的信息,包括图像的宽度、高度、颜色类型、位深度等。 6、处理颜色转换和位深度调整 根据 PNG 图像的原始格式,可能需要进行颜色空间转换和位深度调整。例如,从 16 位色彩转换为 8 位色彩,或者从灰度图像转换为 RGB 彩色图像。这可以通过设置 libpng 的选项实现,然后调用 `png_set_strip_16` 和 `png_set_gray_to_rgb` 等函数。 7、解码图像数据 解码 PNG 图像数据的主过程通常包括以下几个步骤: 1. 设置解码参数,例如是否需要过滤、压缩等。 2. 调用 `png_read_image` 读取图像行数据到用户提供的缓冲区。 3. 可能需要进行行数据的后处理,例如反交错(interlacing)处理。 4. 使用 `png_read_end` 清理解码过程。 8、释放资源 解码完成后,需要释放 libpng 分配的内存和资源: 1: png_destroy_read_struct(&png_ptr, &info_ptr, png_infopp_NULL); 2: fclose(fp); 至此,我们已经完成了 PNG 图像的解码过程。libpng 库提供了丰富的功能,包括错误处理、自定义内存管理和数据源控制,使得 PNG 图像的解码更加灵活和高效。在实际应用中,可以根据具体需求选择合适的功能进行调用和扩展。
2025-05-31 18:40:21 25KB 数据结构
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由于提供的信息中为空,且【压缩包子文件的文件名称列表】仅提供了一个名称"content",这不足以推断出具体的内容知识点。因此,我将基于标题“大二数据结构课程设计 CQUT.zip”来构建可能的知识点。请注意,以下内容是基于数据结构课程设计的一般知识点推断,而非特定于提供的文件内容。 数据结构是计算机科学与技术领域的核心课程之一,它主要研究如何组织和存储数据,以及如何高效地进行数据的存取、检索和更新。在大学二年级的数据结构课程设计中,学生通常需要深入理解各种数据结构的概念和特点,并通过实际编程来加深对理论知识的理解和应用。 课程设计可能包含以下几个方面的知识点: 1. 基本数据结构理解:包括线性结构如数组、链表、栈和队列;非线性结构如树、图;以及特殊结构如散列表等。 2. 算法分析与设计:需要学生掌握基本的算法设计技巧,包括递归、分治、动态规划和贪心算法等。 3. 时间复杂度和空间复杂度:在分析各种数据结构的操作效率时,时间复杂度和空间复杂度是衡量算法性能的重要指标。 4. 排序和搜索算法:课程设计中可能要求学生实现多种排序算法,如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序和归并排序等,以及搜索算法,包括线性搜索和二分搜索等。 5. 栈和队列的应用:栈和队列是两种特殊的线性数据结构,它们在算法中有着广泛的应用,如括号匹配、深度优先搜索、广度优先搜索等。 6. 树和图的应用:树和图结构在处理具有层次结构和网状结构的数据时非常有用。树的遍历、图的遍历、最短路径算法、最小生成树等是常见的应用。 7. 散列表:散列表是一种以键值对形式存储数据的数据结构,它依赖于散列函数来实现快速的数据存取。在设计中可能需要实现哈希表、解决哈希冲突以及进行哈希表的动态扩容等。 8. 高级数据结构:高级数据结构如堆、并查集、红黑树、B树等,这些结构在处理特定问题时具有独特优势。 9. 实践编程技能:通过编码实现上述数据结构和算法,并在实际问题中应用它们,培养学生的编程和调试能力。 10. 项目报告和展示:课程设计通常包括编写项目报告和进行成果展示,这要求学生具备良好的文档编写能力和口头表达能力。 11. 代码优化与调试:除了实现基本功能外,还需关注代码的优化,包括时间复杂度和空间复杂度的优化,以及学会使用调试工具和调试技巧。 在完成数据结构的课程设计时,学生不仅要学会使用这些数据结构和算法解决问题,更重要的是能够理解其背后的工作原理和适用场景,为后续的软件开发和算法设计打下坚实的基础。
2025-05-31 14:41:49 5.03MB
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### 算法设计与分析实验报告知识点总结 #### 实验一:Coin-row problem 1. **问题定义**:给定一排硬币,每个硬币有一定的价值,求出一种方法在不拾取相邻硬币的前提下,可以拾取的最大价值。 2. **算法思想**:通过动态规划解决问题,从左到右计算每一个位置能获得的最大价值。对于每个硬币,有两种选择:拾取当前硬币和不拾取当前硬币,然后取两种选择中的最大值。 3. **时间复杂度**:O(n),因为只需要遍历一次硬币数组即可完成计算。 4. **空间复杂度**:O(1),由于只需要存储上一个位置和当前位置的两个值,可以使用固定空间完成计算。 5. **具体实现**:首先定义数组来存储每一步的最大值,然后从左到右遍历数组,每个位置上更新最大值,最后输出最后一个硬币的最大值作为答案。 #### 实验二:Coin-collecting by robot 1. **问题定义**:在一块棋盘上,机器人从左上角出发,到达右下角,中间有硬币分布,要求在不回头的前提下,拾取尽可能多的硬币。 2. **算法思想**:使用动态规划算法。机器人在每个格子时,有两种选择:向右或向下移动一格。在每次移动时,比较右边和下面的硬币数量,选择一个硬币数量多的方向移动,从而保证在到达右下角时,已经收集了最多的硬币。 3. **时间复杂度**:O(n*m),其中n是棋盘的行数,m是棋盘的列数,因为需要遍历整个棋盘。 4. **空间复杂度**:O(n*m),由于需要一个二维数组来记录每个位置的最大硬币数,空间复杂度与棋盘的大小成正比。 5. **具体实现**:定义一个二维数组来存储到每个位置时可能收集到的最大硬币数,然后遍历整个棋盘,记录从起点到每个格子的最大硬币数,最后输出右下角的最大硬币数。 #### 实验方案 1. **头文件和命名空间**:使用了头文件,这个头文件包含了几乎所有的C++标准库头文件,方便代码编写,但在生产环境中使用需要谨慎。 2. **变量声明和初始化**:声明了数组a来存储硬币的价值或硬币的分布,并初始化为0。 3. **输入处理**:使用cin来读取硬币的数量和每枚硬币的价值或硬币的分布矩阵。 4. **算法实现**:使用动态规划的方法进行数组的更新,得出最大价值或硬币数量。 5. **测试数据规模及生成方式**:设定不同的数据规模进行测试,手动输入测试数据,以验证算法的正确性和效率。 6. **运行时间和空间的采集方法**:使用clock_t数据类型和clock()函数来计算算法运行的时间,并通过sizeof运算符来获取程序运行时占用的内存空间。 #### 实验环境 实验环境配置为Windows 10系统,使用DEV开发环境进行代码的编写和测试。 ###
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算法设计与分析实验报告通常要求学生设计算法并进行复杂度分析,通过实际编程实现算法后,根据实验结果分析算法的效率。西南科技大学的这份实验报告涵盖了两个主要的算法问题及其解决方案,包括变位词问题和邮局位置优化问题。 变位词问题要求判断两个输入单词是否是变位词。变位词是指由相同字母以不同顺序组成的单词,例如“listen”和“silent”。实验的算法分析首先检查两个单词长度是否相等,如果长度不等,直接判断不是变位词。若长度相等,则通过统计每个字母出现的次数来判断是否为变位词。算法的时间复杂度为O(n),空间复杂度为O(1),其中n为单词的长度。这种算法适用于长度较短的单词,但如果单词长度非常长,则可能需要更高效的算法。 邮局问题则是一个典型的优化问题。目标是找到一个位置,使得n个居民点到邮局的总距离最小。在实验报告中,算法通过排序所有居民点的x坐标和y坐标,找出中位数作为邮局的x坐标和y坐标。因为中位数的特性,可以保证总距离之和最小。排序的时间复杂度为O(n logn),空间复杂度为O(n)。这一问题利用了中位数的优化特性,适合解决此类位置优化问题。 实验方案部分提供了具体实现算法的步骤。在实现变位词检测时,报告中提到了使用strlen函数计算字符串长度,并使用两个整数数组来统计字母出现次数。通过比较两个字符串的对应字母计数,最终判断是否为变位词。对于邮局问题,算法首先读取居民点个数,然后读取每个居民点的坐标,对坐标进行排序后计算中位数,并计算邮局到每个居民点的距离之和。 为了评估算法性能,报告还描述了测试数据规模及生成方式,以及运行时间和空间的采集方法。通过手动输入测试数据,可以调整数据规模,观察算法在不同数据规模下的表现。时间复杂度的采集通过记录算法开始和结束时的系统时钟计数来计算,从而评估算法的执行效率。 在实际编程实践中,代码通常会包括头文件包含、变量声明、函数定义、主函数以及算法实现等部分。每个部分都承担着不同的功能,确保程序逻辑的正确性和代码的可读性。例如,使用头文件中的strlen函数获取字符串长度,使用等基本数据类型存储数据,以及通过中的clock()函数和宏计算程序运行时间。 这份实验报告详细介绍了算法的设计过程和分析,以及如何通过编程语言(如C++)实现算法,并对算法性能进行评估。报告不仅涉及到了基本的算法设计和数据结构知识,还涵盖了算法的时间复杂度和空间复杂度分析,这些都是算法设计与分析实践中的核心内容。通过解决变位词和邮局位置优化这两个具体问题,报告充分展示了算法在实际问题解决中的应用价值。
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数据结构是计算机科学中的核心概念,它涉及到数据的组织方式、存储结构以及对这些数据的操作。在面试中,数据结构的知识点经常被考察,以评估候选人的编程能力和问题解决能力。以下是对提供的面试题目的详细解释: 1. 栈和队列都是线性数据结构,它们的共同特点在于只允许在端点进行插入和删除操作。栈遵循“后进先出”(LIFO)原则,而队列遵循“先进先出”(FIFO)原则。 2. 栈可以采用线性存储结构(数组)和链表存储结构。线性存储结构中,栈顶操作较快,但需要预先知道大小;链表存储结构则不需要预估大小,但操作可能稍慢。 3. 栈具有后进先出的特性,这意味着最后入栈的元素最先出栈,这是栈的基本性质。 4. 链表不具有随机访问任一元素的特点,因为要访问链表中的某个元素,需要从头节点开始遍历。 5. 线性表在链式存储结构中,增加头结点是为了方便进行链表操作,如插入和删除,因为头结点总是已知的。 6. 循环链表的优点在于可以从链表中的任意节点开始访问整个链表,因为链表的尾部指针指向头节点,形成了循环。 7. 线性表的顺序存储结构适合随机访问,但插入和删除操作可能需要移动大量元素;链式存储结构则不需要预先分配连续空间,插入和删除更灵活。 8. 树是一种非线性数据结构,它的根节点只有一个,而子节点数量可以是零个、一个或多个。 9. 深度为5的满二叉树共有2^5 - 1 = 31个叶子节点。 10. 二叉树的形态多样性体现在其分支结构上,3个节点的二叉树有5种形态。 11. 算法是解题方案的准确而完整描述,它应该具有可行性、确定性、有穷性和足够的信息,但不应具有无穷性。 12. 算法的时间复杂度衡量了算法执行基本操作的次数,而空间复杂度则关注算法在执行过程中所需的存储空间。 13. 算法分析的目标是评估算法效率并寻找改进方法。算法的执行效率与数据的存储结构有关,而空间复杂度指的是算法在内存中占用的空间,不一定与程序中的指令数对应。 14. 数据结构的研究包括逻辑结构、存储结构和对数据的操作。逻辑结构独立于具体的计算机系统,而存储结构则是逻辑结构在计算机中的具体实现。 15. 栈具有记忆功能,因为它遵循后进先出的原则,新入栈的元素会覆盖之前的部分信息。 16. 递归算法常使用栈来保存中间状态,因为栈的特性适合处理函数调用的嵌套。 17. 共享存储空间的两个栈可以节省存储空间,并减少上溢发生的概率,因为两个栈的顶部可能会交替接近存储空间的中心,而不是各自向两端扩展。 18. 打印作业通常会被放入硬盘中的一个打印队列,等待打印机按先来先服务的方式处理。 19. 队列是一种先进先出的线性表,只允许在队尾插入元素,在队头删除元素。 这些知识点涵盖了数据结构的基础概念,如栈、队列、链表、树和二叉树,以及算法分析的关键要素,如时间复杂度和空间复杂度。掌握这些基础知识对于理解和解决实际编程问题至关重要。
2025-05-26 10:37:42 59KB 数据结构面试题(含答案)
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