数据结构与算法

功能性程序段数据大小排序.pdf 1．两个数比较 1）两个数据中的最大数 #includestdio.h intmain() {floata，b， intc； printf(“inputfloata,b=?”) scanf(”％d，％d”，a,b) c=max(a,b)； printf(”maxis％d”，c)； return0; } max(intx，inty)/*函数max自动定义为整型，返回时先将z转换为整型，然后 {intz；max(x，y)带回一个整型值回主调函数main*/ z=xy?x:y； return(z)； } 2）两个数大小排序 #includestdio.h intmain() {floata,b,c,

2025-06-12 约9.81千字 5页立即下载

panel data models program and output面板数据模型程序输出.pdf #PanelDataModelsinR #Copyright2013byAniKatchova #install.packages(plm) library(plm) mydata-read.csv(C:/Econometrics/Data/panel_wage.csv) attach(mydata) Y-cbind(lwage) X-cbind(exp,exp2,wks,ed) #Setdataaspaneldata pdata-plm.data(mydata,index=c(id,t)) #Descriptivestatistics summary(Y) summary(X) #Poole

2025-06-09 约1.43万字 12页立即下载

文本任务1week unit 2 tasks12周单位.pdf Task1 Howwouldyouanalysethestructureofthetext? Doyoulikethisessay?Whyorwhynot? Task2 Accordingtoyourunderstandingofthetext,whatdoestheauthorreadfor?Findas manymetaphorsasyoucanthattheauthorusestorefertoreadingorbooks.Doyou thinktheyhelpconveymoreeffectivelytothereaderwhatreadingmeanstothe author?Ify

2025-06-11 约3.25千字 4页立即下载

程序设计基础上机阅读程序写结果.pdf 1．（P110一、7小题） #includestdio.h voidmain() { intk=1; charc; c=getchar(); switch(++c) {caseA:k++;break; caseB:k--; caseC:k+=2; caseD:k=k%2; caseE:k=k*10;break; default:k=k/3; } k++; printf(k=%d\n,k); } 运行程序时输入字符B，然后按回车，写出输出结果。结果：k=11 2．（P134二、6） #includestdio.h voidmain() {intx,i; for(i=1,x=1;i=50;i++

2025-06-10 约4.31千字 4页立即下载

数据结构试卷参.pdf 2011-2012-1数据结构试卷C—参考答案一选择题（每题2分，共30分） 1-5ABDDC 6-10ABDCD 11-15CCABC 二填空题（每空2分，共20分） 1选择排序 2n(n+1)/2 3top-next=p;top=p; 4SXSSXXSSXX 52 612 7n-i+1 85 9n(k-1)+1 三解答题（1,2小题6分，第3小题10分，共22分） 1 单链表：不可以，因为从p位置无法到达p的前驱。也自然无法对其前驱节点操作单循环链表：可以。 q=p-next; while(q-next!=p)q=q-next; x=q-data; q-data=p-data; p-d

2025-06-10 约4.02千字 3页立即下载

2025-06-10 约4.31万字 78页立即下载

2025-06-10 约5.46万字 92页立即下载

文本课件question 00397问题.pdf BeckerProfessionalEducation QuestionCPA-00397 OnJanuary2,Year1,MarxCo.aslesseesignedafive-year noncancelableequipmentleasewithannualpaymentsof$200,000 beginningDecember31,Year1.Marxtreatedthistransactionasacapital (finance)lease.Thefiveleasepaymentshaveapresentvalueof $758,000atJanuary2,Year1,basedo

2025-06-10 约2.24千字 2页立即下载

数据包如何导入.pdf 如何用助理上传数据包必使用助理5 说在上架前的话为避免出现集市搜索同质化现象和买家相互比价的情况，请所有分销商品自勿必在上架之前修改标题，修改主图，修改售价，最低售价我们有单独的售价表.修改主图非常重要，避免买家搜到同款。必执行! 第一步:将的压缩文件解压后存放在D盘，文件名不能更改，保存路径如下图D:\330数据包, 包和CSV文件一定要直接存在D盘下，不可新建文件夹！等上传好后可以删除。否则上传会出现没有主图或描述图。第二步:打开助理,选择左侧库存宝贝,选择导入CSV文件(蓝框处) 修改标题名称货号和品牌填写，容易被买家搜到同款，运费模板输入。(红框处) 另外必按照我们最低

2025-06-10 约小于1千字 2页立即下载

2025-06-08 约3.71万字 65页立即下载

2025-06-08 约2.13万字 37页立即下载

2025-06-09 约3.82万字 70页立即下载

2025-06-12 约5.86万字 102页立即下载

基于增量宽度联邦学习的快速分类算法研究及应用.pdf 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文基于增量宽度联邦学习的快速分类算法研究及应用摘要随着大数据时代的到来，数据孤岛和隐私问题受到社会广泛关注。联邦学习（FL）是一种新兴的隐私计算方法，允许用户数据不离开本地设备，即可建立一个更全面、多样化的模型，因此能有效解决数据孤岛和用户数据隐私问题。然而，目前的主流联邦学习方法普遍基于深度网络，模型训练时间长，且面临模型遗忘及多用户数据分布差异、不平衡的问题。因此，研究基于宽度网络的联邦学习方法，实现高效的模型构建以及模型的动态更新，并解决多用户数据分布差异、不平衡问题具有重要的实际意义。针对上述问题，本论文提出一种快速宽度联邦学习分类算法，

2025-06-09 约9.91万字 63页立即下载

基于深度学习的遮挡人脸识别算法研究.pdf 哈尔滨理工大学工学硕士学位论文基于深度学习的遮挡人脸识别算法研究摘要在现实场景中，人脸遮挡由多种原因造成，严重影响人脸识别的准确率。遮挡妨碍了面部关键特征的完整提取，导致识别效果降低，特别是在依赖人脸识别技术的场合中尤为不便。此外，遮挡还会导致特征信息的损失，干扰识别算法对面部特征的正确获取和匹配。本文针对遮挡人脸的识别问题，有以下几个方面的工作：当人脸因遮挡造成特征损失时，未被遮挡区域的特征对于后续的识别就显得尤为重要。针对这一问题，本文首先对遮挡的人脸图像进行特征提取，并根据提取的人脸关键点特征进行拓扑结构图绘制。然后提出一种基于图卷积网络（GraphConvolut

2025-06-11 约8.4万字 65页立即下载

多目标粒子群优化算法的改进路径、实现技术与多元应用探索.docx 多目标粒子群优化算法的改进路径、实现技术与多元应用探索一、引言 1.1研究背景与意义在科学研究与工程实践不断发展的进程中，各类复杂优化问题层出不穷，这些问题往往涉及多个相互冲突的目标，需要在多个目标之间寻求平衡以达到最优的结果，这便是多目标优化问题。多目标优化问题广泛存在于工程设计、经济管理、能源分配、资源调度等众多领域。例如在工程设计中，既要追求产品性能的最优化，又要严格控制成本并保障质量；在经济管理领域，企业需要在最大化利润的同时，最小化成本并降低风险；在能源分配方面，需兼顾能源利用效率的提高和环境影响的降低。面对如此复杂且实际应用广泛的多目标优化问题，传统的单目标优化算法由于仅能针

2025-06-09 约4.36万字 34页立即下载

基于多平台的螺纹联接件参数化图库构建与应用研究.docx 基于多平台的螺纹联接件参数化图库构建与应用研究一、引言 1.1研究背景与意义在现代工业生产中，螺纹联接件作为一种基础且关键的机械零件，被广泛应用于机械制造、汽车工业、航空航天、建筑工程等众多领域。其作用是实现零部件之间的紧固连接，确保机械设备或结构的稳定运行。在机械制造领域，小到一台精密机床的内部组件，大到重型机械设备的整体架构，螺纹联接件都承担着不可或缺的角色，将各个零件紧密地组合在一起，保证机械在运转过程中的精度和可靠性。在汽车工业中，发动机、底盘以及车身等部位的组装都大量依赖螺纹联接件，其质量和性能直接关系到汽车的安全性、耐久性和整体性能。航空航天领域对螺纹联接件的要求更为严苛，

2025-06-12 约3.51万字 27页立即下载

多标签文本分类算法：原理、挑战与创新应用探索.docx 多标签文本分类算法：原理、挑战与创新应用探索一、引言 1.1研究背景与意义在信息爆炸的当今时代，互联网上的文本数据正以惊人的速度增长。从新闻资讯、社交媒体帖子，到学术文献、电商评论等，各类文本信息充斥在人们的生活与工作中。如何高效地管理和利用这些海量文本数据，成为了亟待解决的问题，多标签文本分类技术应运而生，其重要性日益凸显。传统的单标签文本分类方法，假定每个文本仅属于一个类别，这种方式在处理复杂的现实文本时，往往显得捉襟见肘。而多标签文本分类允许一个文本同时被分配到多个类别中，能够更准确地反映文本内容的多样性和复杂性。例如，一篇关于新能源汽车发展的新闻报道，它既可以属于“汽车行业”

2025-06-08 约4.55万字 34页立即下载

剖析T样条：特性、优势与多元分析场景适用性探究.docx 剖析T样条：特性、优势与多元分析场景适用性探究一、引言 1.1研究背景与意义在数学和工程领域，对复杂形状和结构的精确描述与分析一直是重要的研究课题。传统的样条函数，如B样条，在处理简单几何形状时表现出色，然而，随着现代工程技术的飞速发展，诸如航空航天、汽车制造、生物医学工程等领域，对复杂几何模型的构建和分析需求日益增长，传统样条函数由于其自身结构的限制，在处理复杂拓扑结构和边界条件时显得力不从心。 T样条作为一种新兴的样条技术，自2003年由Sederberg等人提出后，便在学术界和工业界引起了广泛关注。T样条允许控制网格中出现T型连接，突破了传统张量积网格的限制，

2025-06-11 约2.27万字 26页立即下载

对称密码算法与通用密码结构的深度剖析与比较研究.docx 对称密码算法与通用密码结构的深度剖析与比较研究一、引言 1.1研究背景与意义在信息技术迅猛发展的当下，信息安全已成为全球关注的焦点，其重要性不言而喻。从个人隐私的保护，到企业商业机密的维护，再到国家关键信息基础设施的安全保障，信息安全贯穿于社会生活的各个层面。密码学作为信息安全的核心支撑技术，犹如坚固的盾牌，为数据的机密性、完整性和可用性提供了坚实的保障，在信息安全领域占据着举足轻重的地位。对称密码体系，作为密码学的重要分支，在现代信息安全防护体系中扮演着不可或缺的角色。它具有算法简单、加解密速度快、密钥管理相对方便等显著优点，这些优势使得对称密码在网络通信、数据存储等众多领域得到了广

2025-06-10 约4.14万字 44页立即下载