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QT 学习笔记(十三)
QT 学习笔记(十二)
QT 学习笔记(十一)
QT 学习笔记(十)
搜索与图论 - floyd 算法
搜索与图论 - spfa 算法
QT 学习笔记(九)
搜索与图论 - bellman-ford 算法
搜索与图论- Dijkstra 算法
搜索与图论-有向图的拓扑序列
搜索与图论-树与图的广度优先遍历
QT 学习笔记(八)
搜索与图论-树与图的深度优先遍历
搜索与图论-BFS
搜索与图论-DFS
QT 学习笔记(七)
数据结构-哈希表-1
QT 学习笔记(六)
数据结构-堆-1
数据结构-堆
QT 学习笔记(五)
四、并查集例题——连通块中点的数量
数据结构-并查集
QT 学习笔记(四)
Tire 树 又称单词查找树,是一种树形结构,是一种哈希树的变种。 Tire 树是一种能够快速存储和查找一组字符串集合的数据结构,是以空间换时间,利用字符串的前缀来降低查询时间。
数据结构- KMP 算法
由于每次代码都是在原有程序上修改,因此除了新建项目,不然一般会在学完后统一展示代码。 提示:具体项目创建流程和注意事项见QT 学习笔记(一) 提示:具体项目准备工作和细节讲解见QT 学习笔记(二)
提示:栈和队列相关知识点见数据结构-栈和队列
单调栈是栈的一种特例,在一般情况下使用较少。 单调栈分为单调递增栈和单调递减栈。 单调递增栈是栈中元素从栈底到栈顶是递增的。 单调递减栈是栈中元素从栈底到栈顶是递减的。
栈和队列是两种常用的、重要的数据结构。 栈和队列是限定插入和删除只能在表的端点进行的线性表。 普通线性表的插入和删除操作如下:
在执行完 Widget w; 语句后,并不会立马执行 w.show(); ,还要先执行 Widget 的构造函数。 因此,我们在编写程序时主程序尽量不要改动,保持如下状态即可。程序的编写在他对应的 .h 和 .cpp 文件当中即可。
现在要对该链表进行 M 次操作,进行完所有操作后,从左到右输出整个链表。 注意:题目中第 k 个插入的数并不是指当前链表的第 k 个数。例如操作过程中一共插入了 n 个数,则按照插入的时间顺序,这 n 个数依次为:第 1 个插入的数,第 2 个插入的数,…第 n 个插入的数
顺序表 是用一段物理地址连续的存储单元依次存储数据元素的线性结构(连续存储数据,不能跳跃)。 一般我们用数组存储顺序表,在数组上完成数据的增删查改。
本人直接用同学的安装包进行安装的,版本为 QT5.12 。大家可以在 CSDN 或者 B站 上看别人的安装教程,都做的很详细。
一、区间合并 区间合并,是指将若干个 有交集 的区间合并为 1 个区间。关于区间的写法,我们可以用结构体进行实现,其中既包括左节点,也包括右节点。
1. 离散化简介 离散化,把无限空间中有限的个体映射到有限的空间中去,以此提高算法的时空效率。通俗的说,离散化是在不改变数据相对大小的条件下,对数据进行相应的缩小。 离散化本质上可以看成是一种哈希,其保证数据在哈希以后仍然保持原来的全/偏序关系。 当有些数据因为本身很大或者类型不支持,自身无法作为数组的下标来方便地处理,而影响最终结果的只有元素之间的相对大小关系时,我们可以将原来的数据按照从大到小编号来处理问题,即离散化。 本文针对 整数、有序数组 进行离散化。
1. 位运算符简介 位运算符主要作用于位,是逐位进行操作。最常用的有:与 &、或 |、异或 ^。 常见的位运算符有(假设变量 A = 60,变量 B =13):
1. TOPSIS 法的优点 避免了数据的主观性,不需要目标函数,不用通过检验,而且能够很好的刻画多个影响指标的综合影响力度。 对于数据分布及样本量、指标多少无严格限制,既适于小样本资料,也适于多评价单元、多指标的大系统,较为灵活、方便
TOPSIS 是一种常用的综合评价方法,可以充分利用 原始数据 的信息,其结果可以精确地反映各评价方案之间的差距。
基本思路 如果将差分可以看作是一维差分,那么差分矩阵便是二维差分,与二维前缀和也就是子矩阵的和相对应,互为逆运算。
基本思路 差分和前缀和是互为逆运算的关系。
与前缀和的基本思想类似,上一篇博文对前缀和有所介绍,不是很理解的友友可以阅读一下。一般的前缀和可以看作一维运算,而子矩阵的和则可以看作是二维运算,但本质也是一样的。 原数组可以看作 a[i][j],s[i][j] 是所求区域的数组值和,以下图为例
假设现在存在一个数组 a[1]、a[2] …… a[n],这里需要注意,前缀和下标必须是从 1 开始,因此要注意数组下标。而 s[i] = a[1] + a[2] + …… + a[n],在这里会产生如下问题
高精度算法 为什么要使用高精度算法 C++ 每一个变量都有自己的类型,每个类型都有自己的存储长度范围。
高精度算法 为什么要使用高精度算法 C++ 每一个变量都有自己的类型,每个类型都有自己的存储长度范围
高精度算法 为什么要使用高精度算法 C++ 每一个变量都有自己的类型,每个类型都有自己的存储长度范围。
为什么要使用高精度算法 C++ 每一个变量都有自己的类型,每个类型都有自己的存储长度范围。
与上一篇整数二分的思路基本相同,但浮点二分通常是函数求根、开方等问题,比较简单。
二分法的基本思想比较简单,是用来在数组当中查找特定元素的算法。 二分可以分为整数二分和浮点二分,本文主要介绍整数二分。
做道简单一点的题巩固一下