浙大数据结构课后习题c语言何越

时间: 2023-11-20 21:05:13 浏览: 38
浙大数据结构课程的习题集是由陈越教授编写的,使用的编程语言是C语言。这个习题集包含了大量的数据结构和算法练习题,涵盖了从基础的线性表、树、图等数据结构到高级的动态规划、贪心算法等内容。这个习题集的难度逐渐递增,非常适合学生逐步提高自己的编程能力和算法思维。如果你想更好地掌握数据结构和算法,建议你认真完成这个习题集,并且多动手实践。
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浙大数据结构课后习题

浙大数据结构课后习题包括两部分。一部分是课程中给出的思考题,另一部分是每周的编程作业。 对于思考题,除去那些一眼就能看出来答案的或者过于简单的问题,解题思路都会被提供。这些思考题通常与课程内容相关,旨在帮助学生巩固知识和培养解决问题的能力。 对于每周的编程作业,解答和构建程序的思路也会一并给出。这些编程作业涵盖了不同的数据结构和算法,比如线性表、堆栈和二叉树等。一些例子包括:合并两个有序链表序列、一元多项式的乘法与加法运算、反转链表和判断一个序列是否是给定堆栈的弹出序列等。 通过完成这些习题和编程作业,学生可以进一步加深对数据结构的理解,并提升自己的编程能力。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [数据结构浙江大学 全部思考题+每周练习答案(已完结)](https://blog.csdn.net/tiao_god/article/details/104987342)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* [MOOC浙大数据结构课后题记录——PTA数据结构题目集(全)](https://blog.csdn.net/qq_45890533/article/details/107131440)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

浙江大学数据结构习题

根据提供的引用内容,浙江大学数据结构习题资料包括内部复习题及答案、数据结构1800题完整版含答案、数据结构PPT完整版、严蔚敏《数据结构与算法》练习题(含答案)、浙江理工大学数据结构模拟题及答案、浙江理工大学数据结构习题及答案、浙江理工大学数据结构与算法期末样卷。所提供的代码示例中有dijkstra算法的实现,所提供的代码示例中有floyd算法的实现。具体可以参考这些习题资料来进行数据结构的学习和练习。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span> #### 引用[.reference_title] - *1* [考研浙江理工大学数据结构资料](https://download.csdn.net/download/friggly/87377737)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] - *2* *3* [PTA浙江大学数据结构习题——第七周](https://blog.csdn.net/ManiacLook/article/details/124667455)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"] [ .reference_list ]

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好的,根据上面的目标函数,我们可以推导出其对应的梯度向量函数,如下所示: def gradient(x, y, beta): """ Compute gradient of the logistic regression loss function :param beta: model parameter vector :param x: feature matrix :param y: label vector :return: gradient vector """ n = x.shape[0] pred = 1 /
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