浙大数据结构课后习题

时间: 2023-10-11 13:06:01 浏览: 78
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 ]

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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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