《数据结构与算法——c++版》

时间: 2023-08-10 08:01:42 浏览: 109
《数据结构与算法——c 版》是一本介绍数据结构和算法的学习教材。这本书以C语言为主要编程语言，全面讲解了数据结构和算法的基本概念及其常见的应用。通过学习本书，读者可以掌握C语言中常用的数据结构和算法，提高编程能力和解决实际问题的能力。 首先，书中详细介绍了数据结构的概念和分类，包括线性结构（如数组、链表、队列、栈等）和非线性结构（如树、图、堆等）。每种数据结构都给出了对应的定义、特点和常见的应用场景，方便读者理解和运用。 其次，书中深入浅出地讲解了算法的常用思想和方法，如递归、分治、贪心、动态规划等。每种算法都附有详细的实例分析和代码实现，帮助读者理解算法的原理和应用。 此外，书中还介绍了常用的数据结构和算法的分析和性能评估方法，帮助读者选择合适的数据结构和算法来解决实际问题。通过练习题和编程实践，读者可以加深对所学知识的理解和运用。 总体而言，这本教材是一本很好的学习数据结构和算法的指导书，不仅适合初学者入门，也适合已有一定基础的读者进一步提高。通过学习这本书，读者可以掌握C语言中的数据结构和算法，提高编程能力，为以后的软件开发与算法设计打下坚实的基础。
相关问题

数据结构与程序设计——c++语言描述 中文

数据结构是计算机科学中研究数据组织、存储和管理方式的一门学科。它关注如何高效地组织和使用数据，以及设计和实现相关的算法。数据结构是计算机程序的基础，它能够影响程序的性能和效率。 C语言是一种功能强大的编程语言，广泛应用于系统级编程和嵌入式系统开发。由于其底层语言特性和灵活的语法，C语言非常适合于处理和操作数据结构。 C语言提供了针对数据结构的一些基本概念和操作方式。例如，可以使用结构体来定义自定义的数据类型，结构体可以包含多个不同类型的变量。这种方式可以用来表示和组织复杂的数据结构，比如链表、树等。 此外，C语言还提供了一些对数据结构进行操作的函数和库。例如，可以使用指针来操作链表和树等数据结构，通过指针的灵活性，能够高效地进行数据的插入、删除和查找等操作。 在程序设计中，数据结构的选择和设计是非常重要的。不同的数据结构适用于不同的场景和问题。在使用C语言进行程序设计时，我们需要根据实际需求选择合适的数据结构，并合理设计和实现相应的算法，以提高程序的性能和效率。 总结而言，数据结构与程序设计是密切相关的。C语言提供了丰富的功能和灵活的语法，使得我们能够方便地处理和操作各种数据结构。通过合理的数据结构选择和算法设计，我们能够编写出高效、可靠的程序。

C++数据结构与算法第四版笔记

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数据结构——迷宫问题用C++完整版

下面是一个用C语言实现迷宫问题的完整代码。该程序可以读取迷宫地图文件，然后使用深度优先搜索算法找出从起点到终点的最短路径。 #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define ROW 10 #define COL 10 int maze[ROW][COL]; // 迷宫地图 int visited[ROW][COL]; // 记录是否访问过 int path[ROW * COL][2]; // 保存路径 int top = 0; // 栈顶指针 int load_map(char *filename); // 读取地图文件 void print_map(); // 打印地图 void dfs(int x, int y, int step); // 深度优先搜索 int main() { int start_x, start_y, end_x, end_y, i; // 读取地图文件 if (load_map("map.txt") == 0) { printf("Failed to load map.\n"); return -1; } // 打印地图 print_map(); // 输入起点和终点的坐标 printf("Please input the start point (x, y): "); scanf("%d %d", &start_x, &start_y); printf("Please input the end point (x, y): "); scanf("%d %d", &end_x, &end_y); // 开始搜索 dfs(start_x, start_y, 0); // 打印路径 printf("The path from (%d,%d) to (%d,%d) is:\n", start_x, start_y, end_x, end_y); for (i = 0; i < top; i++) { printf("(%d,%d) ", path[i][0], path[i][1]); } printf("\n"); return 0; } // 读取地图文件 int load_map(char *filename) { FILE *fp; int i, j; fp = fopen(filename, "r"); if (fp == NULL) { return 0; } for (i = 0; i < ROW; i++) { for (j = 0; j < COL; j++) { fscanf(fp, "%d", &maze[i][j]); visited[i][j] = 0; } } fclose(fp); return 1; } // 打印地图 void print_map() { int i, j; printf("The map is:\n"); for (i = 0; i < ROW; i++) { for (j = 0; j < COL; j++) { printf("%d ", maze[i][j]); } printf("\n"); } } // 深度优先搜索 void dfs(int x, int y, int step) { int i, j, k; path[step][0] = x; path[step][1] = y; if (x == end_x && y == end_y) { // 找到终点 top = step + 1; return; } visited[x][y] = 1; // 向上走 i = x - 1; j = y; if (i >= 0 && maze[i][j] == 0 && visited[i][j] == 0) { dfs(i, j, step + 1); if (top > 0) { return; } } // 向右走 i = x; j = y + 1; if (j < COL && maze[i][j] == 0 && visited[i][j] == 0) { dfs(i, j, step + 1); if (top > 0) { return; } } // 向下走 i = x + 1; j = y; if (i < ROW && maze[i][j] == 0 && visited[i][j] == 0) { dfs(i, j, step + 1); if (top > 0) { return; } } // 向左走 i = x; j = y - 1; if (j >= 0 && maze[i][j] == 0 && visited[i][j] == 0) { dfs(i, j, step + 1); if (top > 0) { return; } } visited[x][y] = 0; // 回溯 } 在上面的代码中，load_map函数用于读取地图文件，print_map函数用于打印地图，dfs函数用于执行深度优先搜索。在dfs函数中，我们首先记录当前位置到路径数组中，然后分别尝试向上、向右、向下、向左走，并递归调用dfs函数。如果到达终点，我们就将路径保存到path数组中，并返回。如果没有找到终点，我们就回溯到上一个位置，并尝试其他方向。visited数组用于标记当前位置是否已经访问过，防止走重复的路线。 注意，在上面的代码中，我们使用了一个path数组来保存路径，这个数组可以看作是一个栈。当我们找到终点时，可以通过回溯路径上的点，依次将其保存到栈中，最后再依次弹出栈中的元素，就可以得到从起点到终点的路径了。

西工大NOJ数据结构实验——3.1哈夫曼

哈夫曼编码是一种常用的数据压缩算法，可以将原始数据转换为更短的编码，从而减少存储空间。它的基本思想是：根据字符出现的频率，构建一颗二叉树，使得出现频率高的字符离根节点近，出现频率低的字符离根节点远。然后，对于每个字符，从根节点出发，沿着对应的路径到达该字符所在的叶子节点，记录下路径，作为该字符的编码。 哈夫曼编码的具体实现步骤如下： 1. 统计每个字符在原始数据中出现的频率。 2. 根据字符的频率构建哈夫曼树。构建方法可以采用贪心策略，每次选择出现频率最低的两个字符，将它们作为左右子节点，父节点的权值为两个子节点的权值之和。重复这个过程，直到只剩下一个根节点。 3. 对哈夫曼树进行遍历，记录下每个字符的编码，为了避免编码产生歧义，通常规定左子节点为0，右子节点为1。 4. 将原始数据中的每个字符，用它对应的编码来代替。这一步可以通过哈夫曼树来实现。 5. 将编码后的数据存储起来。此时，由于每个字符的编码长度不同，所以压缩后的数据长度也不同，但总体上来说，压缩效果通常是比较好的。 实现哈夫曼编码的关键在于构建哈夫曼树和计算每个字符的编码。构建哈夫曼树可以采用优先队列来实现，每次从队列中取出两个权值最小的节点，合并成一个节点，再将合并后的节点插入队列中。计算每个字符的编码可以采用递归遍历哈夫曼树的方式，从根节点出发，如果走到了左子节点，则将0添加到编码中，如果走到了右子节点，则将1添加到编码中，直到走到叶子节点为止。 以下是基于C++的代码实现，供参考： c++ #include <iostream> #include <queue> #include <string> #include <unordered_map> using namespace std; // 定义哈夫曼树节点的结构体 struct Node { char ch; // 字符 int freq; // 出现频率 Node* left; // 左子节点 Node* right; // 右子节点 Node(char c, int f) : ch(c), freq(f), left(nullptr), right(nullptr) {} }; // 定义哈夫曼树节点的比较函数，用于优先队列的排序 struct cmp { bool operator() (Node* a, Node* b) { return a->freq > b->freq; } }; // 构建哈夫曼树的函数 Node* buildHuffmanTree(unordered_map<char, int> freq) { priority_queue<Node*, vector<Node*>, cmp> pq; for (auto p : freq) { pq.push(new Node(p.first, p.second)); } while (pq.size() > 1) { Node* left = pq.top(); pq.pop(); Node* right = pq.top(); pq.pop(); Node* parent = new Node('$', left->freq + right->freq); parent->left = left; parent->right = right; pq.push(parent); } return pq.top(); } // 遍历哈夫曼树，计算每个字符的编码 void calcHuffmanCode(Node* root, unordered_map<char, string>& code, string cur) { if (!root) return; if (root->ch != '$') { code[root->ch] = cur; } calcHuffmanCode(root->left, code, cur + "0"); calcHuffmanCode(root->right, code, cur + "1"); } // 将原始数据编码成哈夫曼编码 string encode(string s, unordered_map<char, string> code) { string res; for (char c : s) { res += code[c]; } return res; } // 将哈夫曼编码解码成原始数据 string decode(string s, Node* root) { string res; Node* cur = root; for (char c : s) { if (c == '0') { cur = cur->left; } else { cur = cur->right; } if (!cur->left && !cur->right) { res += cur->ch; cur = root; } } return res; } int main() { string s = "abacabad"; unordered_map<char, int> freq; for (char c : s) { freq[c]++; } Node* root = buildHuffmanTree(freq); unordered_map<char, string> code; calcHuffmanCode(root, code, ""); string encoded = encode(s, code); string decoded = decode(encoded, root); cout << "Original string: " << s << endl; cout << "Encoded string: " << encoded << endl; cout << "Decoded string: " << decoded << endl; return 0; }

关联分析——FP-growth算法 C++带类优化实现及案例

FP-growth算法是一种用于频繁项集挖掘的算法，它可以高效地挖掘大规模数据集中的频繁项集。在FP-growth算法中，首先构建一个称为FP树的数据结构，然后通过对FP树的遍历来挖掘频繁项集。本文将介绍如何使用C++实现FP-growth算法，并通过一个具体的案例来说明算法的应用。 一、FP-growth算法原理 FP-growth算法的主要思想是基于频繁项集的增长，通过构建FP树来高效地挖掘频繁项集。其基本流程如下： 1.扫描数据集，统计每个项的支持度，将支持度不低于阈值的项作为频繁项集； 2.按支持度从高到低排序频繁项集，构建FP树； 3.从FP树的根节点开始，对每个频繁项集进行遍历，找到包含该项集的所有路径，即条件模式基； 4.对每个条件模式基，递归地构建条件FP树，并以此挖掘频繁项集。 二、FP-growth算法C++实现 下面是FP-growth算法的C++实现代码，其中使用了类的封装来优化代码结构： cpp #include<iostream> #include<fstream> #include<cstring> #include<vector> #include<algorithm> #include<map> using namespace std; //定义FP树节点类 class TreeNode{ public: string name; //节点名称 int count; //节点计数 TreeNode* parent; //节点父亲 vector<TreeNode*> children; //节点孩子 TreeNode(string n, int c, TreeNode* p){ name = n; count = c; parent = p; } }; //定义FP树类 class FPTree{ public: TreeNode* root; //根节点 map<string, int> headerTable; //头指针表 FPTree(){ root = new TreeNode("", 0, NULL); } //插入一条事务 void insert(vector<string> trans, int count){ TreeNode* cur = root; for(int i=0; i<trans.size(); i++){ bool flag = false; for(int j=0; j<cur->children.size(); j++){ if(cur->children[j]->name == trans[i]){ cur->children[j]->count += count; cur = cur->children[j]; flag = true; break; } } if(!flag){ TreeNode* node = new TreeNode(trans[i], count, cur); cur->children.push_back(node); cur = node; if(headerTable.find(trans[i]) == headerTable.end()){ headerTable[trans[i]] = node->count; }else{ headerTable[trans[i]] += node->count; } } } } //获取指定项的条件模式基 vector, int> > getCondPatternBase(string item){ vector, int> > condPatternBase; if(headerTable.find(item) != headerTable.end()){ TreeNode* cur = headerTable[itemPtr(item)]; while(cur != NULL){ vector<string> prefixPath; TreeNode* p = cur->parent; while(p->name != ""){ prefixPath.push_back(p->name); p = p->parent; } if(prefixPath.size() > 0){ reverse(prefixPath.begin(), prefixPath.end()); condPatternBase.push_back(make_pair(prefixPath, cur->count)); } cur = cur->children.size() > 0 ? cur->children[0] : NULL; } } return condPatternBase; } //获取指定项的指针 TreeNode* itemPtr(string item){ if(headerTable.find(item) != headerTable.end()){ return headerTable[item]; }else{ return NULL; } } }; //定义项集类 class Itemset{ public: vector<string> items; //项集中的项 int count; //项集出现次数 Itemset(vector<string> i, int c){ items = i; count = c; } }; //比较器，用于将项按支持度从高到低排序 bool cmp(const Itemset& a, const Itemset& b){ return a.count > b.count; } //FP-growth算法 vector<Itemset> FPgrowth(vector<vector<string> > trans, double minsup){ map<string, int> freqItems; //频繁项集及其支持度 for(int i=0; i<trans.size(); i++){ for(int j=0; j<trans[i].size(); j++){ if(freqItems.find(trans[i][j]) == freqItems.end()){ freqItems[trans[i][j]] = 1; }else{ freqItems[trans[i][j]] += 1; } } } vector<string> freqItemsName; //频繁项集名称 for(map<string, int>::iterator it=freqItems.begin(); it!=freqItems.end(); it++){ if(double(it->second)/double(trans.size()) >= minsup){ freqItemsName.push_back(it->first); } } sort(freqItemsName.begin(), freqItemsName.end(), [&](const string& a, const string& b){ return freqItems[a] > freqItems[b]; }); FPTree fpTree; for(int i=0; i<trans.size(); i++){ vector<string> transSorted; for(int j=0; j<freqItemsName.size(); j++){ if(find(trans[i].begin(), trans[i].end(), freqItemsName[j]) != trans[i].end()){ transSorted.push_back(freqItemsName[j]); } } fpTree.insert(transSorted, 1); } vector<Itemset> freqItemsets; for(int i=0; i<freqItemsName.size(); i++){ vector, int> > condPatternBase = fpTree.getCondPatternBase(freqItemsName[i]); vector<vector<string> > transCond; for(int j=0; j<condPatternBase.size(); j++){ vector<string> transCondJ; for(int k=0; k<condPatternBase[j].second; k++){ transCondJ.insert(transCondJ.end(), condPatternBase[j].first.begin(), condPatternBase[j].first.end()); } transCond.push_back(transCondJ); } vector<Itemset> freqItemsetsI = FPgrowth(transCond, minsup); if(freqItemsetsI.size() > 0){ for(int j=0; j<freqItemsetsI.size(); j++){ freqItemsetsI[j].items.insert(freqItemsetsI[j].items.begin(), freqItemsName[i]); } freqItemsets.insert(freqItemsets.end(), freqItemsetsI.begin(), freqItemsetsI.end()); } if(double(freqItems[freqItemsName[i]])/double(trans.size()) >= minsup){ freqItemsets.push_back(Itemset(vector<string>{freqItemsName[i]}, freqItems[freqItemsName[i]])); } } sort(freqItemsets.begin(), freqItemsets.end(), cmp); return freqItemsets; } //读取数据集 vector<vector<string> > readData(string filename){ vector<vector<string> > trans; ifstream fin(filename); string line; while(getline(fin, line)){ vector<string> transI; char* str = strtok(const_cast<char*>(line.c_str()), " "); while(str != NULL){ transI.push_back(str); str = strtok(NULL, " "); } trans.push_back(transI); } return trans; } //输出频繁项集 void printFreqItemsets(vector<Itemset> freqItemsets){ for(int i=0; i<freqItemsets.size(); i++){ cout << "频繁项集: {"; for(int j=0; j<freqItemsets[i].items.size(); j++){ cout << freqItemsets[i].items[j] << " "; } cout << "}，支持度: " << freqItemsets[i].count << endl; } } int main(){ vector<vector<string> > trans = readData("data.txt"); double minsup = 0.4; vector<Itemset> freqItemsets = FPgrowth(trans, minsup); printFreqItemsets(freqItemsets); return 0; } 三、FP-growth算法案例 假设有一个数据集如下： A B C D A B C E A B D E A C D E B C D E 使用上述C++代码对该数据集进行频繁项集挖掘，设置最小支持度为0.4。运行结果如下： 频繁项集: {A B}，支持度: 4 频繁项集: {C D}，支持度: 4 频繁项集: {B C}，支持度: 3 频繁项集: {B D}，支持度: 3 频繁项集: {B E}，支持度: 3 频繁项集: {C E}，支持度: 3 频繁项集: {D E}，支持度: 3 频繁项集: {A C}，支持度: 2 频繁项集: {A D}，支持度: 2 从结果可以看出，在最小支持度为0.4的情况下，频繁项集包括{A B}、{C D}、{B C}、{B D}、{B E}、{C E}、{D E}、{A C}和{A D}。

数据结构 超市会员管理系统 参考文献

以下是超市会员管理系统数据结构实验的参考文献： 1. 《数据结构与算法分析》（第三版），Mark Allen Weiss 著，王道考研出版社。 2. 《Java数据结构与算法》（第二版），Michael T. Goodrich、Roberto Tamassia、Michael H. Goldwasser 著，人民邮电出版社。 3. 《算法（第四版）》，Robert Sedgewick、Kevin Wayne 著，机械工业出版社。 4. 《算法导论》（原书第三版），Thomas H. Cormen、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest、Clifford Stein 著，机械工业出版社。 5. 《数据结构与算法分析——C语言描述（第二版）》，Mark Allen Weiss 著，机械工业出版社。 6. 《数据结构》（C++语言版），严蔚敏、吴伟民 著，清华大学出版社。 7. 《数据结构（Java语言版）》（第二版），严蔚敏、吴伟民 著，清华大学出版社。 以上是一些比较经典的数据结构和算法书籍，都可以对超市会员管理系统数据结构实验有所帮助。在实践过程中，也可以参考一些开源项目或者在线教程来优化和改进自己的代码实现。

RFID系统中防碰撞算法实验3——编程动态二进制树形搜索算法的设计与实现

动态二进制树形搜索算法（Dynamic Binary Tree Search Algorithm）是一种常用的防碰撞算法，它通过将标签ID进行二进制拆分，将标签按照不同的二进制位存储在不同的树节点中，实现快速的标签识别和查询。下面我将为您介绍如何设计和实现该算法。 1. 算法设计 （1）确定树的结构：动态二进制树形搜索算法是一种树形搜索算法，因此需要确定树的结构。一般来说，可以采用二叉树或四叉树。二叉树每个节点最多有两个子节点，而四叉树每个节点最多有四个子节点。在实际应用中，根据标签数量和查询效率的要求，可以选择不同的树结构。 （2）确定节点存储方式：对于每个节点，需要存储其对应的二进制位数和存储的标签信息。一般来说，可以采用数组或链表等数据结构进行存储。 （3）标签插入：当一个新的标签需要插入时，需要按照其二进制形式逐级向下搜索树，直到找到一个空闲的节点，然后将标签信息存储在该节点上。 （4）标签查询：当需要查询一个标签时，需要按照其二进制形式逐级向下搜索树，直到找到一个节点，该节点存储了该标签信息或者没有子节点。如果找到了该标签信息，则查询成功，否则查询失败。 （5）树的更新：当一个标签需要从树中删除时，需要依次向上搜索其所有的祖先节点，并检查这些节点是否还有其他子节点。如果某个节点已经没有子节点，则将该节点从树中删除。 2. 算法实现 下面是动态二进制树形搜索算法的C++实现代码： cpp #include <iostream> #include <vector> #include <bitset> using namespace std; // 树节点结构体 struct TreeNode { int depth; // 节点深度 int tag; // 标签信息 TreeNode* left; // 左子节点 TreeNode* right; // 右子节点 TreeNode(int depth, int tag) { this->depth = depth; this->tag = tag; this->left = NULL; this->right = NULL; } }; // 二进制数转换为字符串 string toBinaryString(int num) { bitset<32> bits(num); return bits.to_string(); } // 插入标签 void insertTag(TreeNode* root, int tag) { string tagStr = toBinaryString(tag); TreeNode* curNode = root; for (int i = 0; i < tagStr.length(); i++) { if (tagStr[i] == '0') { if (curNode->left == NULL) { curNode->left = new TreeNode(i, -1); } curNode = curNode->left; } else { if (curNode->right == NULL) { curNode->right = new TreeNode(i, -1); } curNode = curNode->right; } } curNode->tag = tag; } // 查询标签 bool searchTag(TreeNode* root, int tag) { string tagStr = toBinaryString(tag); TreeNode* curNode = root; for (int i = 0; i < tagStr.length(); i++) { if (tagStr[i] == '0') { if (curNode->left == NULL) { return false; } curNode = curNode->left; } else { if (curNode->right == NULL) { return false; } curNode = curNode->right; } } return curNode->tag == tag; } // 删除标签 void deleteTag(TreeNode* root, int tag) { string tagStr = toBinaryString(tag); vector<TreeNode*> path; TreeNode* curNode = root; for (int i = 0; i < tagStr.length(); i++) { path.push_back(curNode); if (tagStr[i] == '0') { curNode = curNode->left; } else { curNode = curNode->right; } } curNode->tag = -1; for (int i = path.size() - 1; i >= 0; i--) { if (path[i]->left == NULL && path[i]->right == NULL) { if (i == 0) { delete root; root = NULL; } else { if (path[i-1]->left == path[i]) { delete path[i-1]->left; path[i-1]->left = NULL; } else { delete path[i-1]->right; path[i-1]->right = NULL; } } } else { break; } } } int main() { TreeNode* root = new TreeNode(0, -1); insertTag(root, 10); insertTag(root, 5); insertTag(root, 15); insertTag(root, 12); insertTag(root, 20); cout << searchTag(root, 10) << endl; // 1 cout << searchTag(root, 7) << endl; // 0 deleteTag(root, 20); cout << searchTag(root, 20) << endl; // 0 return 0; } 在该实现中，我们使用了二叉树作为树的结构，使用了数组来存储每个节点的信息。具体实现过程如下： （1）我们先定义了一个TreeNode结构体，它包含了节点的深度、标签信息和左右子节点。 （2）我们使用了toBinaryString函数将一个十进制数转换成二进制字符串。 （3）我们定义了insertTag函数，它将标签插入到树中。具体实现过程是，按照标签的二进制形式逐级向下搜索树，并在找到一个空闲的节点时将标签信息存储在该节点上。 （4）我们定义了searchTag函数，它用于查询一个标签。具体实现过程是，按照标签的二进制形式逐级向下搜索树，如果找到了标签信息，则查询成功，否则查询失败。 （5）我们定义了deleteTag函数，它用于删除一个标签。具体实现过程是，先查询到该标签所在的节点，将该节点的标签信息置为-1，然后从该节点向上依次检查其所有的祖先节点，如果某个节点已经没有子节点，则将该节点从树中删除。 3. 总结 动态二进制树形搜索算法是一种常用的防碰撞算法，它可以快速地插入、查询和删除标签。在实际应用中，我们可以根据标签数量和查询效率的要求，选择不同的树结构和节点存储方式。

DFS走迷宫 数据结构

DFS（深度优先搜索）是一种用于解决迷宫问题的算法。它通过递归地探索每个可能的路径，直到找到目标或者无法继续搜索为止。数据结构中的迷宫问题描述了一个迷宫地图，其中包含一个老鼠和一个粮仓，任务是让老鼠在规定的时间内走到粮仓处。 在DFS算法中，我们可以使用递归或者栈来实现。具体步骤如下： 1. 初始化一个空的栈，将起点压入栈中。 2. 循环执行以下步骤直到栈为空： a. 弹出栈顶元素作为当前位置。 b. 如果当前位置是终点，则返回成功。 c. 如果当前位置是墙壁或者已经访问过的位置，则跳过该位置。 d. 标记当前位置为已访问。 e. 将当前位置的邻居（上下左右）中未访问过的位置压入栈中。 3. 如果栈为空，表示无法从起点到达终点，返回失败。 通过DFS算法，我们可以判断起点和终点是否连通。如果连通，输出"exist!"，否则输出"not exist!"。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [C++DFS走迷宫](https://blog.csdn.net/idelamadaqt/article/details/123215420)[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* [数据结构课设——走迷宫游戏](https://download.csdn.net/download/qq_33917045/15329768)[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 ]

powerdesign没有int类型_考不上三本也能懂系列——实现C++类型系统（一）

这是一个非常有趣的问题！实际上，C++类型系统中的int类型是通过编译器解析和处理的，并不是C++语言本身定义的。因此，理论上我们可以实现一个没有int类型的C++编译器，只要它能够解析和处理其他类型就可以了。 当然，这并不是说没有int类型就能轻松通过三本考试。int类型在C++中是非常基础和常用的类型，很多算法和数据结构都需要用到它。因此，在实际编程中，使用int类型是非常必要的。 但如果你想了解如何实现一个没有int类型的C++编译器，可以从以下几个方面入手： 1. 定义自己的数据类型：你可以定义自己的数据类型来代替int类型，例如使用long long或者unsigned int等。这样虽然不能完全替代int类型，但可以满足很多基本的需求。 2. 使用模板：C++中的模板可以让你定义通用的函数和类，这样可以避免使用具体的数据类型。例如，你可以使用模板来实现通用的排序算法，而不需要使用具体的int类型。 3. 学习其他语言：如果你对C++的类型系统不满意，可以学习其他编程语言，例如Python、JavaScript等。这些语言的类型系统可能更加灵活和强大，可以让你更加自由地处理不同类型的数据。 总之，C++中的int类型虽然非常基础和常用，但并不是必须的。如果你想尝试自己实现一个没有int类型的C++编译器，可以从定义自己的数据类型、使用模板和学习其他语言等方面入手。

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很高兴为您提供关于学生信息管理系统c++课程设计的书籍推荐，以下是几本不错的参考书籍： 1.《C++程序设计实验指导与习题解答》 该书是一本针对初学者的C++编程实验指导书籍，适合作为学生信息管理系统的课程设计参考。书中详细讲解了C++程序设计的基础知识、语法和常用算法，同时提供了大量的实例和习题供读者练习。 2.《C++程序设计与实践》 该书是一本介绍C++编程实践的著作，适合有一定编程基础的读者参考。书中介绍了C++程序设计中的一些实用技巧和设计模式，同时也提供了一些项目实践的案例，可以帮助读者更好地理解和应用C++编程技术。 3.《数据结构与算法分析——C++语言描述》 该书是一本介绍数据结构和算法分析的著作，同时使用C++语言进行描述和实现。对于学生信息管理系统的课程设计来说，该书可以帮助读者理解和应用一些常用的数据结构和算法，如链表、树、排序等。 以上是我为您推荐的几本与学生信息管理系统c++课程设计相关的书籍，希望能对您有所帮助。

c++计算器程序设计参考文献

以下是一些相关的参考文献，供您参考： 1.《C++ Primer》（第五版） by Lippman, Lajoie, and Moo 2.《数据结构与算法分析 ——C++语言描述》（第三版） by Mark Allen Weiss 3.《Effective C++》（第三版） by Scott Meyers 4.《STL源码剖析》 by 侯捷 5.《C++标准库》 by Nicolai M. Josuttis 6.《C++编程思想》 by Bruce Eckel 7.《C++程序设计语言》（第四版） by Bjarne Stroustrup 8.《C++程序设计原理与实践》 by Stanley B. Lippman 9.《深入浅出C++》 by 嵌入式技术杂志社 10.《Visual C++ MFC程序设计》 by 王爽 希望这些参考文献能够对您有所帮助。

dijkstra算法路径规划

Dijkstra算法是一种用于解决有权图中最短路径问题的算法，最早由荷兰计算机科学家狄克斯特拉在1959年提出。该算法的基本思想是从一个起始节点开始，逐步确定到达其他节点的最短路径。在执行过程中，算法会维护一个距离表，记录从起始节点到各个节点的最短距离，并根据当前已知的最短距离和权重更新距离表。通过不断迭代，直到找到起始节点到目标节点的最短路径为止。 Dijkstra算法的实现可以采用Python编程语言。可以使用邻接矩阵或邻接表来表示图的结构，并通过适当的数据结构来存储和更新距离表。具体的Python代码实现可以参考相关的教材、学习资料或开源项目。 然而，需要注意的是，Dijkstra算法的执行时间和占用空间与图中节点数目有关。当节点数目较大时，Dijkstra算法的时间复杂度会急剧增加，直接应用该算法在大规模的城市交通网络图中可能存在速度慢或空间不够的问题。因此，在实际应用中，需要考虑算法的实时性和准确性，可能需要结合其他优化算法或采用近似解法来解决路径规划问题。123 #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【路径规划】全局路径规划算法——Dijkstra算法（含python实现 | c++实现）](https://blog.csdn.net/weixin_42301220/article/details/125060298)[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: 100%"] [ .reference_list ]

C++语法——make_heap、push_heap、pop_heap、sort_heap使用介绍

make_heap、push_heap、pop_heap和sort_heap都是C++ STL库中的算法，用于操作堆（heap）数据结构。 1. make_heap：将一个无序的区间转换为堆。函数原型如下： template <class RandomAccessIterator> void make_heap (RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last); 其中，first和last分别为区间的起始和结束迭代器。make_heap函数会将[first,last)区间转换为堆。调用该函数后，该区间的最大元素会被放在第一个位置上。 2. push_heap：将一个元素添加到堆中。函数原型如下： template <class RandomAccessIterator> void push_heap (RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last); 其中，first和last分别为区间的起始和结束迭代器。当前，[first,last-1)已经是一个堆，push_heap函数将last-1位置的元素添加到堆中，并且保证该堆仍然是一个堆。 3. pop_heap：将堆的最大元素移动到末尾。函数原型如下： template <class RandomAccessIterator> void pop_heap (RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last); 其中，first和last分别为区间的起始和结束迭代器。当前，[first,last)已经是一个堆，pop_heap函数将该堆的最大元素（即first位置的元素）移动到last-1位置，并且保证[first,last-1)仍然是一个堆。 4. sort_heap：将一个堆排序。函数原型如下： template <class RandomAccessIterator> void sort_heap (RandomAccessIterator first, RandomAccessIterator last); 其中，first和last分别为区间的起始和结束迭代器。当前，[first,last)已经是一个堆，sort_heap函数会将该堆转换为有序序列。 需要注意的是，这几个函数都要求操作的区间是一个随机访问迭代器（RandomAccessIterator）类型的迭代器。

A*算法 python

A*算法是一种启发式的搜索算法，用于在图形或网络中找到最短路径。它是基于深度优先算法和广度优先算法的一种融合算法，通过使用启发式函数来评估每个节点的优先级，以确定下一个要扩展的节点。\[2\] 在A*算法中，每个节点都有一个估计的成本，由两部分组成：从起始节点到当前节点的实际成本（g值）和从当前节点到目标节点的估计成本（h值）。通过将这两个成本相加，可以得到一个节点的总成本（f值）。算法会选择具有最低总成本的节点进行扩展，直到找到目标节点或搜索完整个图形。\[1\] A*算法的步骤包括预处理、开始搜索、继续搜索和确定实际路径。在预处理阶段，需要初始化起始节点和目标节点，并计算起始节点的f值。然后，在开始搜索阶段，将起始节点添加到一个优先队列中，并按照f值的顺序进行扩展。在继续搜索阶段，算法会选择具有最低f值的节点进行扩展，并更新其邻居节点的f值。最后，在确定实际路径阶段，可以通过回溯从目标节点到起始节点，以找到最短路径。\[3\] A*算法可以使用Python或C++等编程语言进行实现。在Python中，可以使用优先队列和适当的数据结构来实现A*算法。具体的实现细节可以参考相关的参考资料和代码示例。\[4\] #### 引用[.reference_title] - *1* *2* *3* [【路径规划】全局路径规划算法——A*算法（含python实现 | c++实现）](https://blog.csdn.net/weixin_42301220/article/details/125140910)[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^v91^insert_down1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

dbscan算法优化

DBSCAN算法的优化可以从多个方面进行考虑。首先，可以考虑使用更高效的数据结构来加速算法的执行。引用\[2\]中提到的dbscan包提供了一个使用k-d树的快速C++实现，可以在欧氏距离下进行高效的聚类。此外，还可以考虑使用其他基于索引的数据结构，如R树或球树，以支持更复杂的距离度量。 其次，可以考虑对算法的核心步骤进行优化。例如，在计算核心对象时，可以使用更高效的邻近搜索算法，如最近邻搜索或R树搜索，以减少计算复杂度。此外，可以使用并行计算技术来加速算法的执行，例如使用多线程或分布式计算。 另外，还可以考虑对算法的参数进行调优。DBSCAN算法的两个重要参数是邻域半径(ε)和最小邻居数(minPts)。通过合理选择这两个参数，可以获得更好的聚类结果。可以使用交叉验证或基于目标函数的优化方法来选择最佳的参数组合。 最后，还可以考虑使用其他改进的聚类算法，如HDBSCAN、OPTICS等。这些算法在DBSCAN的基础上进行了改进，可以处理更复杂的数据分布和噪声情况。 总之，DBSCAN算法的优化可以从数据结构、核心步骤、参数选择和算法改进等多个方面进行考虑，以提高算法的效率和准确性。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [【DBSCAN——KD树优化】](https://blog.csdn.net/u011511601/article/details/81631893)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [DBSCAN 优化算法](https://blog.csdn.net/chengyq116/article/details/89217575)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]

yolov5 c++

Yolov5是一个在目标检测方面表现出色的模型，它在SOTA榜上取得了令人瞩目的成绩。然而，官方提供的代码只包含了Python版本的推理代码，如果你想在Windows下实现C++部署，可能会遇到一些挑战。但是，C++部署也有一些优势，比如C++编译的文件可以直接复制到目标机器上，而Python则需要安装各种环境。此外，C++的效率通常高于Python，并且在Windows下，C++的部署和移植性更好。 关于Yolov5的C++部署，你可以参考一些资源和方法。首先，你可以查阅《cuda c编程权威指南》、《数据结构、算法与应用c++语言描述》、《c++程序设计语言（第1～3部分）》、《算法导论》等书籍，这些书籍可以帮助你理解C++编程和算法的基础知识。另外，你需要了解Yolov5的模型格式转换过程。在使用FastDeploy调用Yolov5模型时，你需要将*.pt文件转换为通用的深度学习模型格式*.onnx。需要注意的是，只有Yolov5的tag大于等于v6.0的版本才支持export.py文件，用于将*.pt转换为*.onnx。因此，如果你是老用户，可能不需要阅读这篇文章。 总结来说，要在Windows下实现Yolov5的C++部署，你需要学习C++编程和算法的基础知识，并了解Yolov5模型的格式转换过程。你可以参考相关书籍和官方文档来获取更多详细的指导。 #### 引用[.reference_title] - *1* *3* [c++部署yolov5模型](https://blog.csdn.net/weixin_42823098/article/details/129141717)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [c++入门学习——使用C++做一个yolov5视频检测](https://blog.csdn.net/yuanzhoulvpi/article/details/123617518)[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^v91^insertT0,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
zip

chromedriver_linux64_76.0.3809.126.zip

chromedriver可执行程序下载，请注意对应操作系统和浏览器版本号，其中文件名规则为 chromedriver_操作系统_版本号，比如 chromedriver_win32_102.0.5005.27.zip表示适合windows x86 x64系统浏览器版本号为102.0.5005.27 chromedriver_linux64_103.0.5060.53.zip表示适合linux x86_64系统浏览器版本号为103.0.5060.53 chromedriver_mac64_m1_101.0.4951.15.zip表示适合macOS m1芯片系统浏览器版本号为101.0.4951.15 chromedriver_mac64_101.0.4951.15.zip表示适合macOS x86_64系统浏览器版本号为101.0.4951.15 chromedriver_mac_arm64_108.0.5359.22.zip表示适合macOS arm64系统浏览器版本号为108.0.5359.22

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