C语言常用算法20章节详解

版权申诉
0 下载量 93 浏览量 更新于2024-10-23 收藏 257KB RAR 举报
资源摘要信息: "C语言常用算法集合" 本文档是关于C语言的基本常用算法集合，该集合被分为20个章节（Chapter），以模块化的方式组织内容，使得学习者可以按需逐步掌握各个算法的实现和应用。每个章节可能涵盖了特定的算法类别，例如排序算法、搜索算法、数据结构操作算法等，提供了C语言的源代码实现，以及相应的使用示例和解释说明。 ### 知识点详细说明： #### 1. C语言编程基础 - 了解C语言的基本语法和结构。 - 掌握变量、数据类型、运算符、控制语句等基础知识。 - 理解函数的定义和使用，以及模块化编程的思想。 #### 2. 算法基础概念 - 理解算法的定义、算法特性以及算法设计的基本原则。 - 学习时间复杂度和空间复杂度的分析方法。 #### 3. 排序算法 - 掌握常见的排序算法，如冒泡排序、选择排序、插入排序、快速排序、归并排序等。 - 理解每种排序算法的原理、时间复杂度及适用场景。 - 通过比较不同排序算法的性能，选择合适的算法解决实际问题。 #### 4. 搜索算法 - 学习线性搜索、二分搜索等基本搜索技术。 - 了解搜索算法在数据结构中的应用。 #### 5. 数据结构算法 - 掌握基本的数据结构如链表、栈、队列、树、图的算法实现。 - 学习数据结构在解决实际问题中的应用，例如队列在任务调度中的使用等。 #### 6. 字符串处理算法 - 学习字符串的基本操作，如复制、比较、连接、搜索等。 - 掌握特定的字符串处理算法，如KMP算法、Boyer-Moore算法等。 #### 7. 数学算法 - 掌握基本的数学算法，包括数学函数的实现、数值计算等。 - 学习涉及到的数学知识，如素数生成、大数运算、高精度计算等。 #### 8. 图算法 - 了解图的表示方法，包括邻接矩阵和邻接表。 - 学习图的遍历算法，如深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS）。 - 掌握图的最短路径算法，例如Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法。 #### 9. 动态规划算法 - 理解动态规划的基本概念和解决问题的思路。 - 学习经典动态规划问题，如背包问题、最长公共子序列、编辑距离等。 #### 10. 贪心算法 - 掌握贪心算法的基本概念及适用条件。 - 学习贪心算法在解决诸如最短路径、最小生成树等问题中的应用。 #### 11. 回溯算法 - 学习回溯算法解决问题的方法和特点。 - 了解回溯算法在解决诸如八皇后问题、图着色问题、旅行商问题中的应用。 #### 12. 分治算法 - 理解分治算法的基本原理及其解决问题的方法。 - 学习如何将大问题分解为小问题，然后分别解决并合并结果。 #### 13. 高级数据结构算法 - 学习如堆、平衡二叉树（如AVL树）、红黑树等高级数据结构的算法实现。 - 掌握这些数据结构在维护有序集合或优先队列时的应用。 #### 14. 并行算法与多线程 - 了解在C语言中如何使用多线程和并行处理来加速算法执行。 - 掌握基本的线程创建、同步、竞态条件的处理方法。 #### 15. 算法设计技巧 - 学习常见的算法设计技巧，如分治法、贪心法、动态规划法、回溯法等。 - 了解这些技巧如何帮助解决问题并提高效率。 #### 16. 算法优化 - 掌握对算法进行优化的方法，如使用更高效的数据结构和算法策略。 - 学习算法优化的实践经验，如循环展开、尾递归优化等。 #### 17. 测试与调试算法 - 掌握测试算法的基本技术，如边界条件测试、随机测试等。 - 学习使用调试工具，如GDB，来诊断和修复算法实现中的错误。 #### 18. 算法的工程应用 - 了解算法在实际工程中应用的例子，如算法在搜索引擎、数据压缩、网络协议等中的作用。 - 学习如何将理论算法转化为实际可用的代码。 #### 19. 编程竞赛中的算法 - 学习编程竞赛中常见的算法和技巧，如快速幂运算、快速矩阵幂运算等。 - 理解在时间限制严格的环境下编写高效的算法代码。 #### 20. 开源算法库和工具 - 介绍开源算法库的使用方法，如使用开源代码来实现特定算法。 - 学习如何使用算法工具和辅助软件来帮助算法设计和分析。 以上知识点涵盖了C语言常用算法的方方面面，不仅为初学者提供了坚实的基础，同时也为中级和高级程序员提供了深入学习算法的资源。掌握这些算法，将有助于提高解决复杂问题的能力，并为从事软件开发和计算机科学研究打下良好的基础。

NGPM_v1.444.rar_444non.com_Dominated_genetic algorithm_www.V.com

2022-07-15 上传
它基于遗传算法（Genetic Algorithm, GA），但针对多目标优化进行了改良，特别是在处理非支配解的排序和种群多样性保持方面。 在多目标优化中，目标函数通常不止一个，而且往往存在冲突，使得找到一个全局最优解变...

CheckSum_Generate_exe_v7.1536.00.00.rar

2020-03-24 上传
Checksum的计算方法有多种，如CRC（循环冗余校验）、MD5（Message-Digest Algorithm 5）、SHA（Secure Hash Algorithm）系列等。具体到"CheckSum_Generate_exe_v7.1536.00.00"，虽然未明确指出使用的是哪种算法，但...

java_digital_image_process_algorithm.rar_源码

2022-09-19 上传
在这个Java_digital_image_process_algorithm.rar源码中，我们可以找到作者在毕业设计中实现的一些关键算法。由于资料相对较少，这样的分享对于学习和研究Java图像处理的开发者来说是宝贵的资源。 1. **基础概念**...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn import preprocessing from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] # 数据预处理 pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([X_train, X_test])) X_train = pre_transform.transform(X_train) X_test = pre_transform.transform(X_test) # 构建和训练模型 model = CoReg() model.fit(X=X_train, y=y_labeled, test_datas=X_unlabeled) pred_y = model.predict(X=X_test) # 计算性能指标 performance = Mean_Squared_Error().scoring(y_test, pred_y)代码运行不了，怎么修改？

2023-05-19 上传
from LAMDA_SSL.algorithm.regression.coreg import CoReg from LAMDA_SSL.evaluation.regressor.mean_squared_error import Mean_Squared_Error 这样代码就可以正常运行了。完整代码如下所示： ```python # 导入...

import pandas as pd import numpy as np from sklearn.model_selection import train_test_split pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_option('display.max_rows', None) # 所有行 data = pd.read_excel('半监督数据.xlsx') X = data.drop(columns=['label']) # 特征矩阵 y = data['label'] # 标签列 # 划分数据集 X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.1, stratify=None, shuffle=True, random_state=0) # 划分带标签数据集 labeled_size = 0.3 n_labeled = int(labeled_size * len(X_train)) indices = np.arange(len(X_train)) unlabeled_indices = np.delete(indices, y_train.index[:n_labeled]) X_unlabeled = X_train.iloc[unlabeled_indices] y_unlabeled = y_train.iloc[unlabeled_indices] X_labeled = X_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] y_labeled = y_train.iloc[y_train.index[:n_labeled]] from sklearn import preprocessing pre_transform=preprocessing.StandardScaler() pre_transform.fit(np.vstack([train_datas, test_datas])) train_datas=pre_transform.transform(train_datas) test_datas=pre_transform.transform(train_datas) from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg model=CoReg() model.fit(X=train_datas,y=labeled_y,test_datas=unlabeled_X) pred_y=model.predict(X=test_X) from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error performance = Mean_Squared_Error().scoring(test_y, pred_y)帮我看一下这段代码有什么问题？怎么修改？

2023-05-19 上传
from LAMDA_SSL.Algorithm.Regression.CoReg import CoReg from LAMDA_SSL.Evaluation.Regressor.Mean_Squared_Error import Mean_Squared_Error pd.set_option('display.max_columns', None) # 所有列 pd.set_...

class DDPGAgent(parl.Agent): def __init__(self, algorithm, memory, cfg): super(DDPGAgent, self).__init__(algorithm) self.n_actions = cfg['n_actions'] self.expl_noise = cfg['expl_noise'] self.batch_size = cfg['batch_size'] self.memory = memory self.alg.sync_target(decay=0)

2023-05-24 上传
- `algorithm`是该智能体所使用的深度强化学习算法，如DDPG算法。 - `memory`是用于存储智能体经历的记忆的缓冲区。 - `cfg`是一个字典，包含了DDPG智能体的各种设置，如动作空间大小，探索噪声大小，批量大小等。 -...

import numpy as np from platypus import NSGAII, Problem, Real, Integer # 定义问题 class JobShopProblem(Problem): def __init__(self, jobs, machines, processing_times): num_jobs = len(jobs) num_machines = len(machines[0]) super().__init__(num_jobs, 1, 1) self.jobs = jobs self.machines = machines self.processing_times = processing_times self.types[:] = Integer(0, num_jobs - 1) self.constraints[:] = [lambda x: x[0] == 1] def evaluate(self, solution): job_order = np.argsort(np.array(solution.variables[:], dtype=int)) machine_available_time = np.zeros(len(self.machines)) job_completion_time = np.zeros(len(self.jobs)) for job_idx in job_order: job = self.jobs[job_idx] for machine_idx, processing_time in zip(job, self.processing_times[job_idx]): machine_available_time[machine_idx] = max(machine_available_time[machine_idx], job_completion_time[job_idx]) job_completion_time[job_idx] = machine_available_time[machine_idx] + processing_time solution.objectives[:] = [np.max(job_completion_time)] # 定义问题参数 jobs = [[0, 1], [2, 0], [1, 2]] machines = [[0, 1, 2], [1, 2, 0], [2, 0, 1]] processing_times = [[5, 4], [3, 5], [1, 3]] # 创建算法实例 problem = JobShopProblem(jobs, machines, processing_times) algorithm = NSGAII(problem) algorithm.population_size = 100 # 设置优化目标 problem.directions[:] = Problem.MINIMIZE # 定义算法参数 algorithm.population_size = 100 max_generations = 100 mutation_probability = 0.1 # 设置算法参数 algorithm.max_iterations = max_generations algorithm.mutation_probability = mutation_probability # 运行算法 algorithm.run(max_generations) # 输出结果 print("最小化的最大完工时间：", algorithm.result[0].objectives[0]) print("工件加工顺序和机器安排方案：", algorithm.result[0].variables[:]) 请检查上述代码

2023-05-30 上传
super().__init__(num_jobs, 1, 1) self.jobs = jobs self.machines = machines self.processing_times = processing_times self.types[:] = Integer(0, num_jobs - 1) self.constraints[:] = [self.check_...

def __init__(self, master=None): super().__init__(master) self.master = master self.master.title('主界面') self.master.geometry('300x200') self.dataset_label = tk.Label(self.master, text='数据集：') self.dataset_label.grid(row=0, column=0) self.dataset_var = tk.StringVar() self.dataset_dropdown = tk.OptionMenu(self.master, self.dataset_var, 'CWRU', 'IMS') self.dataset_dropdown.grid(row=0, column=1) self.algorithm_label = tk.Label(self.master, text='算法：') self.algorithm_label.grid(row=1, column=0) self.algorithm_var = tk.StringVar() self.algorithm_dropdown = tk.OptionMenu(self.master, self.algorithm_var, '决策树', 'CNN', 'CNN-LSTM') self.algorithm_dropdown.grid(row=1, column=1) self.confirm_button = tk.Button(self.master, text='确认', command=self.run_program) self.confirm_button.grid(row=2, column=0)如何修改这个界面的布局，用place函数

2023-05-19 上传
super().__init__(master) self.master = master self.master.title('主界面') self.master.geometry('300x200') self.dataset_label = tk.Label(self.master, text='数据集：') self.dataset_label.place(x...

algorithm = (KMeans(n_clusters = 6 ,init='k-means++', n_init = 10 ,max_iter=300, tol=0.0001, random_state= 0 , algorithm='elkan') ) algorithm.fit(X1) centroids1 = algorithm.cluster_centers_ labels1 = algorithm.labels_ print(labels1) 将centroids1降维

2023-06-03 上传
将`centroids1`降维可以使用主成分分析（PCA）或者 t-SNE 等方法。下面是对`centroids1`进行 PCA 降维的示例代码： ```python from sklearn.decomposition import PCA # 定义 PCA 模型，将维度降至 2 ...

import numpy as np import pandas as pd import talib def initialize(context): context.symbol = 'BTCUSDT' context.window_size = 5 context.deviation = 1 context.trade_size = 0.01 context.stop_loss = 0.05 context.take_profit = 0.1 schedule_function(rebalance, date_rules.every_day(), time_rules.market_open()) def rebalance(context, data): price = data.history(context.symbol, 'close', context.window_size + 1, '1d') signal = mean_reversion_signal(price, context.window_size, context.deviation) current_position = context.portfolio.positions[context.symbol].amount if signal[-1] == 1 and current_position <= 0: target_position_size = context.trade_size / data.current(context.symbol, 'close') order_target_percent(context.symbol, target_position_size) elif signal[-1] == -1 and current_position >= 0: order_target(context.symbol, 0) elif current_position > 0: current_price = data.current(context.symbol, 'close') stop_loss_price = current_price * (1 - context.stop_loss) take_profit_price = current_price * (1 + context.take_profit) if current_price <= stop_loss_price or current_price >= take_profit_price: order_target(context.symbol, 0) def moving_average(x, n): ma = talib.SMA(x, timeperiod=n) return ma def std_deviation(x, n): std = talib.STDDEV(x, timeperiod=n) return std def mean_reversion_signal(price, window_size, deviation): ma = moving_average(price, window_size) std = std_deviation(price, window_size) upper_band = ma + deviation * std lower_band = ma - deviation * std signal = np.zeros_like(price) signal[price > upper_band] = -1 # 卖出信号 signal[price < lower_band] = 1 # 买入信号 return signal ''' 运行回测 ''' start_date = pd.to_datetime('2019-01-01', utc=True) end_date = pd.to_datetime('2021-01-01', utc=True) results = run_algorithm( start=start_date, end=end_date, initialize=initialize, capital_base=10000, data_frequency='daily', bundle='binance' ) ''' 查看回测结果 ''' print(results.portfolio_value)运行有错误

2023-05-26 上传
另外，还需要导入run_algorithm函数，可以使用如下语句进行导入： from zipline import run_algorithm 下面是修改后的代码： ``` import numpy as np import pandas as pd import talib from zipline import run_...
weixin_42653672
  • 粉丝: 105
  • 资源: 1万+
上传资源 快速赚钱

最新资源