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算法 - 查找算法(顺序、折半、红黑树、AVL树、B+树、散列)

查找

顺序查找

查找算法原理
顺序查找是一种简单的查找方法,从数组的第一个元素开始,依次比较每个元素,直到找到目标元素或者数组结束为止。

实现步骤

  1. 从数组的第一个元素开始。
  2. 逐一比较数组中的元素与目标值。
  3. 如果找到目标值,返回其索引。
  4. 如果遍历完整个数组仍未找到,返回-1。

C语言代码

#include <stdio.h>int sequential_search(int arr[], int n, int target) {for (int i = 0; i < n; i++) {if (arr[i] == target) {return i;}}return -1;
}int main() {int arr[] = {2, 4, 6, 8, 10};int target = 6;int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int result = sequential_search(arr, n, target);if (result != -1) {printf("Element found at index %d\n", result);} else {printf("Element not found\n");}return 0;
}

代码解释

  • int sequential_search(int arr[], int n, int target): 定义顺序查找函数,参数为数组、数组长度和目标值。
  • for (int i = 0; i < n; i++): 遍历数组。
  • if (arr[i] == target): 如果找到目标值。
  • return i: 返回目标值的索引。
  • return -1: 如果未找到目标值,返回-1。

折半查找(也称二分查找)

查找算法原理
折半查找是一种在有序数组中查找目标值的高效方法。它通过不断将查找范围减半,直到找到目标值或范围为空为止。

实现步骤

  1. 确定查找范围的起始和结束索引。
  2. 计算中间索引。
  3. 比较中间元素与目标值。
  4. 如果中间元素等于目标值,返回其索引。
  5. 如果中间元素小于目标值,缩小查找范围至右半部分。
  6. 如果中间元素大于目标值,缩小查找范围至左半部分。
  7. 重复上述步骤直到找到目标值或范围为空。

C语言代码

#include <stdio.h>int binary_search(int arr[], int n, int target) {int left = 0, right = n - 1;while (left <= right) {int mid = left + (right - left) / 2;if (arr[mid] == target) {return mid;}if (arr[mid] < target) {left = mid + 1;} else {right = mid - 1;}}return -1;
}int main() {int arr[] = {2, 4, 6, 8, 10};int target = 6;int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int result = binary_search(arr, n, target);if (result != -1) {printf("Element found at index %d\n", result);} else {printf("Element not found\n");}return 0;
}

代码解释

  • int binary_search(int arr[], int n, int target): 定义二分查找函数,参数为数组、数组长度和目标值。
  • int left = 0, right = n - 1: 初始化左右索引。
  • while (left <= right): 当查找范围有效时。
  • int mid = left + (right - left) / 2: 计算中间索引。
  • if (arr[mid] == target): 如果找到目标值。
  • return mid: 返回目标值的索引。
  • if (arr[mid] < target): 如果中间元素小于目标值。
  • left = mid + 1: 调整左索引。
  • else: 如果中间元素大于目标值。
  • right = mid - 1: 调整右索引。
  • return -1: 如果未找到目标值,返回-1。

分块查找

查找算法原理
分块查找将数据分成若干块,并在每块中进行线性查找。首先找到目标值可能所在的块,然后在该块中进行顺序查找。

实现步骤

  1. 将数据分成若干块。
  2. 在块索引中找到目标值可能所在的块。
  3. 在该块中进行顺序查找。

C语言代码

#include <stdio.h>int block_search(int arr[], int n, int target, int block_size) {int block_count = (n + block_size - 1) / block_size;for (int i = 0; i < block_count; i++) {int start = i * block_size;int end = start + block_size;if (end > n) end = n;if (arr[end - 1] >= target) {for (int j = start; j < end; j++) {if (arr[j] == target) {return j;}}return -1;}}return -1;
}int main() {int arr[] = {2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18};int target = 10;int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]);int block_size = 3;int result = block_search(arr, n, target, block_size);if (result != -1) {printf("Element found at index %d\n", result);} else {printf("Element not found\n");}return 0;
}

代码解释

  • int block_search(int arr[], int n, int target, int block_size): 定义分块查找函数,参数为数组、数组长度、目标值和块大小。
  • int block_count = (n + block_size - 1) / block_size: 计算块的数量。
  • for (int i = 0; i < block_count; i++): 遍历每个块。
  • int start = i * block_size: 计算当前块的起始索引。
  • int end = start + block_size: 计算当前块的结束索引。
  • if (end > n) end = n: 如果结束索引超过数组长度,调整结束索引。
  • if (arr[end - 1] >= target): 如果目标值在当前块中。
  • for (int j = start; j < end; j++): 在块中进行顺序查找。
  • if (arr[j] == target): 如果找到目标值。
  • return j: 返回目标值的索引。
  • return -1: 如果未找到目标值,返回-1。

二叉排序树查找

查找算法原理
二叉排序树(BST)是一种二叉树,每个节点的左子树所有值都小于该节点的值,右子树所有值都大于该节点的值。在BST中查找目标值时,通过比较当前节点值与目标值,决定在左子树或右子树中继续查找。

实现步骤

  1. 从根节点开始。
  2. 比较当前节点值与目标值。
  3. 如果相等,返回该节点。
  4. 如果目标值小于当前节点值,在左子树中递归查找。
  5. 如果目标值大于当前节点值,在右子树中递归查找。
  6. 如果节点为空,返回未找到。

C语言代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>struct TreeNode {int val;struct TreeNode *left, *right;
};struct TreeNode* create_node(int key) {struct TreeNode* new_node = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));new_node->val = key;new_node->left = new_node->right = NULL;return new_node;
}struct TreeNode* insert(struct TreeNode* node, int key) {if (node == NULL) return create_node(key);if (key < node->val)node->left = insert(node->left, key);else if (key > node->val)node->right = insert(node->right, key);return node;
}struct TreeNode* search(struct TreeNode* root, int target) {if (root == NULL || root->val == target)return root;if (target < root->val)return search(root->left, target);return search(root->right, target);
}int main() {struct TreeNode* root = NULL;int keys[] = {20, 8, 22, 4, 12, 10, 14};int n = sizeof(keys) / sizeof(keys[0]);for (int i = 0; i < n; i++) {root = insert(root, keys[i]);}int target = 10;struct TreeNode* result = search(root, target);if (result != NULL) {printf("Element found: %d\n", result->val);} else {printf("Element not found\n");}return 0;
}

代码解释

  • struct TreeNode: 定义二叉排序树节点结构。
  • struct TreeNode* create_node(int key): 创建新节点。
  • struct TreeNode* insert(struct TreeNode* node, int key): 插入节点。
  • struct TreeNode* search(struct TreeNode* root, int target): 查找节点。
  • int main(): 主函数,演示插入和查找操作。

平衡二叉树(AVL树)

查找算法原理
平衡二叉树是一种自平衡的二叉排序树,其左右子树的高度差最多为1,确保查找、插入、删除的时间复杂度为O(log n)。

实现步骤

  1. 插入节点后,通过旋转操作保持树的平衡。
  2. 左旋和右旋操作用于重新平衡树。
  3. 计算每个节点的高度以保持平衡。

C语言代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>struct TreeNode {int val;struct TreeNode *left, *right;int height;
};int max(int a, int b) {return (a > b) ? a : b;
}int height(struct TreeNode *N) {return (N == NULL) ? 0 : N->height;
}struct TreeNode* create_node(int key) {struct TreeNode* node = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));node->val = key;node->left = node->right = NULL;node->height = 1;return node;
}struct TreeNode* right_rotate(struct TreeNode *y) {struct TreeNode *x = y->left;struct TreeNode *T2 = x->right;x->right = y;y->left = T2;y->height = max(height(y->left), height(y->right)) + 1;x->height = max(height(x->left), height(x->right)) + 1;return x;
}struct TreeNode* left_rotate(struct TreeNode *x) {struct TreeNode *y = x->right;struct TreeNode *T2 = y->left;y->left = x;x->right = T2;x->height = max(height(x->left), height(x->right)) + 1;y->height = max(height(y->left), height(y->right)) + 1;return y;
}int get_balance(struct TreeNode *N) {return (N == NULL) ? 0 : height(N->left) - height(N->right);
}struct TreeNode* insert(struct TreeNode* node, int key) {if (node == NULL)return create_node(key);if (key < node->val)node->left = insert(node->left, key);else if (key > node->val)node->right = insert(node->right, key);elsereturn node;node->height = 1 + max(height(node->left), height(node->right));int balance = get_balance(node);if (balance > 1 && key < node->left->val)return right_rotate(node);if (balance < -1 && key > node->right->val)return left_rotate(node);if (balance > 1 && key > node->left->val) {node->left = left_rotate(node->left);return right_rotate(node);}if (balance < -1 && key < node->right->val) {node->right = right_rotate(node->right);return left_rotate(node);}return node;
}struct TreeNode* search(struct TreeNode* root, int target) {if (root == NULL || root->val == target)return root;if (target < root->val)return search(root->left, target);return search(root->right, target);
}int main() {struct TreeNode* root = NULL;int keys[] = {20, 8, 22, 4, 12, 10, 14};int n = sizeof(keys) / sizeof(keys[0]);for (int i = 0; i < n; i++) {root = insert(root, keys[i]);}int target = 10;struct TreeNode* result = search(root, target);if (result != NULL) {printf("Element found: %d\n", result->val);} else {printf("Element not found\n");}return 0;
}

代码解释

  • 定义AVL树节点结构,包含节点值、左子树、右子树和节点高度。
  • create_node 函数用于创建新节点。
  • right_rotateleft_rotate 函数用于保持树的平衡。
  • get_balance 函数用于计算节点的平衡因子。
  • insert 函数用于插入节点并保持树的平衡。
  • search 函数用于查找节点。

红黑树

查找算法原理
红黑树是一种自平衡的二叉查找树,每个节点包含一个颜色(红色或黑色)。通过节点颜色和旋转操作保持树的平衡,确保查找、插入、删除操作的时间复杂度为O(log n)。

实现步骤

  1. 插入节点后通过颜色调整和旋转操作保持树的平衡。
  2. 左旋和右旋操作用于重新平衡树。
  3. 确保树的性质:根节点是黑色,红色节点的子节点是黑色,从任一节点到叶子节点的路径上黑色节点数相同。

C语言代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>enum Color { RED, BLACK };struct TreeNode {int val;enum Color color;struct TreeNode *left, *right, *parent;
};struct TreeNode* create_node(int key) {struct TreeNode* node = (struct TreeNode*)malloc(sizeof(struct TreeNode));node->val = key;node->color = RED;node->left = node->right = node->parent = NULL;return node;
}void left_rotate(struct TreeNode** root, struct TreeNode* x) {struct TreeNode* y = x->right;x->right = y->left;if (y->left != NULL) y->left->parent = x;y->parent = x->parent;if (x->parent == NULL)*root = y;else if (x == x->parent->left)x->parent->left = y;elsex->parent->right = y;y->left = x;x->parent = y;
}void right_rotate(struct TreeNode** root, struct TreeNode* y) {struct TreeNode* x = y->left;y->left = x->right;if (x->right != NULL) x->right->parent = y;x->parent = y->parent;if (y->parent == NULL)*root = x;else if (y == y->parent->left)y->parent->left = x;elsey->parent->right = x;x->right = y;y->parent = x;
}void insert_fixup(struct TreeNode** root, struct TreeNode* z) {while (z->parent != NULL && z->parent->color == RED) {if (z->parent == z->parent->parent->left) {struct TreeNode* y = z->parent->parent->right;if (y != NULL && y->color == RED) {z->parent->color = BLACK;y->color = BLACK;z->parent->parent->color = RED;z = z->parent->parent;} else {if (z == z->parent->right) {z = z->parent;left_rotate(root, z);}z->parent->color = BLACK;z->parent->parent->color = RED;right_rotate(root, z->parent->parent);}} else {struct TreeNode* y = z->parent->parent->left;if (y != NULL && y->color == RED) {z->parent->color = BLACK;y->color = BLACK;z->parent->parent->color = RED;z = z->parent->parent;} else {if (z == z->parent->left) {z = z->parent;right_rotate(root, z);}z->parent->color = BLACK;z->parent->parent->color = RED;left_rotate(root, z->parent->parent);}}}(*root)->color = BLACK;
}void insert(struct TreeNode** root, int key) {struct TreeNode* z = create_node(key);struct TreeNode* y = NULL;struct TreeNode* x = *root;while (x != NULL) {y = x;if (z->val < x->val)x = x->left;elsex = x->right;}z->parent = y;if (y == NULL)*root = z;else if (z->val < y->val)y->left = z;elsey->right = z;insert_fixup(root, z);
}struct TreeNode* search(struct TreeNode* root, int target) {while (root != NULL && root->val != target) {if (target < root->val)root= root->left;elseroot = root->right;}return root;
}int main() {struct TreeNode* root = NULL;int keys[] = {20, 8, 22, 4, 12, 10, 14};int n = sizeof(keys) / sizeof(keys[0]);for (int i = 0; i < n; i++) {insert(&root, keys[i]);}int target = 10;struct TreeNode* result = search(root, target);if (result != NULL) {printf("Element found: %d\n", result->val);} else {printf("Element not found\n");}return 0;
}

代码解释

  • 定义红黑树节点结构,包含节点值、颜色、左子树、右子树和父节点。
  • create_node 函数用于创建新节点。
  • left_rotateright_rotate 函数用于保持树的平衡。
  • insert_fixup 函数用于插入节点后的颜色调整和旋转操作。
  • insert 函数用于插入节点并保持树的平衡。
  • search 函数用于查找节点。

B树

查找算法原理
B树是一种自平衡的树数据结构,广泛应用于数据库和文件系统中。B树节点可以有多个子节点和关键字,确保查找、插入、删除操作的时间复杂度为O(log n)。

实现步骤

  1. B树的每个节点可以包含多个关键字和子节点。
  2. 关键字和子节点根据值进行分布。
  3. 插入和删除操作需要保持树的平衡,通过节点分裂和合并操作实现。

C语言代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>#define T 3struct BTreeNode {int *keys;int t;struct BTreeNode **C;int n;int leaf;
};struct BTreeNode* create_node(int t, int leaf) {struct BTreeNode* node = (struct BTreeNode*)malloc(sizeof(struct BTreeNode));node->t = t;node->leaf = leaf;node->keys = (int*)malloc((2*t-1) * sizeof(int));node->C = (struct BTreeNode**)malloc((2*t) * sizeof(struct BTreeNode*));node->n = 0;return node;
}void traverse(struct BTreeNode* root) {int i;for (i = 0; i < root->n; i++) {if (!root->leaf)traverse(root->C[i]);printf(" %d", root->keys[i]);}if (!root->leaf)traverse(root->C[i]);
}struct BTreeNode* search(struct BTreeNode* root, int k) {int i = 0;while (i < root->n && k > root->keys[i])i++;if (root->keys[i] == k)return root;if (root->leaf)return NULL;return search(root->C[i], k);
}void insert_non_full(struct BTreeNode* x, int k);
void split_child(struct BTreeNode* x, int i, struct BTreeNode* y);void insert(struct BTreeNode** root, int k) {struct BTreeNode* r = *root;if (r->n == 2*T-1) {struct BTreeNode* s = create_node(r->t, 0);s->C[0] = r;split_child(s, 0, r);int i = 0;if (s->keys[0] < k)i++;insert_non_full(s->C[i], k);*root = s;} else {insert_non_full(r, k);}
}void split_child(struct BTreeNode* x, int i, struct BTreeNode* y) {struct BTreeNode* z = create_node(y->t, y->leaf);z->n = T - 1;for (int j = 0; j < T-1; j++)z->keys[j] = y->keys[j+T];if (!y->leaf) {for (int j = 0; j < T; j++)z->C[j] = y->C[j+T];}y->n = T - 1;for (int j = x->n; j >= i+1; j--)x->C[j+1] = x->C[j];x->C[i+1] = z;for (int j = x->n-1; j >= i; j--)x->keys[j+1] = x->keys[j];x->keys[i] = y->keys[T-1];x->n = x->n + 1;
}void insert_non_full(struct BTreeNode* x, int k) {int i = x->n - 1;if (x->leaf) {while (i >= 0 && x->keys[i] > k) {x->keys[i+1] = x->keys[i];i--;}x->keys[i+1] = k;x->n = x->n + 1;} else {while (i >= 0 && x->keys[i] > k)i--;if (x->C[i+1]->n == 2*T-1) {split_child(x, i+1, x->C[i+1]);if (x->keys[i+1] < k)i++;}insert_non_full(x->C[i+1], k);}
}int main() {struct BTreeNode* root = create_node(T, 1);int keys[] = {10, 20, 5, 6, 12, 30, 7, 17};int n = sizeof(keys) / sizeof(keys[0]);for (int i = 0; i < n; i++) {insert(&root, keys[i]);}printf("Traversal of the constructed tree is ");traverse(root);int target = 6;struct BTreeNode* result = search(root, target);if (result != NULL) {printf("\nElement found");} else {printf("\nElement not found");}return 0;
}

代码解释

  • 定义B树节点结构,包含关键字、子节点、关键字数量和是否为叶子节点。
  • create_node 函数用于创建新节点。
  • traverse 函数用于遍历B树。
  • search 函数用于查找节点。
  • insert 函数用于插入节点。
  • split_child 函数用于分裂节点。
  • insert_non_full 函数用于在非满节点中插入关键字。

B+树

查找算法原理
B+树是B树的一种变种,所有数据都存储在叶子节点中,并且叶子节点通过链表相连。B+树的非叶子节点只存储索引,便于范围查找。

实现步骤

  1. B+树的每个节点可以包含多个关键字和子节点。
  2. 关键字和子节点根据值进行分布。
  3. 插入和删除操作需要保持树的平衡,通过节点分裂和合并操作实现。

C语言代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>#define T 3struct BPlusTreeNode {int *keys;struct BPlusTreeNode **C;struct BPlusTreeNode *next;int n;int leaf;
};struct BPlusTreeNode* create_node(int leaf) {struct BPlusTreeNode* node = (struct BPlusTreeNode*)malloc(sizeof(struct BPlusTreeNode));node->keys = (int*)malloc((2*T-1) * sizeof(int));node->C = (struct BPlusTreeNode**)malloc((2*T) * sizeof(struct BPlusTreeNode*));node->next = NULL;node->n = 0;node->leaf = leaf;return node;
}void traverse(struct BPlusTreeNode* root) {struct BPlusTreeNode* current = root;while (!current->leaf)current = current->C[0];while (current) {for (int i = 0; i < current->n; i++)printf(" %d", current->keys[i]);current = current->next;}
}struct BPlusTreeNode* search(struct BPlusTreeNode* root, int k) {int i = 0;while (i < root->n && k > root->keys[i])i++;if (i < root->n && root->keys[i] == k)return root;if (root->leaf)return NULL;return search(root->C[i], k);
}void insert_non_full(struct BPlusTreeNode* x, int k);
void split_child(struct BPlusTreeNode* x, int i, struct BPlusTreeNode* y);void insert(struct BPlusTreeNode** root, int k) {struct BPlusTreeNode* r = *root;if (r->n == 2*T-1) {struct BPlusTreeNode* s = create_node(0);s->C[0] = r;split_child(s, 0, r);int i = 0;if (s->keys[0] < k)i++;insert_non_full(s->C[i], k);*root = s;} else {insert_non_full(r, k);}
}void split_child(struct BPlusTreeNode* x, int i, struct BPlusTreeNode* y) {struct BPlusTreeNode* z = create_node(y->leaf);z->n = T - 1;for (int j = 0; j < T-1; j++)z->keys[j] = y->keys[j+T];if (!y->leaf) {for (int j = 0; j < T; j++)z->C[j] = y->C[j+T];} else {z->next = y->next;y->next = z;}y->n = T - 1;for (int j = x->n; j >= i+1; j--)x->C[j+1] = x->C[j];x->C[i+1] = z;for (int j = x->n-1; j >= i; j--)x->keys[j+1] = x->keys[j];x->keys[i] = y->keys[T-1];x->n = x->n + 1;
}void insert_non_full(struct BPlusTreeNode* x, int k) {int i = x->n - 1;if (x->leaf) {while (i >= 0 && x->keys[i] > k) {x->keys[i+1] = x->keys[i];i--;}x->keys[i+1] = k;x->n = x->n + 1;} else {while (i >= 0 && x->keys[i] > k)i--;if (x->C[i+1]->n == 2*T-1) {split_child(x, i+1, x->C[i+1]);if (x->keys[i+1] < k)i++;}insert_non_full(x->C[i+1], k);}
}int main() {struct BPlusTreeNode* root = create_node(1);int keys[] = {10, 20, 5, 6, 12, 30, 7, 17};int n = sizeof(keys) / sizeof(keys[0]);for (int i = 0; i < n; i++) {insert(&root, keys[i]);}printf("Traversal of the constructed B+ tree is ");traverse(root);int target = 6;struct BPlusTreeNode* result = search(root, target);if (result != NULL) {printf("\nElement found");} else {printf("\nElement not found");}return 0;
}

代码解释

  • 定义B+树节点结构,包含关键字、子节点、下一个节点、关键字数量和是否为叶子节点。
  • create_node 函数用于创建新节点。
  • traverse 函数用于遍历B+树。
  • search 函数用于查找节点。
  • insert 函数用于插入节点。
  • split_child 函数用于分裂节点。
  • insert_non_full 函数用于在非满节点中插入关键字。

散列查找

查找算法原理
散列查找通过散列函数将关键字映射到数组中的位置。使用链地址法处理散列冲突,每个数组位置存储一个链表,链表中的每个节点包含具有相同散列值的关键字。

实现步骤

  1. 使用散列函数计算关键字的散列值。
  2. 根据散列值将关键字插入对应位置的链表中。
  3. 查找时,计算关键字的散列值,然后在链表中查找目标值。

C语言代码

#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>#define TABLE_SIZE 10struct Node {int key;struct Node* next;
};struct Node* hash_table[TABLE_SIZE];unsigned int hash(int key) {return key % TABLE_SIZE;
}void insert(int key) {unsigned int index = hash(key);struct Node* new_node = (struct Node*)malloc(sizeof(struct Node));new_node->key = key;new_node->next = hash_table[index];hash_table[index] = new_node;
}struct Node* search(int key) {unsigned int index = hash(key);struct Node* current = hash_table[index];while (current != NULL) {if (current->key == key)return current;current = current->next;}return NULL;
}void display() {for (int i = 0; i < TABLE_SIZE; i++) {struct Node* current = hash_table[i];printf("hash_table[%d]: ", i);while (current != NULL) {printf("%d -> ", current->key);current = current->next;}printf("NULL\n");}
}int main() {insert(10);insert(20);insert(15);insert(7);insert(32);display();int target = 15;struct Node* result = search(target);if (result != NULL) {printf("Element found: %d\n", result->key);} else {printf("Element not found\n");}return 0;
}

代码解释

  • 定义链表节点结构,包含关键字和下一个节点指针。
  • 定义哈希表为链表节点指针数组。
  • hash 函数用于计算关键字的散列值。
  • insert 函数用于插入关键字到哈希表。
  • search 函数用于查找关键字。
  • display 函数用于显示哈希表的内容。

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目录 一、HikariPool-1 - Starting异常二、Invalid bound statement (not found)异常三、The driver is automatically registered via the SPI and manual loading of the driver class is generally unnecessary异常四、The server time zone value时区报错异常五、补充知识点…...

营销策划方案模板

这应该是目前最详细最完整的营销策划方案模板&#xff0c;营销公司内部都在使用的标准版本&#xff0c;你可以根据自己的营销内容直接填入这个模板&#xff0c;很快就能写好一份至少80分的营销策划方案。 如果暂时用不到也可以先收藏&#xff0c;以备不时之需。 废话不多说&a…...

Python入门基础教程(非常详细)

现在找工作真的越来越难了&#xff01;今年更是难上加难 前几天在网上刷到这样一条热搜&#xff1a; #23岁找工作因年龄大被HR拒绝了# 是这个世界疯了还是我疯了&#xff1f; 合着只想要有20年以上工作经验的应届毕业生是吧 这好像就是现在的就业市场现状&#xff1a;“35岁…...

LeetCode 常见题型汇总

前30 22 生成括号 剪枝 51 N皇后 37 解数独 二分查找 69 求平方根 字典树 位运算 191 求1的个数 231 2的N次方 338 求0到N的比特位为1的个数 动态规划 并查集 LRU缓存 布隆过滤器...

el-select选择器修改背景颜色

<!--* FilePath: topSearch.vue* Author: 是十九呐* Date: 2024-07-18 09:46:03* LastEditTime: 2024-07-18 10:42:03 --> <template><div class"topSearch-container"><div class"search-item"><div class"item-name&quo…...

Shell程序设计

各位看官&#xff0c;从今天开始&#xff0c;我们进入新的专栏Shell学习&#xff0c;Shell 是操作系统的命令行界面&#xff0c;它允许用户通过输入命令与操作系统交互。常见的 Shell 有 Bash 和 Zsh&#xff0c;它们可以执行用户输入的命令或运行脚本文件。Shell 广泛应用于系…...

PyQT6---环境搭建

1、虚拟环境搭建 创建虚拟环境 create -n pyqt6_39 python3.9 切换虚拟环境 conda activate pyqt6_39 2、安装pyqt6 安装pyqt6和pyqt6-tools pip install PyQt6 -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simplepip install pyqt6-tools -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/…...

whisper-api语音识别语音翻译高性能兼容openai接口协议的开源项目

whisper-api 介绍 使用openai的开源项目winsper语音识别开源模型封装成openai chatgpt兼容接口 软件架构 使用uvicorn、fastapi、openai-whisper等开源库实现高性能接口 更多介绍 https://blog.csdn.net/weixin_40986713/article/details/138712293 使用说明 下载代码安装…...

面试题:Java中堆内存和栈内存的区别,缓存数据是把数据放到哪里

目录 堆内存&#xff08;Heap&#xff09;栈内存&#xff08;Stack&#xff09;String字符串的hashcode缓存 在Java中&#xff0c;堆内存&#xff08;Heap&#xff09;和栈内存&#xff08;Stack&#xff09;是两种不同类型的内存区域。它们各自扮演着不同的角色&#xff0c;并…...

【开源库学习】libodb库学习(一)

Hello World Example 在本章中&#xff0c;我们将使用传统的“Hello World”示例展示如何创建一个依赖于ODB进行对象持久化的简单C应用程序。特别是&#xff0c;我们将讨论如何声明持久类、生成数据库支持代码以及编译和运行我们的应用程序。我们还将学习如何使对象持久化&…...

Java中SPI机制原理解析

使用SPI机制前后的代码变化 加载MySQL对JDBC的Driver接口实现 在未使用SPI机制之前&#xff0c;使用JDBC操作数据库的时候&#xff0c;一般会写如下的代码&#xff1a;// 通过这行代码手动加载MySql对Driver接口的实现类 Class.forName("com.mysql.jdbc.Driver") Dr…...

数学建模~~~SPSS相关和回归分析

目录 1.双变量相关分析 1.1理论基础 1.2简单散点图的绘制介绍 1.3相关性分析 1.4分析相关性结果 2.简单线性回归分析 2.1简单概括 2.2分析过程 2.3结果分析 3.曲线回归分析 3.1问题介绍 3.2分析过程 3.3结果分析 1.双变量相关分析 1.1理论基础 双变量相关分析并不…...

【Android】常用基础布局

布局是一种可用于放置很多控件的容器&#xff0c;它可以按照一定的规律调整内部控件的位置&#xff0c;从而编写出精美的界面&#xff0c;布局内不单单可以放控件&#xff0c;也可以嵌套布局&#xff0c;这样可以完成一些复杂的界面&#xff0c;下面就来认识一些常用的布局吧。…...

服务攻防-中间件安全(漏洞复现)

一.中间件-IIS-短文件&解析&蓝屏 IIS现在用的也少了&#xff0c;漏洞也基本没啥用 1、短文件&#xff1a;信息收集 2、文件解析&#xff1a;还有点用 3、HTTP.SYS&#xff1a;蓝屏崩溃 没有和权限挂钩 4、CVE-2017-7269 条件过老 windows 2003上面的漏洞 二.中…...

【SD】深入理解Stable Diffusion与ComfyUI的使用

【SD】深入理解Stable Diffusion与ComfyUI的使用 1. Stable Diffusion&#xff08;SD&#xff09;原理概述2. 各部件详解3. SD的工作流程4. ComfyUI与SD的结合5. 总结 1. Stable Diffusion&#xff08;SD&#xff09;原理概述 整体结构&#xff1a;SD不是单一模型&#xff0c;…...

微信小程序之bind和catch

这两个呢&#xff0c;都是绑定事件用的&#xff0c;具体使用有些小区别。 官方文档&#xff1a; 事件冒泡处理不同 bind&#xff1a;绑定的事件会向上冒泡&#xff0c;即触发当前组件的事件后&#xff0c;还会继续触发父组件的相同事件。例如&#xff0c;有一个子视图绑定了b…...

第一篇:Agent2Agent (A2A) 协议——协作式人工智能的黎明

AI 领域的快速发展正在催生一个新时代&#xff0c;智能代理&#xff08;agents&#xff09;不再是孤立的个体&#xff0c;而是能够像一个数字团队一样协作。然而&#xff0c;当前 AI 生态系统的碎片化阻碍了这一愿景的实现&#xff0c;导致了“AI 巴别塔问题”——不同代理之间…...

AI书签管理工具开发全记录(十九):嵌入资源处理

1.前言 &#x1f4dd; 在上一篇文章中&#xff0c;我们完成了书签的导入导出功能。本篇文章我们研究如何处理嵌入资源&#xff0c;方便后续将资源打包到一个可执行文件中。 2.embed介绍 &#x1f3af; Go 1.16 引入了革命性的 embed 包&#xff0c;彻底改变了静态资源管理的…...

Mobile ALOHA全身模仿学习

一、题目 Mobile ALOHA&#xff1a;通过低成本全身远程操作学习双手移动操作 传统模仿学习&#xff08;Imitation Learning&#xff09;缺点&#xff1a;聚焦与桌面操作&#xff0c;缺乏通用任务所需的移动性和灵活性 本论文优点&#xff1a;&#xff08;1&#xff09;在ALOHA…...

MySQL 8.0 事务全面讲解

以下是一个结合两次回答的 MySQL 8.0 事务全面讲解&#xff0c;涵盖了事务的核心概念、操作示例、失败回滚、隔离级别、事务性 DDL 和 XA 事务等内容&#xff0c;并修正了查看隔离级别的命令。 MySQL 8.0 事务全面讲解 一、事务的核心概念&#xff08;ACID&#xff09; 事务是…...

HubSpot推出与ChatGPT的深度集成引发兴奋与担忧

上周三&#xff0c;HubSpot宣布已构建与ChatGPT的深度集成&#xff0c;这一消息在HubSpot用户和营销技术观察者中引发了极大的兴奋&#xff0c;但同时也存在一些关于数据安全的担忧。 许多网络声音声称&#xff0c;这对SaaS应用程序和人工智能而言是一场范式转变。 但向任何技…...

CVPR2025重磅突破:AnomalyAny框架实现单样本生成逼真异常数据,破解视觉检测瓶颈!

本文介绍了一种名为AnomalyAny的创新框架&#xff0c;该方法利用Stable Diffusion的强大生成能力&#xff0c;仅需单个正常样本和文本描述&#xff0c;即可生成逼真且多样化的异常样本&#xff0c;有效解决了视觉异常检测中异常样本稀缺的难题&#xff0c;为工业质检、医疗影像…...

c# 局部函数 定义、功能与示例

C# 局部函数&#xff1a;定义、功能与示例 1. 定义与功能 局部函数&#xff08;Local Function&#xff09;是嵌套在另一个方法内部的私有方法&#xff0c;仅在包含它的方法内可见。 • 作用&#xff1a;封装仅用于当前方法的逻辑&#xff0c;避免污染类作用域&#xff0c;提升…...

【Linux】Linux安装并配置RabbitMQ

目录 1. 安装 Erlang 2. 安装 RabbitMQ 2.1.添加 RabbitMQ 仓库 2.2.安装 RabbitMQ 3.配置 3.1.启动和管理服务 4. 访问管理界面 5.安装问题 6.修改密码 7.修改端口 7.1.找到文件 7.2.修改文件 1. 安装 Erlang 由于 RabbitMQ 是用 Erlang 编写的&#xff0c;需要先安…...

前端调试HTTP状态码

1xx&#xff08;信息类状态码&#xff09; 这类状态码表示临时响应&#xff0c;需要客户端继续处理请求。 100 Continue 服务器已收到请求的初始部分&#xff0c;客户端应继续发送剩余部分。 2xx&#xff08;成功类状态码&#xff09; 表示请求已成功被服务器接收、理解并处…...