C#面：简述 数组、链表、哈希、队列、栈数据结构特点，各自优点和缺点
C# 数组、链表、哈希、队列和栈是常见的数据结构，它们各自有不同的特点、优点和缺点。 数组： 特点：数组是一种线性数据结构，它由一组相同类型的元素组成，这些元素在内存中是连续存储的。优点：数组具有快速的随机访问能力，可以通过索引直接访问任意位置的元素。缺点：数组的大小是固定的，一旦创建后无法改变大小，需要预先知道数组的长度。插入和删除元素的操作比较低效，需要移动其他元素。 链表： 特点：链表是一种非连...
广东一季度社融增长1.2万亿、贷款余额同比增长8.23%，信贷投向结构更加优化
与广东经济占全国份额基本一致，增速与广东经济增长和价格水平预期目标基本匹配，处于合理适度区间，为实体经济回升向好提供了稳固有力的支持。”人民银行广东省分行调查统计处副处长邹炜在新闻发布会上说。信贷投向结构更加优化一季度，广东信贷增长呈现有三大特点：信贷投放节奏更加平稳、信贷投向结构更加优化、信贷区域分布更趋均衡。邹炜表示，去年下半年以来，人民银行加强引导信贷均衡投放，缓解金融机构“冲时点”现象，今年一...
学习笔记-数据结构-树与二叉树（2024-4-22）
递归遍历二叉树 先序遍历： typedef struct BiTNode{ Elemtype data; struct BiTNode *lchild,*rchild;}BiTNode,*BiTree;void PreOrder(BiTree T){ if(T!=NULL) { vist(T);//访问根节点 PreOrder(T->lchild);//递归遍历左子树 PreOrder(T-...
数据结构面试常见问题：什么是二叉树？如何进行二叉树的遍历？
二叉树的介绍 二叉树是一种特殊的数据结构，它的每个元素都有零个、一个或两个子元素。这些元素被称为节点，每个节点都有一个值，以及两个指向其子节点的链接。 这种结构就像一个家族树，每个节点都有一个父节点（除了顶部的根节点），以及左右两个子节点。在实际项目中，我们经常会用到二叉树这种数据结构，它在数据存储、搜索等方面都有着广泛的应用。 接下来，我们将深入探讨二叉树的结构，包括节点、父节点、子节点、叶节点、...
主成分分析（PCA）：揭秘数据的隐藏结构
选定的特征向量将原始数据转换到新的特征空间，这些新的特征就是我们的主成分。 4. PCA的应用 PCA的应用广泛，涉及各个领域： 数据可视化：通过将高维数据降至二维或三维，PCA可以帮助我们可视化数据结构，便于观察样本之间的相似性和差异性。去噪：PCA可以通过忽略那些贡献较小的成分来滤除噪声，强化数据中最重要的信号。特征抽取和数据压缩：在机器学习模型中，使用PCA可以减少特征的数量，提高算法的效率和性...
学习笔记-数据结构-树与二叉树（2024-04-23）
线索二叉树 传统的二叉链表存储仅能体现一种父子关系，不能直接得到节点在遍历中的前驱或后继。在含有n个节点的二叉树中，有n+1个空指针。这是因为每个叶节点都有2个空指针，每个度为1的节点都有1个空指针，空指针总数为2n0+n1，又因为n0=n2+1，所以空指针的总数为n0+n1+n2+1=n+1。由此设想利用这些空指针来指向其前驱或后继。 引入线索二叉树正是为了加快查找节点前驱和后继的速度。 规定：若...
数据结构练习-线性表定义与基本操作
B. 一个有限序列，不可以为空 C. 一个无限序列，可以为空 D.一个无限序列，不可以为空 解析： 在计算机科学中，线性表是一种基本的数据结构，用来存储一系列有序的元素。 选项A：一个有限序列，可以为空 有限序列：这意味着序列的长度是固定的，不会无限延伸，这与计算机资源的限制相符。在实际应用中，数据结构的大小通常是有限制的，...
数据结构练习-算法与时间复杂度
了额外的抽象和管理层（如垃圾回收）。因此，低级语言在执行效率方面通常优于高级语言。 综合以上分析，选项①和④中的说法是错误的。因此，正确答案是 C. ①④。这些解析有助于清晰地理解数据结构和算法分析中的一些基础概念，尤其是对初学者来说。 笔记： 原地算法（In-place）: 通常只需要固定的、常数量的额外空间。 时间复杂度O(n) vs O(n²): O(n) 在大多...
数据结构与算法学习笔记四---队列的表示和实现(C++)
6.清空队列 7.队列头元素 8.入队 9.出队 10.完整代码 前言 队列也是一中受限的线性表，只能在表的一段进行插入操作，在表的另外一段进行删除操作。和线性表一样，仍然是一对一的关系。存储结构也有两种方式：顺序队列和链队列。运算规则为先进先出。基本操作位入队或者出队，建空队列，判断队列为空或者队列已满等操作。 队列在现实中也有着很多的应用场景，例如离散事件的模拟、操作系统中...
深度学习基础——循环神经网络的结构及参数更新方式
深度学习基础——循环神经网络的结构及参数更新方式 深度学习领域的一大重要分支是循环神经网络（Recurrent Neural Networks，简称RNN），它是一种用于处理序列数据的神经网络结构。与传统的前馈神经网络不同，循环神经网络能够利用序列中的时间信息，从而更好地建模序列数据的依赖关系。 1. 概述 循环神经网络是一种具有循环连接的神经网络结构，用于处理序列数据，如文本、时间序列等。其主要特...