算法

反正态分布算法“反正态分布算法”这个词在中文语境下通常指的是标准正态分布累积分布函数（CDF）的“反函数”算法。在统计学和计算机科学中，它有一个更专业的名称：分位数函数 (Quantile Function) 或 Probit 函数。

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csp信奥赛c++中的递归和递推研究斐波那契数列是指这样的数列：数列的第一个和第二个数都为 1 1 1，接下来每个数都等于前面 2 2 2 个数之和。

五.serialize.h中的CDataStream类在区块链中，有大量序列化的需求，比如进行哈希运算时，要将类对象序列化再进行哈希。存储到磁盘里也需要序列化和反序列化，网络传输也是。

小O的算法实验室

2025年SEVC，考虑组件共享的装配混合流水车间批量流调度的多策略自适应差分进化算法，深度解析+性能实测针对考虑组件共享的装配混合流水车间批量流调度问题，本文建立了一个最小化最大完工时间和在制品库存的混合整数线性规划模型，并提出了一种多策略自适应差分进化算法（MSDE）进行高效求解，该算法通过融合三种面向特定问题的初始化策略提升了初始种群的质量与多样性，利用基于Q-learning的机制自适应选择交叉与变异算子以平衡全局探索与局部开发，并附加了专门的库存缩减策略，以在不延长总工期的前提下大幅减少在制品数量。

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蓝桥杯最后冲刺（三）求最短路径 → 必用 BFS迷宫、走地图、最少步数 → BFS 又快又稳有 n 个货物和一艘最大载重量为 m 的船，每个货物有一个重量。每个货物要么装，要么不装。请你求出在不超过最大载重的前提下，船能装载的最大重量。

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LeetCode热题100 跳跃游戏给你一个非负整数数组 nums ，你最初位于数组的第一个下标。数组中的每个元素代表你在该位置可以跳跃的最大长度。判断你是否能够到达最后一个下标，如果可以，返回 true ；否则，返回 false 。

【C++&string】寻找字符串中第一个唯一字符：两种经典解法详解在字符串处理问题中，寻找第一个不重复的字符是一个经典面试题。这类问题不仅考察对字符串处理的基本功，还考察对数据结构和算法的灵活应用。本文将详细分析两种不同的解法，并探讨它们的优缺点。

机器学习(二十九) 稀疏表示与字典学习(LASSO算法、KSVD算法、奇异值分解)特征选择考虑的问题是特征具有"稀疏性"，即矩阵中的许多列与当前学习任务无关，通过特征选择去除这些列，模型的训练过程仅需在较小的矩阵上进行，学习任务的难度会有所降低，涉及的计算和存储开销会减少，学得模型的可解释性也会提高，因为模型所建立的"输入-输出"关系会更清晰。

笔试训练48天:跳台阶一只青蛙一次可以跳上1级台阶，也可以跳上2级。求该青蛙跳上一个 n 级的台阶总共有多少种跳法（先后次序不同算不同的结果）。

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【从0到1】从 0 到 1：Tuan 语言的概念、架构与原型（中英文对照）一、概念 / Concept中文 English 0 的状态：传统编程语言基于线性逻辑、确定状态机、变量/函数/对象。这种模型可预测、可分析，但无法产生真正的创造力。 State 0: Traditional languages are based on linear logic, deterministic state machines, variables/functions/objects. This model is predictab

【图】图的存储结构图的存储结构邻接矩阵-无向代码如下邻接矩阵-有向邻接矩阵-带权值邻接表-无向邻接表-有向逆邻接表邻接表

【C语言】-数据在内存中的存储（1）❄️专栏传送门：《C语言》《数据结构》 🌟Gitee仓库：《C语言》《数据结构》当我们了解了整数在内存中存储后，我们调试看⼀个细节：

做怪小疯子

LeetCode刷题——15.动态规划模式动态规划(DP)涉及将问题分解为更小的子问题，并使用自底向上或自顶向下的方法解决它们。对于具有重叠子问题和最优子结构的问题使用此模式。

《算法题讲解指南：优选算法-字符串》--61.最长公共前缀，62.最长回文子串，63.二进制求和，64.字符串相乘🔥小叶-duck：个人主页❄️个人专栏：《Data-Structure-Learning》《C++入门到进阶&自我学习过程记录》《算法题讲解指南》--优选算法《算法题讲解指南》--递归、搜索与回溯算法《算法题讲解指南》--动态规划算法

如竟没有火炬

搜索二维矩阵给你一个满足下述两条属性的 m x n 整数矩阵：给你一个整数 target ，如果 target 在矩阵中，返回 true ；否则，返回 false 。

从零开始学C++--类和对象浅拷贝问题示例：深拷贝解决方案：如果需要定义以下任一函数，通常需要全部定义：显式要求编译器生成默认实现：

PlatEMO 深度实战解析——从底层架构到 CMOPs 与 MMO 算法魔改对于从事进化计算（Evolutionary Computation）和多目标优化（MOO）研究的科研人员来说，BIMK 团队开发的 PlatEMO 绝对是目前生态最好、使用最广泛的 MATLAB 平台。然而，大多数初学者往往只停留在“点点 GUI 界面跑跑基准测试”的阶段。

郝学胜-神的一滴

自动微分实战：梯度下降的迭代实现与梯度清零核心解析在深度学习的参数优化中，梯度下降是最基础也最核心的算法，而自动微分则是高效计算梯度的关键手段。从手动推导梯度到代码层面的迭代更新，从梯度累加的坑到梯度清零的实操，每一个细节都决定着参数优化的成败。今天我们就从实战角度，拆解基于PyTorch的自动微分实现，手把手搞定梯度下降的完整流程，理解梯度清零的底层逻辑，让参数更新更精准！