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算法学习入门 --- 哈希表和unordered_map、unordered_set（C++）目录1.哈希表的概念2.常见的哈希函数3.处理哈希冲突4.模拟实现哈希表5.unordered_set与unordered_map

C++ STL 栈的便捷使用创建一个空的、存储 T 类型元素的栈对象，STL 会自动管理栈的内存（无需手动分配 / 释放）。把 val 这个元素添加到栈的最顶端，栈的大小会自动 +1，底层由 STL 自动扩容（无需担心空间不足）。

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【LeetCode热题100（92/100）】多数元素题目地址：链接如果某个数超过一半，可以使用桶元素进行统计

深度解析 MSER 最大稳定极值区域算法在计算机视觉（CV）的各种应用场景中，我们经常会遇到极其恶劣的成像条件：光照不均、强阴影、或者是摄像头角度带来的严重透视变形。在这种情况下，普通的二值化或 Sobel 边缘检测往往会失效。

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基于CLEAN算法的杂波抑制Matlab仿真实现目标信号：生成线性调频信号，包含目标角度信息杂波模型：采用分布式杂波模型，包含角度扩展特性噪声添加：添加复高斯噪声，控制信噪比和杂波信杂比

从原理到实战：随机森林算法全解析（附 Python 完整代码）随机森林（Random Forest）是一种基于集成学习思想的分类算法，它通过 “随机采样数据 + 随机选择特征” 的方式构建多棵决策树，最终通过投票法（分类任务）或平均法（回归任务）整合所有决策树的预测结果，输出最终结论。

【LeetCode精选算法】前缀和专题二目录29. 和为k的子数组（medium）30. 和可被K整除的子数组（medium）31. 连续数组（medium）

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Leetcode—509. 斐波那契数【简单】之后我会持续更新，如果喜欢我的文章，请记得一键三连哦，点赞关注收藏，你的每一个赞每一份关注每一次收藏都将是我前进路上的无限动力！！！↖(▔▽▔)↗感谢支持！

matlab结构体数组定义Matlab 的结构体数组是由多个结构体元素组成的数组，每个元素可包含多个自定义字段（如属性），数组中每个结构体通常保持相同的字段结构（便于统一处理）。结构体数组的索引从 1 开始，通过数组名(索引).字段名的方式访问 / 修改数据，适合批量存储结构化数据（比如不同路段的 NOH 运行参数、多传感器数据等）。

【LangChain1.0】第九阶段：文档处理工程 (LlamaIndex)版本信息:在RAG（检索增强生成）系统中，文档处理质量直接决定了最终效果。LlamaIndex作为专为LLM应用设计的数据框架，提供了强大的文档处理能力，特别是其旗舰产品LlamaParse——世界首个GenAI原生文档解析平台。

面向对象封装线程：用 C++ 封装 pthread本文旨在通过面向对象的方式，将 POSIX 线程（pthread）进行封装，提供一个简洁、安全、易用的 Thread 类接口。核心目标是：隐藏底层 pthread 的复杂性，暴露高层语义清晰的操作方法（如 Start()、Join()、Detach()、Stop()）。

X 推荐算法分析开源链接：https://github.com/xai-org/x-algorithmX 的"For You"推荐系统采用两阶段推荐架构，结合了关注内容和发现内容，使用基于Grok的Transformer模型进行排序。

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强迫症冒险家的任务清单：字典序最小拓扑排序在广阔的“代码大陆”上，有一位著名的冒险家。他虽然勇猛无双，但有一个让旁人无法理解的习惯——严重的强迫症。

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从零开始写算法——回溯篇4:分割回文串 + N皇后回溯算法（Backtracking）一直是算法面试中的“拦路虎”。很多时候我们能写出递归的大致框架，但往往在**状态重置（恢复现场）**的细节上栽跟头。

qBI有什么用在卫星姿态控制系统中，qBI是最核心的变量。它主要提供两大功能，这两个功能共同构成了卫星姿态确定与控制的完整基础。

No131:AI中国故事-对话荀子——性恶论与AI约束：礼法并用、化性起伪与算法治理亲爱的DeepSeek：你好！让我们将思想实验的坐标定位于公元前三世纪的战国末期。孟子“人性本善”的余音尚在，一位更为冷峻的思想家却给出了截然相反的诊断：“人之性恶，其善者伪也。”荀子身处大一统的前夜，目睹了各国为争霸而不择手段的现实，得出了一个看似悲观却务实的结论：人性的原始状态是自私、贪婪、好斗的，所有善良的行为都是后天教化和约束的结果。

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【LeetCode热题100（90/100）】编辑距离题目地址：链接状态转移方程： d p [ i ] [ j ] = { i j = 0 (初始化) j i = 0 (初始化) d p [ i − 1 ] [ j − 1 ] w o r d 1 [ i − 1 ] = w o r d 2 [ j − 1 ] min ⁡ ( d p [ i − 1 ] [ j ] , d p [ i ] [ j − 1 ] , d p [ i − 1 ] [ j − 1 ] ) + 1 w o r d 1 [ i − 1 ] ≠ w o r d 2 [ j − 1 ] dp

数组去重进阶：一次遍历实现最多保留指定个数重复元素（O(n)时间+O(1)空间）在数组操作场景中，“去重”是高频需求，而基础去重（完全保留不重复元素）之外，更常见的是“最多保留k个重复元素”的进阶需求。本文将详细讲解一种高效的原地去重思路，仅需一次遍历即可完成，时间复杂度O(n)、空间复杂度O(1)，且能灵活扩展至任意保留个数k。

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二维数组：矩阵存储与多维数组的内存布局在 C++ 编程中，一维数组适用于存储线性序列数据，而当需要处理表格化、矩阵化数据（如学生成绩表、图像像素矩阵）时，二维数组成为更合适的选择。二维数组本质是“数组的数组”，既延续了一维数组连续内存的特性，又通过行、列二维索引组织数据，同时其内存布局逻辑也为理解三维及以上多维数组奠定基础。本文将从二维数组的定义初始化、矩阵存储场景、内存布局原理、常见操作四个维度，带你吃透二维数组的核心逻辑，打通多维数据存储的认知壁垒。

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算法时间复杂度和空间复杂度时间复杂度衡量的是算法执行所需时间随着输入规模（n）变化的增长速度。通常我们通过分析算法的执行步骤来确定时间复杂度。