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PROSPECT-PRO模型将叶片干物质分解为叶片蛋白质和碳基组分，可以进一步分析叶片蛋白质与碳基组分对叶片反射光谱的影响。

说明 ⽬录 第⼀章 序章 关于 LeetCode 什么是 Cookbook 为什么会写这个开源书 关于书的封⾯ 关于作者 关于书中的代码 ⽬标读者 编程语⾔ 使⽤说明 互动与勘误 最后 第⼆章 算法专题 Array Backtracking Binary Indexed Tree Binary Search Bit Manipulation Breadth First Search Depth First Search Dynamic Programming Hash Table Linked List Math Segment Tree Sliding Window Sort Stack String Tree Two Pointers Union Find 第三章 ⼀些模板 线段树 Segment Tree 并查集 UnionFind 第四章 Leetcode 题解 1. Two Sum 2. Add Two Numbers 3. Longest Substring Without Repeating Characters 4. ......

电子书、博文和附录分工。电子书以总结、原理、正确性证明为主；博文（题解）以思路、源码、封装类（模板）、测试用例、流程图为主。附录：封装好的类、小题题解、很长的源码和单元测试。 本书针对读者：刚刚入职的软件工程师，假定已经学完了“C++”和“算法与数据结构基础”。工程师和学生不同，工程师的首要目标的实用。工程师用到的知识是未知的，很多都是临时用一下，之后几年甚至一辈子都不会用到。受精力的限制，不可能将所有遇到的知识全部学完。本文会有超多用例，方便工程师从最相近的样例开始修改。所以，本文先讲如何使用，再讲原理，最后讲样例；设计(如：流程图）和源码会作为附录提供。

Datawhale大模型技术竞赛比赛提供数据

困了

神经网络分类代码-服装分类任务

数据结构

Sigmoid回归（Sigmoid Regression）实际上并不是一个标准的回归算法，它更常被用于解决二分类问题。Sigmoid函数（或称为逻辑函数）通常与线性回归结合使用，将线性回归的输出转换为一个介于0和1之间的概率值，从而进行二分类。

包含CT图像和掩模图像

来源可信

功能包括：图像增强 几何变换 灰度处理 图像正变换 图像逆变换 边缘检测 图像编码 图像膨胀与腐蚀 色彩空间变换

八皇后问题scratch代码

打开即用，内含三维路径规划算法中所需的地图数据一份，全部蚁群算法代码。 用 MATLAB打开点击到main函数点击运行即可可得到——图一：适应度值随迭代次数的变化趋势二维图；图二：根据蚁群算法在三维的21*21*2的具有障碍物的地图上规划出来的最短路径图。

为在大学生中倡导学习统计、应用统计的良好氛围，促进大学生关注经济社会热点难点问题，适应大数据时代下高校及统计部门对统计人才的培养要求，中国统计教育学会、全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会联合举办2021年（第七届）全国大学生统计建模大赛，本届大赛主题为“数据新动能的统计测度研究”，旨在提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力，加强创新思维意识，助力推进统计现代化改革。经过一年的筹备、征集和筛选评议工作，最终选出这26篇优秀论文集结成册，展示当代大学生的统计应用能力和研究水平。

数学建模介绍、心得与项目实践文章概览 数学建模，作为连接数学理论与现实问题的桥梁，在现代科学研究和技术应用中发挥着日益重要的作用。本文将对数学建模的基本概念、个人心得以及实际项目实践进行详细介绍，为读者提供一个全面而深入的了解。 首先，文章将简要介绍数学建模的定义和重要性。数学建模是将数学方法应用于实际问题解决的过程，它涉及数学理论、算法设计、数据处理等多个方面。通过数学建模，我们可以将复杂的现实问题转化为数学语言，进而利用数学工具进行分析和求解。这一过程不仅有助于我们深入理解问题的本质，还能为实际决策提供科学依据。 接着，文章将分享作者在数学建模过程中的心得体会。作者通过亲身参与多个建模项目，深刻体会到数学建模的挑战与乐趣。在建模过程中，作者学会了如何选择合适的数学工具、如何合理简化问题、如何处理复杂数据等。同时，作者也认识到数学建模需要扎实的数学基础、良好的逻辑思维和创新能力。这些心得对于想要深入学习数学建模的读者来说，具有很高的参考价值。 最后，文章将展示一些具体的数学建模项目实践案例。这些案例涵盖了不同领域的问题，如金融风险评估、交通流量预测、生态环境保护等。通过介绍这

全部作业题整理

重要参考文献 电机无位置传感器技术是一种新型的电机控制技术，它不需要在电机内部安装位置传感器来检测转子的位置，而是通过测量电机的电压、电流等电气信号，利用先进的控制算法来估算转子的位置。这种技术可以大大简化电机的结构和安装步骤，提高系统的可靠性和稳定性，同时也可以降低系统的成本和维护成本。 在无刷直流电机中，常用的无位置传感器控制方法包括反电势过零检测法、磁链观测法等。这些方法通过检测电机绕组的反电势或磁链等信号，来估算转子的位置，并根据估算结果控制电机的换相和调速。虽然这些方法在低速和静止时存在一定的困难，但在高速和稳定运行时可以取得较好的控制效果。 在永磁同步电机中，也可以采用无位置传感器控制技术。这种技术通常利用电机的凸极效应或磁饱和效应等特性，通过测量电机的电感或磁阻等参数来估算转子的位置。与无刷直流电机相比，永磁同步电机的无位置传感器控制更加复杂，需要更高的控制精度和算法运算能力。 需要注意的是，无位置传感器控制技术虽然具有很多优点，但也存在一些限制和挑战。例如，在低速和静止时，由于反电势和磁链等信号较小，难以准确估算转子的位置，因此需要采用开环启动或特殊的启动策略。此外，在电机参数变化或负载扰动等情况下，也需要对控制算法进行相应的调整和优化，以保证系统的稳定性和性能。

重要参考文献 电机参数辨识在电机控制领域中具有重要的意义，其精度和可靠性直接影响到电机系统的控制效果和稳定性。电机参数辨识的基本原理是通过测量电机的输入电流、输出转速和负载转矩等数据，从中推断出电机的参数值，例如电阻、电感、磁阻等。 电机参数辨识的方法可以分为离线参数辨识和在线参数辨识两种。离线参数辨识是在电机运行之前，通过实验手段采集电机的相关数据，然后对采集到的数据进行处理，从而得到电机的参数值。这种方法虽然能够为控制系统提供电机初始参数值，但是无法跟踪电机在线运行中的参数变化。相对而言，在线参数辨识能够实时跟踪电机参数变化，一旦电机参数发生变化，系统会自动根据相关算法调整控制器的参数，从而提高调速系统的控制性能。 在电机参数辨识过程中，需要建立电机的数学模型，对电机的电路运动学方程进行数学描述。然后，通过实验手段采集电机的相关数据，包括电机的输入电流、输出转速和负载转矩等参数。最后，利用相关算法对采集到的数据进行处理，从而得到电机的参数值。 常见的电机参数辨识方法包括最小二乘法、扩展卡尔曼滤波法、模型参数自适应法以及其他一些智能辨识算法，如神经网络、遗传优化算法等。这些算法各有特点，可以根据具体的应用场景和需求选择合适的算法进行电机参数辨识。 总之，电机参数辨识是电机控制系统中的关键环节，通过准确的参数辨识可以提高电机系统的控制性能和稳定性。随着控制算法和处理器技术的不断发展，电机参数辨识技术将会在更广泛的应用领域中发挥重要作用。

重要参考文献 在永磁同步电机的控制中，弱磁控制是一种有效的方法，可以扩大电机的调速范围，使得电机能够在更高的转速下运行。弱磁控制的基本思想是通过调节电机的电流或电压来改变电机的磁场强度，从而实现电机的高速运行。在实际应用中，弱磁控制通常采用基于电压或电流的闭环控制方式，通过实时监测电机的运行状态来调整控制参数，以保证电机的稳定运行和高效性能。 需要注意的是，弱磁控制虽然可以扩大电机的调速范围，但也会带来一些问题，如电机转矩的减小、效率的降低等。因此，在实际应用中需要根据具体的需求和场景来选择合适的控制策略，以达到最优的控制效果。

四轮转向汽车操纵稳定性仿真

基于传递函数的汽车瞬态响应特性仿真

内容概要： （1）每种书的登记内容至少包括书号、书名、著者、现存量和总库存量等五项。 （2）作为演示系统，不必使用文件，全部数据可以都在内存存放。但是由于上述四项基本业务活动都是通过书号(即关键字)进行的，所以要用B树〈2，4树〉对书号建立索引，以获得高效率。 （3）系统应实现的操作及其功能定义如下: ①采编入库z新购入一种书，经分类和确定书号之后登记到图书账目中去。如果这种书在账中已有，则只将总库存量增加； ②清除库存:某种书已无保留价值，将它从图书账目中注销； ③借阅:如果一种书的现存量大于零，则借出一本，登记借阅者的图书证号和归还期限； ④归还z注销对借阅者的登记，改变该书的现存量； ⑤显示:以凹入表的形式显示B树。这个操作是为了调试和维护的目的而设置的。

内容概要： 参加运动会有n个学校，学校编号为1……n。比赛分成m个男子项目和w个女子项目。项目编号为男子1……m，女子m+1……m+w。不同的项目取前五名或前三名积分；取前五名的积分分别为：7、5、3、2、1，前三名的积分分别为：5、3、2；哪些取前五名或前三名由学生自己设定。（m<=20,n<=20） 要求： （1）可以输入各个项目的前三名或前五名的成绩； （2）能统计各学校总分； （3）可以按学校编号、学校总分、男女团体总分排序输出； （4）能按学校编号查询学校某个项目的情况；能按项目编号查询取得前三或前五名的学校。 规定：输入数据形式和范围：20以内的整数（如果做得更好可以输入学校的名称，运动项目的名称） 输出形式：有中文提示，各学校分数为整型。

这是数据结构思维导图-考研版本，准备考研的可以看一看

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包含课件、五年往年题

加了个自动调参交叉验证

编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性： 每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。

课程链接：https://www.coursera.org/learn/algorithmic-toolbox/home/week/3 资源内容： 1. week3 小测答案：组成最大数、找零问题、放球问题、涵盖所有信号 2. week3 编程作业答案：用贪婪算法的逻辑解决：找零、汽车加油、覆盖信号、最大工资等共7题

课程链接：https://www.coursera.org/learn/algorithmic-toolbox/home/week/2 资源内容： 1. week2的PPT课件 2. week2小测答案：大O表示法，函数增长率 3. week2编程作业答案：斐波拉契数列（求值、求个位数、求和、求平方和），最大公约数，最小公倍数 以上均为Python解法

三菱全套学习资料，你值得拥有

给你一个整数数组 nums ，找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列，删除（或不删除）数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如，[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 示例 1： 输入：nums = [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出：4 解释：最长递增子序列是 [2,3,7,101]，因此长度为 4 。 示例 2： 输入：nums = [0,1,0,3,2,3] 输出：4 示例 3： 输入：nums = [7,7,7,7,7,7,7] 输出：1 参数范围： 1 <= nums.length <= 2500 -104 <= nums[i] <=104

1. 题目 长度为n的数组nums，请返回任意一峰值的索引。符合以下条件之一i便是峰值的索引。 n等于1 i等于0 n>1 i等于0 nums[i] >nums[i+1] n>1 i等于n-1 nums[i] > nums[i-1] 0<i<n-1 nums[i]>nums[i-1] nums[i]>nums[i+1] 题目保证nums[i]不等于nums[i+1]。 2. 分析 假定： nums[left,r)符合nums[left]>nums[left-1]，且nums[r-1]>nums[r]。显然初始情况nums[0,n)符合。 推论一：如果[left,r)的长度为1，则left就是返回的索引。 推论二：假定left < mid<r。如果mid[mid] > mid[mid-1],则nums[mid,r)也符合假定。如果mid[mid] < mid[mid-1]，则nums[left,mid)也符合假定。 推论三：推论二也可以也可以理解成分别抛弃[left,mid)和[mid,r)。令mid = left+(r-left)/2，由于r-left>=2，所以left<mid<

CodeBlocks是一个开放源码的全功能的跨平台C/C++集成开发环境。CodeBlocks由纯粹的C++语言开发完成，CodeBlocks是一个跨平台的开源IDE，可以用来编写多种程序，而且不需要购买许可证，上手难度不高，是一款轻量却又不失强大功能的好软件。

长度为n的数组nums，共有n+1个以nums[0]开始的子数组。索引范围分别为[0,i)，i取值区间[0,n]。preSum[i]记录子数组[0,i)的和。比如：nums = {1,2,3,4},则preSum = {0,1,3,6,10}。通过preSum，我们可以求任意nums的子数组和。子数组[i,j)等于子数组[0,j)减去[0,i)，也就是子数组[i,j)的和等于preSum[j] – preSum[i]。如果i等于j，则preSum[i]-preSum[i]，和为0，符合计算公式。如果i大于j，则非法，需要提前排除。

给你一个 n 个节点的 无向带权连通 图，节点编号为 0 到 n - 1 ，再给你一个整数数组 edges ，其中 edges[i] = [ai, bi, wi] 表示节点 ai 和 bi 之间有一条边权为 wi 的边。 部分边的边权为 -1（wi = -1），其他边的边权都为 正 数（wi > 0）。 你需要将所有边权为 -1 的边都修改为范围 [1, 2 * 10^9] 中的 正整数 ，使得从节点 source 到节点 destination 的 最短距离 为整数 target 。如果有 多种 修改方案可以使 source 和 destination 之间的最短距离等于 target ，你可以返回任意一种方案。 如果存在使 source 到 destination 最短距离为 target 的方案，请你按任意顺序返回包含所有边的数组（包括未修改边权的边）。如果不存在这样的方案，请你返回一个 空数组 。 注意：你不能修改一开始边权为正数的边。

Supplementary Material of Manuscript JOMP-D-22-00867

4.1. 时间复杂度 O(ElogE)，E是边数。适用与稀疏图。 4.2. 使用前提 边的权为正。可以非连通，非连通的距离为-1。 4.3. 原理 优选队列（小根堆）记录两个数据：当前点到源点距离，当前点。先处理距离小的点；如果距离相等，先处理谁都可以。可以用pair记录，不用重写小于。优先队列只记录如下情况的距离： 一，{0，源点}。 二，任意点的最短距离和可以直达的边。 如果是有向图，则入队数量等于边数，计算出起点最短路径的那一轮。无向图，则翻倍。显然出队数量等于入队数量。优先队列入队和出队时间复杂度都是O(logn)，故总时间复杂度为O(nlogn)。

Dijkstra算法，翻译为迪杰斯特拉或狄克斯特拉。在下驽钝，记不住如此长的翻译，故简称迪氏。 3.1.时间复杂度 O(n2)，端点数的平方。 3.2.使用前提 边的权为正。可以非连通，非连通的距离为-1。

室内定位传感器采集其运动中的X和Y坐标数据，通过拟合发现与实际路径存在较大误差。采用卡尔曼滤波法对其进行一定的滤波，得到较为平滑的数据，可适用于一些简单的数据处理工作。

n个端点的无向图，编号范围[0,n)。Edges0表示{{n1,n2},...{n3,n4}}表示n1和n2，n3和n4之间有路联接。Edges1表示{{n1,n2},...{n3,n4}}表示n1和n2，n3和n4之间有损坏的路连接。要想让s和d之间至少有一条通道,最小需要维修多少条路。如果无法到达，请返回-1。可能有环，但无自环，重边，可能不联通。

n个端点的无向图，编号范围[0,n)。每个端点最多4条出边。edges表示{{n1,n2},...{n3,n4}}表示n1和n2，n3和n4之间有边联接。求s到d的最少需要经过多少条边。如果无法到达，请返回-1。可能有环，但无自环，重边，可能不联通。

让数组不相等的最小总代价 可运行源码，VS2022 C++17 给你两个下标从 0 开始的整数数组 nums1 和 nums2 ，两者长度都为 n 。每次操作中，你可以选择交换 nums1 中任意两个下标处的值。操作的 开销 为两个下标的和。你的目标是对于所有的 0 <= i <= n - 1 ，都满足 nums1[i] != nums2[i] ，你可以进行 任意次 操作，请你返回达到这个目标的 最小 总代价。请你返回让 nums1 和 nums2 满足上述条件的 最小总代价 ，如果无法达成目标，返回 -1 。

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此代码是在建模培训时花费4天所做。 第二关的求解方法与第一关基本一致，但比第一关复杂在第二关的地图存在两个地图和两个村庄。因此，如何选则矿山挖矿和在哪个村庄补给物资是第二关的主要问题。解决本关卡可以先使用距离矩阵先对数据进行处理整合，然后使用单目标优化模型求解出玩家在规定时间内剩余的资金。最终通过matlab编程对不同方案对比分析，求解出最佳方案。 在问题二中，题目仍然要求玩家在规定时间内到达终点并且所剩资金数最大。但是，与第一问不同的是玩家只知道当天的天气状况，这意味着天气是随机变量。在未知情况下规划利益最高的路线是本关的关键。经过分析可以使用问题一中的天气分布概率来预测本题中的未知天气，然后根据动态规划求解本题。其中，第三关可以使用数学期望求解最优路线，第四关可以使用随机分布求解最优路线，来比较两种方法好坏。值得一提的是，第三关的基本收益是200，而非1000，这可能导致结果和预想的不太一样。由于第三关地图简单，时间只有十天且不出现沙暴天气，因此，挖矿应慎重考虑。在第三关中如果不挖矿，由于模型简单可以使用所情况遍历比较求不挖矿的最大剩余资金。

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蚁群算法（ACO）求解TSP，QAP, BKP， Matlab实现，总共三个问题，比较常见的优化问题。算法可以直接运行，结果有画图展示，收敛曲线，最短路径等结果图。三个问题用三个不同的文件夹包含。蚁群优化（ACO）是一组概率元启发法和智能优化算法，受到蚂蚁社会行为的启发。ACO 算法也被归类为群体智能方法，因为这种范式的实现是通过模拟这些算法结构中的蚂蚁行为来实现的。第一个 ACO 算法是 Marco Dorigo 在 1991 年的博士论文中提出的，称为 Ant System 算法。一些研究人员提出了各种版本的蚂蚁算法，例如最大-最小蚂蚁系统、蚁群系统和 ACOR（连续域的 ACO）。

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复现的论文文献地址https://doi.org/10.1016/j.ins.2021.05.020，可自行下载文献阅读

程序基于矩量法（MOM）实现，对计算电磁学中二维电磁问题的仿真分析。 在本程序中，以平面波照射无限长金属圆柱体为模型，，对金属圆柱体表面电流密度分布、平面波照射产生的散射场和总场、双站散射宽度进行仿真模拟。 程序中包含了对TM极化平面波入射、TE极化平面波入射两种情形的仿真。 程序中，修改圆柱体表面划分部分，即可实现对其他任意形状的无限长柱体进行仿真，具有通用性。 压缩包中MOM_cylinder.m用于计算金属圆柱体表面电流密度分布、平面波照射产生的散射场和总场，MOM_cylinder_RCS.m用于计算金属圆柱体的双站RCS宽度。 本程序中包含了充足的注释，但使用本程序还是需要建立在对计算电磁学矩量法有充分理解的前提下。学习计算电磁学还请参考相关专业书籍，仿真程序仅供参考。

mianbo1.m文件为利用相移法提取瑞雷波频散曲线的主程序。PhaseShiftOfSW.m文件为相移法的封存程序。calcbase.m和fastcalc.m为快速矢量传递算法正演频散曲线的程序，可在我主页另一资源中获取。主程序中还有对提取曲线与正演曲线做均方差和相关系数的部分，判断相移法提取的精度。另外附带seismo_w为正演好的面波程序，可以进行测试。

高阶谱matlab工具箱