y总算法模板合集

y 总的算法模板，真是算法选手的宝藏库。模板涵盖了各种常用套路，像二分、并查集、最短路这些，基本都能找到。写题的时候套一套，效率能快不少，省去了不少调试时间，适合比赛或者刷题用。

算法与数据结构 0 2025-06-18

花生采摘算法分析与设计SWUST OJ 348

花生采摘的算法题，逻辑清晰，适合练练贪心思路。路径规划比较直白，写起来不复杂，调试也省心。如果你想找个能快速上手又能锻炼思维的题，这题挺合适的。写完一遍，还能顺便优化下时间复杂度，练练手感。相关资源也不少，像 PPT 讲义和 Matlab 实现，边做边查挺方便。

算法与数据结构 0 2025-06-18

中国行政四级地址库数据

四级结构的中国行政地址库信息，覆盖到乡镇，数据还挺全的。无论你是在做地址级联、表单自动补全，还是搞地理信息系统，拿来直接用就行了，省不少事。数据来源靠谱，还配了相关的下载链接，分类清晰，查找也方便。 行政区划的数据分得比较细，从省、市到区县、乡镇，四级一应俱全。想更精确？它还有五级地址库可选，适合对精度有要求的项目。 格式上用起来也方便，适合导入数据库，结构也清晰。你可以直接按需筛字段，像province_name、city_code这种字段名都挺直观的。 如果你用SQL管理数据，可以去看看这个：中国省市区县行政区划数据 (SQL)，直接上手没压力。 还有不少拓展资料，比如更精简的三级结构、带

算法与数据结构 0 2025-06-18

大数据架构综述

大数据系统的框架划分挺清晰，数据的生成、获取、存储、四个模块一目了然。你要是刚接触这块内容，读这篇综述真的省事，算是把概念理得挺明白。 光学观测和用户行为数据的例子挺有代表性，数据不是一条一条地来，而是像瀑布一样哗啦啦地灌过来。怎么接住这波洪水，靠的就是这些系统的架构设计。 实时是个关键词，是你做金融或者安全监控类的项目，数据一滞后，就出事了。系统怎么扛得住？怎么又快又稳？文里讲得还蛮细的。 要了解行业怎么干的，建议顺手看看文末的几个链接，京东金融的大数据平台挺有参考价值的，思路、模块、实现细节都比较落地。 如果你想试试开源方案，Rhadoop这篇文章也可以看看，用 R 语言 Hadoop 上

算法与数据结构 0 2025-06-18

RabbitMQ消息队列介绍

高并发场景下的消息中转站，RabbitMQ的稳定性和可靠性确实挺不错。你要是做微服务，或者需要异步任务，RabbitMQ 用起来还挺顺手的。支持 AMQP 协议，和多语言都能打通，接入也比较方便。队列机制设计得比较灵活，像延迟队列、死信队列这些高级玩法，RabbitMQ 都支持，而且文档也算全，遇坑好排查。管理后台是 Web 界面，图形化操作一目了然，连个队列状态都能点开实时看，挺省心。和Kafka比，RabbitMQ 更适合对消息可靠性要求高但吞吐量一般的场景。Kafka 更偏向大数据日志那块，而 RabbitMQ 在业务侧的调度、通知类任务里用得比较多。比如订单超时取消、短信推送这种，Ra

算法与数据结构 0 2025-06-18

C5.0决策树算法实战教程

决策树算法的实战教程，讲得比较细，适合想深入理解模型原理的你。用的是C5.0，比老版本的 ID3、C4.5 效率高，还能缺失值和连续特征，实用性蛮强的。整个过程带你从数据预一直到模型优化，代码也写得挺清晰，直接能上手。 数据用的是pandas，预部分挺细，包括缺失值填充、归一化这些步骤，基本涵盖了实际项目里的常见情况。特征工程部分还强调了离散化操作，对决策树挺关键的。 训练模型时用了sklearn和 C5.0 库，参数配置也有提，像是max_depth和min_samples_leaf，这些调好了模型效果会提升。后面还有评估环节，用了准确率、F1、AUC 这些指标，全。 剪枝策略这块也值得一提

算法与数据结构 0 2025-06-18

强公司自动化预算模板演示-互联网+大数据时代的经营分析报告

强公司的自动化预算模板演示，逻辑清晰、模块分明，用起来确实挺顺。适合做利润、汇率调整这些比较头疼的内容，尤其对接大数据和自动化之后，省了不少事。嗯，不只是财务看得明白，产品和运营看报表也轻松多了。 预算模板的核心是自动化建模，像商品流通行业的、互联网+的财务场景，这套方案都能 hold 住。对预算精度要求高的公司，直接套这个逻辑框架，效果还蛮不错。 自动化脚本和SQL 部署部分也比较贴心，像Redis和MySQL的安装部署都有现成的模板，改改参数就能跑。如果你用的是Apache Spark做数据清洗，脚本整合也自然，响应也快。 顺带一提，还有一个自助式的数据治理模块，适合不爱写代码的同事——点

算法与数据结构 0 2025-06-18

VINS全局位姿图优化解析

全局位姿图优化的威力，真的挺猛。VINS 系统不仅靠视觉和 IMU 双保险，还能在整个地图层面做全局调整，定位准得一批，尤其是在你做大场景 SLAM 时，效果。哦对了，它还能自动初始化，IMU 和相机的配合也能在线校，开发起来少不少麻烦。 多传感器融合是它的一大亮点，相机+IMU 组合拳打得稳。你拿它跑动态环境，像室内机器人或无人机，都能稳住，不容易飘。预阶段把图像和 IMU 数据都得干干净净，效率也不低。 滑动窗口优化用得也比较聪明，局部优化先跑起来，速度快，系统也不容易卡顿。像用高斯-牛顿法这类经典方法，配上 VINS 的结构，效率还不错。如果你也在搞视觉里程计或者定位导航，真可以研究下这

算法与数据结构 0 2025-06-18

R语言数据导入导出指南

R 语言的**数据导入与导出**挺重要的，毕竟数据一开始就要这些。R 为了不少工具和函数来轻松实现数据从各种格式的文件里导入或导出，像是 CSV、Excel、SPSS、SAS 和 Stata 等。你可以用内建函数来这些格式，还可以通过一些流行的包来简化过程。比如，使用read.csv()来导入 CSV 文件，或者用write.xlsx()来导出 Excel 文件。嗯，有了这些工具，你的数据会变得更加高效。对于新手来说，可以先从一些格式入手，逐步过渡到复杂的文件格式。别忘了，如果你有不同的数据格式需求，R 几乎都能搞定。不要怕犯错，操作几次就会熟悉了！

算法与数据结构 0 2025-06-18

RapidMiner数据分析与挖掘实战第11章决策树与神经网络

决策树方法应用挺广泛的，尤其在分类、预测和规则提取上。自从 J. Ross Quinlan 提出了 ID3 算法后，决策树的应用在机器学习和数据挖掘领域得到了飞速发展。后来，他还推出了 C4.5 算法，这个算法可是监督学习中的明星之一。而 1984 年，CART 算法也一并提出。ID3 和 CART 算法的最大特点是能根据训练样本学习生成决策树，这点挺有用的。你要是想深入了解这些算法，可以看看相关的文章哦，比如关于 ID3 算法的实现、C4.5 的 MATLAB 源码或者 Java 版的 ID3 决策树实现。，决策树不仅理论扎实，实践中也好用。如果你对数据挖掘感兴趣，决策树算法一定不能错过。

算法与数据结构 0 2025-06-18