Matlab常见算法代码合集

MATLAB 的算法项目太多，不少还藏得挺深。changlab:changlab这个项目就还蛮实用的，适合研究算法的朋友收藏。代码结构清晰，功能拆得挺细，适合复用也方便调试。如果你平时也会在 MATLAB 里鼓捣点算法、做做实验，这套代码整理得比较完整，不光有函数实现，还有文档，能直接跑起来。 项目里的文件组织也比较规范，.m文件都按模块分好，函数也注释得挺清楚。用save和load变量，用saveas保存图形，这些基础操作用得比较多，适合刚上手 MATLAB 的同学看看。 项目本身是一个压缩包形式，解压后就是标准的changlab-master目录结构，基本就是 Git 仓库的主分支。你可以

集合Floyd、贪心、数据拟合、模拟退火、神经网络等算法的MATLAB代码和学习手册，欢迎使用和交流

排序算法：冒泡排序、快速排序、归并排序 搜索算法：二分查找、线性查找 数据结构：栈、队列、链表

常见算法的教程、习题和解析合集，蛮适合刚入门或者想系统梳理思路的你。不光有排序、搜索这些常规的，还有动态规划、贪心、图论这些偏难的也都涵盖了。 排序算法的部分讲得挺基础，像快速排序和归并排序的实现细节都有例子，适合练手。你可以对照着写一遍，逻辑就清晰了。 搜索算法里讲了DFS和BFS的区别，还有一些实际用例，比如迷宫搜索、图遍历那种。响应也快，代码也简单，适合刷题。 动态规划这块内容比较硬核，建议慢慢啃，比如01 背包和最长公共子序列，都有详细解析，解法从暴力到优化一步步来，学起来比较有成就感。 想拓展的可以看看下面这些 PDF 资源，都是搭配学习还不错的：贪心算法与动态规划优化指南、动态规划

涵盖最优化、统计、图论和神经网络等领域，是数学建模不可或缺的参考资料。

逻辑回归的 Python 实现还挺常用的，是在入门阶段，能帮你快速理解分类问题的基本思路。推荐一套整理得比较完整的代码资源，逻辑清晰，变量命名也规范，跑起来没啥坑，适合拿来练手或改成自己的项目。 逻辑回归算法的 Python 代码整理得挺不错，注释清楚，结构也比较清晰。像sigmoid、costFunction这些核心函数都有，方便理解每一步到底在干啥。 代码运行起来也挺顺畅的，没什么环境依赖难搞的问题。就是标准的numpy + matplotlib套路，基本用 Anaconda 装个环境就能搞定。你要是刚看完 Andrew Ng 的课，正好可以拿这个练练。 除了代码，还有些挺有参考价值的资料

该文件包含了多个数学建模领域的Matlab算法代码，主要包括： 神经网络图像分类代码 图论算法软件 小波神经网络预测代码 元胞自动机代码 Dijkstra算法找最短路径代码 Floyd算法求最小距离代码 GRNN的数据预测（基于广义回归神经网络货运量预测） K-means算法代码 RBF神经网络回归预测代码 SVM分类器代码 Topsis算法综合评价代码 层次分析法代码 插值与拟合代码 多目标规划Matlab程序实现 二次指数平滑及其时间序列预测代码 规划模型代码 灰色关联分析代码 灰色预测算法代码 回归预测分析Matlab代码 聚类分析代码 蒙特卡洛算法模拟随机数代码 排队论算法代码 三次

MATLAB 的程序教程源代码，内容还挺全的，适合你慢慢啃。涵盖了从变量类型、控制结构到函数脚本，还有 GUI 和面向对象的部分，蛮系统的。里面不少例子都贴近实际，比如求解线性方程组、画图、搭界面，代码结构也挺清晰的，照着写能学不少套路。如果你刚入门 MATLAB，或者用过但想再进阶一把，这份源码挺值得收藏的，练手用正合适。

SQL（Structured Query Language）是一种标准的数据库管理和操作语言。以下是几种常见的SQL查询语句及其基本用法。具体的语法可能因数据库管理系统（如MySQL、PostgreSQL、SQL Server等）而有所不同。