算法教程

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

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

这篇MATLAB软件教程详细解释了各种算法，对学习MATLAB编程非常有帮助。技术文档的每一个方面都有所体现，帮助用户更好地理解。

边缘检测算法涵盖了基于一阶导数的Roberts、Sobel、Prewitt算子，以及基于二阶导数的高斯-拉普拉斯算子和Canny算法。在Matlab中实现时，使用BW=edge(I,type,thresh,direction,'nothinning')函数进行边缘检测，其中thresh参数调整灵敏度阈值。

本教程详尽介绍了数据挖掘领域的多个专业知识，涵盖广泛，适合深入学习。

浙大研究生写的《.archivetemp 算法笔记.胡凡(详细书签).pdf》，挺适合准备复试机试或者想系统学 C 语言和算法的同学。讲得比较基础，思路也清晰，适合入门。书签整理得细，找内容方便，不用翻来翻去找知识点。 内容覆盖了从C 语言语法到数据结构和常见算法，像栈、队列、二叉树、排序这些，都挺接地气，不会让你看着脑壳疼。搭配实际考试的真题，练习也更有针对性。 尤其适合那种“之前没咋学过编程”的你，跟着这本练几天，起码基本功打得稳。哦对了，除了C 语言版本，想换点口味也可以看看Java、Python、C++甚至Dart语言的版本，下面我放了几个链接，你可以按需选择。 如果你打算走计算机这条

Matlab中的粒子群优化算法开发教程。提供详细的PDF文件，解释了PSO算法的实现和应用。

在使用WEKA进行数据分析时，算法属性的设置是非常关键的一步。通过正确配置算法属性，可以有效提高数据分析的准确性和效率。

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

尚硅谷的《java 数据结构和算法.zip》压缩包内容还挺丰富的，尤其适合刚开始啃算法这块的同学。不光讲了线性结构、树、图这些常见的数据结构，还配了 Java 代码示例，看着就能直接上手。 逻辑结构讲得比较细，像链表、堆、B 树都有，思路也清晰；存储结构部分也没落下，比如邻接表怎么实现，数组怎么分布存放，讲得还挺直观。 操作也都配了基本套路，像插入、查找、删除这些，用 Java 一边看一边改，手感快。顺带也有复杂度，简单说就是告诉你哪个快哪个慢，挺实用的。 至于算法部分，内容真不水，从排序、查找，到图论算法、动态规划这些难啃的，也都安排上了。比如SPFA算法这种冷门但面试会碰到的，也有。 你要