C++实现
当前话题为您枚举了最新的 C++实现。在这里，您可以轻松访问广泛的教程、示例代码和实用工具，帮助您有效地学习和应用这些核心编程技术。查看页面下方的资源列表，快速下载您需要的资料。我们的资源覆盖从基础到高级的各种主题，无论您是初学者还是有经验的开发者，都能找到有价值的信息。
Apriori算法C++实现（Visual C++）
Apriori 算法是一种经典的数据挖掘算法，专门用来发现频繁项集并挖掘潜在的关联规则。在 VC（Visual C++）环境下实现它，其实并不复杂，理解算法原理就能轻松上手。，Apriori 算法的核心就是利用频繁项集的定义和 Apriori 性质来减少搜索空间，提高效率。简单来说，算法的步骤大致包括生成项集、生成候选集、计数并剪枝，以及迭代直到没有新的频繁项集为止。
在 VC 中实现时，C++的 STL 库能帮大忙，像std::set、std::vector这些数据结构，存储频繁项集和候选集都挺方便的。如果你想优化性能，可以考虑使用OpenMP做多线程编程，甚至可以尝试 GPU 加速，搞定大
数据挖掘
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2025-06-23
C++实现《算法导论》
使用C++语言将《算法导论》中的算法实现，可以帮助读者更好地理解算法原理，并将其应用于实际问题中。
算法与数据结构
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2024-05-19
C++ Apriori 算法实现
这份 C++ 源代码展示了如何使用 Apriori 算法生成频繁项集。代码包含数据结构的定义、算法的具体步骤以及示例用法。
数据挖掘
15
2024-05-21
C++实现约瑟夫环问题
该实现使用了C++来解决约瑟夫环问题。
算法与数据结构
11
2024-04-30
决策树C++实现示例
这篇文章展示了如何使用C++来输出决策树，并附有详细案例说明。决策树是一种流行的机器学习算法，用于分类和预测分析。通过，读者可以深入了解其实现细节及应用场景。
数据挖掘
10
2024-07-24
C++实现MongoDB连接池
该代码使用C++实现了MongoDB的连接池。通过封装一个连接池类对象，可以利用该对象提供的连接池来高效操作MongoDB，从而提升性能，减少数据库连接资源的开销。代码示例如下：
#include
#include
#include
#include
#include
#include
class MongoDBPool {
public:
MongoDBPool(const std::string &uri, std::size_t poolSize) {
mongocxx::instance instance{};
for (std::
MongoDB
17
2024-07-12
candidate_elimination算法C++实现
数据挖掘入门程序中candidate_elimination算法使用C++语言实现。
数据挖掘
14
2024-04-30
K最邻近算法C++实现
通过C++编程语言实现了数据挖掘中的K最邻近算法。
数据挖掘
23
2024-04-30
C++实现精准加法技术探索
近年来，C++编程语言在处理高精度加法方面展现出独特优势，为开发者提供了一种高效可靠的解决方案。
算法与数据结构
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2024-09-13
CART分类回归树C++实现
C++写的CART 分类和回归树实现，结构清晰、代码不啰嗦，挺适合拿来学习算法或者搞个项目原型的。
源码目录规整，数据格式要求也不复杂。训练数据和测试数据都用一种类似label feature:value的方式，特征值如果是 0 就干脆不写，省空间也快不少。嗯，挺合理。
标签从 1 开始编号，比如 4 类问题，就用 1、2、3、4。特征 ID 也得升序排，像1:0.3 3:0.5 7:0.1这样，不然读取会出问题。适合你自己生成数据喂模型，也方便测试。
回归和分类都能搞定，写法偏底层，适合熟悉算法逻辑。你想看 C++里怎么实现二叉树分裂、Gini 系数这些，那这套代码还挺不错的。
还有几个相
数据挖掘
0
2025-06-16