C语言实验

这份代码资源实用性极高，助你轻松完成C语言实验！

使用C语言编程实现复数四则运算和百钱买百鸡问题的解决。

使用C语言实现了学生信息管理 提供添加、修改、删除学生信息的功能 支持查询、统计学生成绩信息 可按学号、姓名、成绩等条件过滤搜索

c语言中的高效排序方法——快速排序

经颅直流刺激的 OCD 研究代码库，脚本清晰、注释详实，挺适合做临床实验和认知神经研究的前端数据参考。用的是R 语言，配合R Markdown做统计和图表生成，结构上蛮工整。实验设计也比较有代表性，交叉试验、假刺激、EEG数据，全流程都有覆盖。 R 版本是3.6.1，配套的R Studio 1.2.5001也比较稳定，跑起来挺流畅。脚本按任务拆得细，比如0_Demographics.Rmd是专门人口统计数据的，挺适合想做模块化数据的朋友借鉴。 你如果也在做神经调控方向，或者用 EEG 做flanker task相关研究，这套代码还挺值得翻一下。顺手还能参考下图表输出的逻辑和结构。 哦对了，里面

探讨如何使用C语言编写快速傅里叶变换（FFT）算法，实现输入序列的傅里叶变换功能。通过与Matlab中的算法进行对比验证，确保代码的精度达到一般要求。

基于网络流处理的CountMin Sketch算法的C语言实现，经过测试，准确可用。

ID3 算法是数据挖掘中常见的决策树算法，尤其适合分类问题。其基于信息增益来选择最佳特征进行划分，构建决策树。如果你对数据分类有兴趣，这个 C 语言实现的 ID3 算法挺实用的。代码结构简单，易于理解，适合初学者。你可以轻松调整规则和条件，进行实验。这里推荐几篇相关文章，不仅有 C 语言的实现，还有 MATLAB、Java 等不同版本的代码。通过这些不同的实现，能够加深对 ID3 算法的理解。如果你是 C 语言爱好者，这个项目一定能帮你快速掌握 ID3 算法的基本操作。

ID3算法的决策树学习过程目的是减少不确定性。如果选择属性A作为测试属性，它有性质a1,a2,a3,...,ai，当A=ai时属于第i类的实例数量为Cij。P（Xi;A=aj）表示测试属性A取值为aj时属于第i类的概率。Yj为A=aj时的实例集，则决策树对分类的不确定程度为训练实例集对属性A的条件熵：(3)(4)

数据挖掘中ID3算法的C语言实现非常详细，展示了其优秀的特性。