算法模板

排序算法 冒泡排序 选择排序 快速排序 归并排序 堆排序 搜索算法 线性查找 二分查找 哈希查找 树形查找 图形查找 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图

数学建模的 MATLAB 算法模板，说实话，挺省事的。整合了不少常用算法，从线性代数、优化方法到图像，基本都覆盖了。你要是刚开始学建模，或者已经做过几个项目但想提升效率，这套模板真的值得一看。代码结构清晰，注释也比较到位，上手快。 线性代数运算是基础操作，像inv()求逆、eig()算特征值这些，几乎每个建模题都绕不开。数据一多，用手算肯定不现实，用这些函数省不少时间。 微分方程和积分也有现成的模板，像ode45()这种数值解法还挺常用，尤其模拟那类题目，一行代码搞定求解过程，响应也快。 优化算法方面也安排得明明白白。fminunc()、lsqcurvefit()、ga()这些常见工具都覆盖了

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。

KMeans 聚类算法是数据科学中常见的算法之一，用来将数据分成不同的组。这个 Matlab 代码模板做得挺简洁，直接就能你理解 KMeans 算法的基本原理。说实话，想实现这种功能，其实代码也蛮，不需要太多复杂的步骤，适合各个层级的开发者。只要掌握了基本的数学背景，就能快速上手这个模板。你可以通过修改数据集、调整参数，快速看到不同结果，适合用来做实验或者教学。对于有一定 Python 基础的人来说，代码的适配也蛮容易的，能你理解如何在 Python 中实现机器学习模型。虽然 Python 在数据科学和机器学习中已经是主流，但像 Matlab 这种工具也有自己的优势，是在学术界或者快速验证原型

正版 Access 用户可通过此处获取包含资产、联系人、问题、时间等经典模板。

Tableau 的这个模板资源挺实用的，适合需要做多度量瀑布图的朋友。模板中包含了.twbx 文件，下载后就能直接用，节省了不少配置时间。如果你对制作数据可视化有需求，这个模板合适。哦，对了，还有相关的视频教程，西瓜视频和哔哩哔哩上都有，可以更直观地学习如何操作。如果你刚开始用 Tableau，这个模板可以让你少走不少弯路。 另外，里面还有一些链接资源，像是 Tableau 的 Mac 驱动、MATLAB 绘图的例子等等，都挺有参考价值。比如如果你需要更复杂的图表，像四种图表词云、散点图、气泡图的实现也可以查看。，这个资源有点像一个小工具包，能帮你提高工作效率。值得一试！

（源码附）学生在算法与数据结构实验报告撰写中所需的模板资源。

汇集 21 个实用的 Access 模板，专为小型数据库开发而设，大幅缩减开发时间。

在 MATLAB 中，使用 ChangePowerPointTemplate 函数可以更改当前 PowerPoint 幻灯片的模板。

这一工具通常难以找到，步骤包括：1. 禁用触发器；2. 备份模板数据；3. 清理模板数据；4. 从测试库导入生产库的模板数据；5. 重新启用触发器。