算法入门

循环冗余校验（CRC）算法的入门资料，真挺适合嵌入式或者通信方向的开发朋友。整个 PDF 写得比较清楚，从 CRC 的基本原理讲到怎么手动算校验码，再到查表优化的思路，覆盖得蛮全面。尤其对没接触过多项式除法的前端/嵌入式新手来说，读完你会有个比较清晰的概念：哦，原来 CRC 不是啥玄学，就是一堆位运算。 这份文档对几个核心点都做了解释，比如生成多项式怎么选、异或怎么做、移位逻辑怎么算校验码这些。如果你打算在 JS 里自己撸个 CRC 校验的小工具，或者搞一搞数据完整性验证，这份资料还挺能帮你少踩坑的。 而且它还顺带贴了一些相关的参考文章，比如 GF(2) 上的多项式除法、用 MATLAB 编解

掌握数据挖掘算法是成为数据分析专家的关键。这篇文章系统讲解了十大经典算法，助你轻松理解数据挖掘的基本原理。

《算法第四版谢路云翻译》是一本深入浅出的算法入门书籍，以Java语言为实现基础，内容精炼易懂，非常适合初学者。

智能优化算法的入门 PPT 资源，讲得还挺系统的，尤其是遗传算法这块，基本的原理、流程都有说到。风格比较清爽，也不死板，适合刚接触启发式算法的朋友快速上手。全局优化能力强、通用性好，这类现代启发式算法的特点它讲得挺清楚，比如适合 TSP 问题，资源里还有不少可以配套练手的Matlab 代码，你点进去看看，像TSP 优化这个就蛮实用。我看了一下，跟它相关的资源也不少，蜂群算法、粒子群这些都有，想拓展也挺方便。如果你对遗传算法感兴趣，又不想一上来就啃枯燥的公式，这 PPT 还挺适合入门的，节奏刚好。要注意一点，虽然是 PPT 格式，但部分内容默认你对优化算法有点基础，建议先看看应用示例，比如Mat

如果你对数据结构有兴趣，这份《数据结构入门》文档挺不错，内容涵盖了从优先级队列到单调栈的各种常见数据结构与算法。里面详细了二叉堆、二叉搜索树，甚至包括如何用栈实现队列，反之亦然。每个模块都有具体的操作与应用，举了不少例子，完全适合初学者入门。 尤其是单调栈和单调队列那部分，挺有意思的。如果你正在学习算法，想搞定一些实际问题，比如计算器的设计，或者逆序链表，都能在这份文档里找到思路。感觉这些内容清晰，不会让你觉得抽象。 需要注意的是，这些内容虽然基础，但还是挺有挑战性的，尤其是递归反转链表这些题目，要多做多练习。如果你不太懂，别怕，慢慢来。就算是用栈实现队列之类的内容，也能你更好地理解数据结构和

遗传算法的入门实例，推荐你看看这个关于PID 参数优化的资源包，蛮有意思的。 WINAVR+AVR Studio的组合，比较适合动手派。源码就在GA文件夹里，结构还算清晰，代码也不算长，适合拿来改一改。里面有两张实验图片，一张是初始状态，另一张是进化后的效果，直观多。 资料方面还挺全的，除了代码，还有一些入门文章，比如百度百科、zzwu 的博客和几篇讲调度优化的文档。别看标题有点学术，内容还挺通俗的。建议你有空顺便读一读，对理解算法蛮有。 如果你正用MATLAB搞遗传算法优化，那几个链接别错过：像车间调度问题、生产调度、工具集那几篇，配合源码练手效果还不错。 哦对了，实验环境是老版本的AVR

决策树的可解释性真的挺适合刚入门机器学习的朋友，结构一目了然，哪一步做了啥基本都能看懂。matlab 里的fitctree用起来也不复杂，你准备好特征和标签，直接扔进去就行，训练、预测、可视化一条龙服务，嗯，效率还蛮高的。像下面这样就能建树：% 假设 X 是特征矩阵，y 是类别标签 treeModel = fitctree(X, y);预测新数据也简单：predictedLabels = predict(treeModel, testX);如果你对集成算法有兴趣，matlab 还支持随机森林和梯度提升，不怕过拟合，精度还高。我看了一下压缩包“决策树（李培道 1102120867）”，里面的例子

Matlab 的路径规划里，A*算法算是入门的经典选择了。这套实现比较基础，逻辑也清晰，挺适合刚接触机器人导航的同学。不用绕太多弯子，直接看代码就能明白它怎么找最短路径、怎么避障，效率也还不错。 带网格地图的演示，结合实际场景讲得比较明白。你可以自定义障碍、起点终点，看着小车怎么绕过去。实战感挺强，对之后用在移动机器人上有。整个代码结构不复杂，适合一边学一边改。 顺带说一句，和这个配套看一些进阶算法也挺有意思，比如水基湍流、电场算法这些。你搞清楚 A*之后，再跳过去就不难了。可以参考这些链接： 基于 Matlab 水基湍流算法栅格地图机器人路径规划、基于电场算法的最短路径规划，这些思路更复杂，

数据结构与算法是计算机科学的核心基础，对于想要深入学习编程或提升编程能力的人来说至关重要。数据结构定义了数据的组织方式和存储结构，而算法则是解决问题的有效步骤或指令集。将详细介绍各种数据结构类型，如数组、链表、栈、队列、哈希表、树和图，以及重要的排序、查找、递归与分治、动态规划、贪心算法和回溯法等算法。

机器学习的入门干货文档，讲得还挺细。常见的四大类算法——监督、无监督、半监督和强化学习，都有简单明了的，适合刚入坑或者想系统梳理知识的你看看。里面的术语不多，讲得比较口语化，配合几个实际场景，说白了就是看完之后你就知道每种算法适合干嘛了。 监督学习、无监督学习这些词听着有点玄，其实你可以这么理解：一个像老师带学生，告诉答案；另一个就像学生自学，全靠自己摸索。文档里举的例子也贴地气，比如图像分类、聚类这些，都是你在工作中经常能碰到的场景。 半监督学习和强化学习这两块也讲得不马虎。半监督就是又用标记数据又用没标记的，鱼和熊掌兼得；强化学习嘛，说白了就是让算法像打游戏一样自己试错找出最优策略，文档里