C-C算法

相空间重构C-C法是一种数据驱动的新方法，通过有效利用数据资源来提升反应效率和选择性。该方法不仅仅是技术创新的体现，更是对化学反应过程中复杂数据的智能化利用。通过这种方法，研究人员能够更精确地控制反应条件，从而实现对化合物的高效合成。

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

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。

C 语言写的 CURE 聚类算法源码，还挺有意思的，用来做层次聚类合适。算法是 1998 年就提出的老牌选手了，思路蛮巧妙：不是只靠中心点，而是靠一堆代表点来刻画一个簇的形状，能各种奇奇怪怪的数据分布。代码实现清晰，适合搞高维大数据聚类的同学研究下，是对底层优化感兴趣的朋友，C 语言这块你一定得看。里面像initialize()、build_tree()这种函数用法都典型，调试起来也不算复杂。

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。

上传的代码涉及目标跟踪，包括MATLAB实现的meanshift算法。

用 C#写的粒子群算法，结构清晰，适合做二次开发。两个类搞定核心逻辑：PSO负责群体搜索策略，Fitness里写你的目标函数就行。嗯，蛮适合你拿来快速测试优化思路的，调参数也方便，逻辑不绕，改起来不费劲。

cfcc-main.zip 里包含了许多经典的 C 语言项目，涵盖了从基础到进阶的多种算法与数据结构实现。比如你可以在里面找到冒泡排序、九九乘法表、递归汉诺塔、文件操作等多个实用的小项目。这些代码不仅是初学者练习的好材料，也适合中级开发者进一步加深对数据结构和算法的理解。你可以快速找到自己需要的实现，直接用来参考或者修改。如果你对指针、结构体、文件操作这些部分感兴趣，里面也有不少相关示例哦。像是多级指针、动态链表、结构体指针的应用都挺有意思的，实际开发中也能派上用场。每个项目代码都写得挺简洁，注释也还不错，适合快速上手。建议你根据自己想了解的内容，挑选相关代码进行学习。如果你刚好在学习数据结构

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。

算法初学者的刷题宝藏，压缩包里有本《LeetCode 101》PDF，据说是 Google 大神出的。内容挺全，主要是用 C++各种经典算法，像快排、二分、DFS这些全都有，讲得通俗易懂，还配了多 LeetCode 例题。适合想补算法、练手面试题的你，是打算冲一线大厂的朋友，别错过了。