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算法与数据结构 算法与数据结构是计算机科学的核心基石，二者相辅相成、密不可分。数据结构是数据在计算机中的组织、存储和管理方式，涵盖数组、链表、栈、队列、树、图、哈希表等多种类型，决定了数据的存取效率；算法则是解决特定问题的清晰、有序的指令集合，包含排序、查找、递归、动态规

02
2月

排序算法的稳定性判断方法 哪些排序算法是稳定的及应用场景

本文详细介绍了排序算法稳定性的概念、判断方法，列举了稳定和不稳定的排序算法及其应用场景。通过Java代码示例展示了冒泡排序、插入排序、归并排序、快速排序和堆排序的实现。分析了稳定和不稳定排序算法的优缺点，以及选择排序算法时的注意事项。帮助读者深入理解排序算法的稳定性，以便在实际应用中选择合适的排序算法。
sorting algorithm Application Scenario stability Stable Sort Unstable Sort
01
2月

图算法在社交网络中的应用：好友推荐、最短路径与社区发现

本文详细介绍了图算法在社交网络中的应用，包括好友推荐、最短路径与社区发现。阐述了图算法的基础概念，结合Python代码示例分析了各应用的原理、优缺点和注意事项。好友推荐利用节点连接关系，最短路径计算衡量用户关系紧密程度，社区发现可划分用户社区。指出这些应用虽有重要作用，但也面临计算复杂度高、结果不稳定等挑战，未来发展前景广阔。
Community Detection Shortest Path Graph Algorithms Social Network Friend Recommendation
31
1月

斜堆（Skew Heap）的实现：合并操作、自调整特性及与二叉堆的性能对比

本文深入探讨了斜堆的实现，详细介绍了其合并操作的原理和实现代码，并分析了斜堆的自调整特性。同时，将斜堆与二叉堆进行了性能对比，包括时间复杂度和空间复杂度。此外，还介绍了斜堆的应用场景、技术优缺点和注意事项。通过本文的学习，读者可以全面了解斜堆这种数据结构，并根据实际需求选择合适的堆结构。
Performance Comparison Merge Operation Skew Heap Self-adjusting Property Binary Heap
31
1月

算法与数据结构排序算法性能问题的解决思路

本文详细介绍了解决排序算法性能问题的思路。首先阐述了排序算法性能问题的概述，包括常见排序算法及其复杂度特点。接着介绍了性能问题的分析方法，如时间复杂度、空间复杂度分析和实际运行时间测试。然后提出了解决性能问题的思路，如根据数据规模选算法、优化现有算法和使用并行计算。还说明了排序算法的应用场景、技术优缺点和注意事项。最后进行了总结，强调要根据具体场景选择合适算法以提高性能。
sorting algorithm time complexity Space Complexity Performance Issue Parallel Computing
30
1月

高维向量的聚类匹配策略 提升大规模数据的精准检索效率

本文详细介绍了高维向量的聚类匹配策略如何提升大规模数据的精准检索效率。首先解释了高维向量和聚类匹配的基本概念，接着阐述了K - 均值和层次聚类等实现方法，并给出了Python示例代码。然后列举了电商平台商品检索、医疗数据挖掘等应用场景，分析了该策略的优缺点和使用时的注意事项。最后总结了该策略的重要性和未来发展方向，为相关领域的数据处理和检索提供了有价值的参考。
High - dimensional vector Clustering matching strategy Large - scale data Precise retrieval efficiency
30
1月

队列的进阶玩法：循环队列、阻塞队列与生产者消费者模型的实现思路

本文详细介绍了队列的进阶玩法，包括循环队列、阻塞队列和生产者消费者模型的实现思路。通过 Java 示例代码展示了具体实现步骤，分析了它们的应用场景、优缺点和注意事项。循环队列节省空间，阻塞队列用于多线程同步，生产者消费者模型解耦了生产者和消费者。帮助读者深入理解队列的高级应用，提升编程能力。
Java Queue Circular Queue Blocking Queue Producer-Consumer Model
30
1月

一文搞懂线性表：顺序表vs链表的区别、适用场景及性能对比详解

本文详细介绍了线性表中的顺序表和链表，包括它们的定义、结构、实现示例、优缺点、适用场景以及性能对比。通过具体的 Python 代码示例，让读者更直观地了解这两种数据结构。同时，还给出了使用顺序表和链表的注意事项，帮助读者在实际编程中做出正确的选择。
data structure Performance Comparison linked list Sequential List Application Scenario
29
1月

面试算法误区：死记硬背代码而忽略解题思路与原理的理解

本文深入探讨了面试算法准备中死记硬背代码而忽略解题思路与原理理解的问题。剖析了死记硬背代码的现象，阐述了忽略原理理解的危害，介绍了正确的算法学习方法，分析了应用场景、技术优缺点和注意事项。强调了理解算法原理对于面试和实际工作的重要性，帮助求职者避免误区，真正掌握算法。
interview algorithm problem-solving idea principle understanding