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目录1->树的概念及结构1.1->树的概念1.2->树的相关概念1.3->树的表示1.4->树在实际中的运用(表示文件系统的目录树结构)2->二叉树概念及结构2.1->二叉树的概念2.2->现实中的二叉树2.3->特殊的二叉树2.4->二叉树的性质2.5->二叉树的存储结构3->二叉树的顺序结构及实现3.1->二叉树的顺序结构3.2->堆的概念及结构3.3->堆的实现3.3.1->堆向下调整算法3.3.2->堆的创建3.3.3->建堆的时间复杂度3.3.4->堆的插入3.3.5->堆的删除3.3.6->堆的代码实现Heap.hHeap.c3.4->堆的应用3.4.1->堆排序4->二叉树链式结

目录1->栈1.1->栈的概念及结构1.2->栈的实现1.2.1->Stack.h1.2.2->Stack.c1.2.3->Test.c2->队列2.1->队列的概念及结构2.2->队列的实现2.2.1->Queue.h2.2.2->Queue.c1->栈1.1->栈的概念及结构栈：一种特殊的线性表，其只允许在固定的一端进行插入和删除元素操作。进行数据插入和删除操作的一端称为栈顶，另一端称为栈底。栈中的数据元素遵守后进先出LIFO(LastInFirstOut)的原则。压栈：栈的插入操作叫进栈/压栈/入栈，入数据在栈顶。出栈：栈的删除操作叫做出栈。出数据也在栈顶。1.2->栈的实现栈的实现一般

目录往期1-> 带头+双向+循环链表(双链表)1.1->接口声明1.2->接口实现1.2.1-> 双向链表初始化1.2.2 -> 动态申请一个结点1.2.3 -> 双向链表销毁1.2.4 -> 双向链表打印1.2.5 -> 双向链表判空1.2.6 -> 双向链表尾插1.2.7 -> 双向链表尾删1.2.8 -> 双向链表头插1.2.9 -> 双向链表头删1.2.10-> 双向链表查找1.2.11->  双向链表在pos的前面进行插入1.2.12-> 双向链表删除pos位置的节点2->顺序表和链表的区别3->完整代码3.1->List.c3.2->List.h3.3->Test.c往期链表-单链

目录1->链表1.1->链表的概念及结构1.2->链表的分类2-> 无头+单向+非循环链表(单链表)2.1->接口声明2.2->接口实现2.2.1-> 动态申请一个结点2.2.2 -> 单链表的打印2.2.3 -> 单链表的尾插2.2.4 -> 单链表的头插2.2.5 -> 单链表的尾删2.2.6 -> 单链表的头删2.2.7 -> 单链表的查找2.2.8 -> 单链表在pos位置之前插入x2.2.9 -> 单链表在pos位置之后插入x2.2.10 -> 单链表删除pos位置的值2.2.11-> 单链表删除pos位置之后的值2.3->完整代码2.3.1->SList.h2.3.2->SList

目录1->算法效率1.1->如何衡量一个算法的好坏？1.2->算法的复杂度2->时间复杂度2.1->时间复杂度的概念2.2->大O的渐进表示法2.3->常见时间复杂度计算3->空间复杂度4->常见复杂度对比1->算法效率1.1->如何衡量一个算法的好坏？对于以下斐波那契数列：#define_CRT_SECURE_NO_WARNINGS#includeusingnamespacestd;longlongfib(intN){ if(N用递归实现斐波那契数列，看上去代码十分简洁，但简洁一定就是好算法吗？如何衡量一个算法的好坏？1.2->算法的复杂度算法在编写成可执行程序后，运行时需要耗费时间资源和空

目录一、概述1.1前言1.2Genimi新版本介绍二、python代码生成2.1prompt：2.2GenimiAdvanced回复2.3Chatgpt4回复2.4GPT-4-0125-preview回复三、文本生成3.1Prompt3.2GenimiAdvance回复3.3Chatgpt4回复3.3GPT-4-0125-preview回复四、分析4.1Python代码生成4.1.1运行4.1.2文本建议4.2文本生成五、总结一、概述1.1前言  Google在2024年2月8日发布了GenimiUltra（GenimiAdvanced）正式商用版本，作为NLP人工智能的爱好者，我也在2月10

【震撼发布】谷歌Gemini大模型登场！GPT-4霸主地位岌岌可危？2023年12月7日，谷歌AI宣布发布新一代基于Transformer架构的大模型Gemini。谷歌首席执行官皮查伊表示，Gemini是谷歌迄今为止规模最大，能力最强的人工智能语言模型。Gemini的发布也将对GPT-4的霸主地位构成挑战。GPT-4是目前最先进的语言模型之一，但Gemini在多个方面都取得了突破，有可能成为新的行业标准。Gemini版本介绍谷歌当天发布的Gemini1.0共分为Ultra,Pro和Nano三个版本：GeminiUltra：能力最强，复杂度最高，能够处理最为高度复杂的任务，GeminiPro：能

目前英伟达因其GPU芯片在AI革命中扮演着核心角色，使其成为AI时代最赚钱的公司。本文作者 PeteWarden 总结了铸就英伟达AI霸主地位的四点优势：几乎无人运行大规模机器学习应用；英伟达的替代品都很糟糕；研究人员掌握着硬件采购的风向舵；训练时延的影响。随着AI技术的发展，Pete预测，上述优势将逐渐发生变化：英伟达在整体AI市场中的份额占比将下降，虽然AI市场整体将大幅增长，英伟达的绝对销量会有所增长，但却难以继续维持目前的利润率。PeteWarden是智能传感器公司UsefulSensor的创始人，出版了《公共数据手册》和《大数据词汇表》，创建了OpenHeatMap和DataScie

仅在今年第二季度，英伟达就已经卖出了816吨H100！假如这个速度不变，它有望在今年卖出3,266吨H100。并且，在接下来的每年里，英伟达都会卖出120万张H100。现在，云服务供应商的大规模H100集群容量即将耗尽，全球陷入GPU短缺，硅谷大佬们都急了——整体算来，全球公司需要约432000张H100。最近同时大火的，还有黄仁勋管理英伟达的方法。「没有计划、没有汇报、没有层级」，如此随性，如此佛系，甚至可以说，如此疯狂。就是这种管理办法，让英伟达市值超过1万亿，在半导体公司中一时风头无两。半导体巨人英伟达声称，在2024财年第二季度，他们售出了价值103亿美元的数据中心硬件。价值103亿美