文章目录0前言1区块链基础1.1比特币内部结构1.2实现的区块链数据结构1.3注意点1.4区块链的核心-工作量证明算法1.4.1拜占庭将军问题1.4.2解决办法1.4.3代码实现2快速实现一个区块链2.1什么是区块链2.2一个完整的快包含什么2.3什么是挖矿2.4工作量证明算法：2.5实现代码3最后0前言🔥优质竞赛项目系列，今天要分享的是python区块链实现-proofofwork工作量证明共识算法该项目较为新颖，适合作为竞赛课题方向，学长非常推荐！🧿更多资料,项目分享：https://gitee.com/dancheng-senior/postgraduate1区块链基础学长以比特币的结构
矩阵其实就是二维数组，这些题目在9日集训中已经做过，这里做的方法大致相同。第一题1351.统计有序矩阵中的负数intcountNegatives(int**grid,intgridSize,int*gridColSize){intr=gridSize;intc=gridColSize[0];intret=0;for(inti=0;ir;++i){for(intj=0;jc;++j){if(grid[i][j]0)ret++;}}returnret;}第二题1672.最富有客户的资产总量intmaximumWealth(int**accounts,intaccountsSize,int*acco
文章目录1.常见排序2.选择排序2.1直接选择排序2.2堆排序3.交换排序3.1冒泡排序1.常见排序2.选择排序 选择排序是一种简单但不高效的排序算法，其基本思想是从待排序的数据中选择最小（或最大）的元素放到已排序的数据末尾。具体操作步骤如下：（1）找到数据中最小的元素，并把它交换到第一个位置；（2）在剩下未排序的元素中找到最小的元素，并把它交换到已排序数据的末尾；（3）重复第2步，直到所有元素都排好序。 在选择排序的实现中，需要使用两个指针：一个指向当前扫描的区域的起始位置，另一个指向未排序区域的起始位置。通过交换找到每次扫描区域内的最小元素，能够确保每次扫描后已排序区域变大、未排序区域
目录前言课题背景和意义实现技术思路一、协同过滤算法的概念二、旅游景点推荐系统设计与实现三、总结实现效果图样例最后前言 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。🚀对毕设有任何疑问都可以问学长哦!选题指导: https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/128243277
上篇文章（发布于2023-09-18）给自己挖了个坑，说是要搞定SM9。从国庆前一周开始，到现在一个月时间，这个坑终于填上了。此前信息安全数学基础太差，理解不了SM9双线性对、扩域计算等等，为此还特意选修了现代密码学和近世代数2门专业课，边写代码边上课，带着问题学确实收获不少。说实话，弯路比预想的多，但实现效果却出乎意料的好。SM9原理就不赘述了。目前，互联网上开源的基于Python原生实现的、确保正确（输出数据与《GBT38635.2-2020信息安全技术SM9标识密码算法第2部分：算法》附录A列举的数据完全一致）的SM9貌似是没有（我没找到）。我参考了以下代码： GitHub-gongxi
目录循环队列的结构循环队列的实现循环队列的创建循环队列为空判断循环队列为满判断入队出队返回循环队列首元素返回循环队列尾元素释放循环队列循环队列的结构循环队列是队列的一种特殊结构，它的长度是固定的k，同样是先进先出，理论结构是首尾相连的环形循环结构。其理论结构大致如下：具体结构描述可以参考LeetCode:622.设计循环队列的题目要求，大致如下：设计你的循环队列实现。循环队列是一种线性数据结构，其操作表现基于FIFO（先进先出）原则并且队尾被连接在队首之后以形成一个循环。它也被称为“环形缓冲器”。循环队列的一个好处是我们可以利用这个队列之前用过的空间。在一个普通队列里，一旦一个队列满了，我们就
作者：禅与计算机程序设计艺术1.简介1970年代末，《明报》杂志经常推荐一些具有潜力的创业公司，其中就包括灯塔咖啡馆。由于该咖啡馆并没有像其他创业公司一样成功，因此才吸引了其他创业者的注意。著名科技评论家约翰·米尔斯曼曾说过，“灯塔咖啡馆”的成立只是一开始，它最终演变为一个成功的咖啡厅，因为它运用了先进的管理、营销和生意策略，在房地产业、金融业和互联网行业都取得了成功。我们今天要讨论的是这家咖啡馆及其所创造的影响，以及它作为一家创业公司和成功企业应具备的品质。1.1.灯塔咖啡馆简介灯塔咖啡馆（Light-UpCoffeeHouse）由美国人斯蒂夫·麦卡锡和英国人格伦特·布莱克所创办，是一家快速
什么是K近邻（KNN）K近邻(KNN，K-NearestNeighbors)是最简单的机器学习算法之一，可用于回归和分类。KNN是一种“惰性”学习算法，从技术上讲，它不训练模型来进行预测。K近邻的逻辑是，假设有一个观测值，这个观测值被预测属于离它k个最近观测值中所占比例最大的那一个类。KNN方法是直接尝试使用实际数据来近似条件期望。对于回归，预测值是K个邻居的均值，估计量（estimator）为f^(x)=Average[yi∣xi∈Nk(x)]\hat{f}(x)=Average[y_i|x_i\inN_k(x)]f^(x)=Average[yi∣xi∈Nk(x)]Nk(x)N_k(
前言10道选择第一章-算法概述12~13分，1-2选择，1简答基本概念考选择1.算法：输入、输出、有限性、确定性2.复杂性：空间复杂度：不涉及太难的，只考典型的，比如dp的空间时间复杂度：最好时间复杂度、最差时间复杂度、平均时间时间度3.P和NP：P：确定性计算模型定义的（多项式时间）NP：非确定性模型定义的，有一个预言机制。（多项式时间）P和NP相等或者不相等的说法都是错的！（注意多种说法）P属于NP是对的！NPC：核心部分，映射渐进渐进关系（几个符号）：考证明（书上的6个O的性质）（7分）数学证明掌握！o，w用比值来证明习题1-11重要！第二章-递归分治基本概念1.递归概念：优点：缺点：效
以下是使用C语言实现Prim算法生成最小生成树的代码：#include#include#defineV5//图中顶点的个数//找到顶点集合中未访问的顶点中距离最小的顶点intminDistance(intdist[],intvisited[]){intmin=INT_MAX,min_index;for(intv=0;vV;v++){if(!visited[v]&&dist[v]min){min=dist[v];min_index=v;}}returnmin_index;}//打印生成的最小生成树voidprintMST(intparent[],intgraph[V][V]){printf("E
