一、引言链表是一种常见的数据结构，用于存储一系列有序或无序的元素。在实际应用中，我们经常需要对链表进行排序。合并排序（MergeSort）是一种高效的排序算法，具有稳定的排序性能和O(nlogn)的时间复杂度。本文将介绍如何在C++中将合并排序算法与链表一起使用，以便轻松实现链表的排序。二、链表基础链表是一种通过指针链接在一起的数据结构。每个节点包含数据和指向下一个节点的指针。在C++中，我们可以定义一个结构体来表示链表节点，如下所示：structListNode{intval;//节点值ListNode*next;//指向下一个节点的指针ListNode(intx):val(x),next(

暴力匹配算法（BruteForceAlgorithm）也称为朴素匹配算法，是一种字符串匹配算法。该算法的思想很简单，就是从主串的第一个字符开始，依次和模式串的每一个字符进行匹配，如果匹配失败，则继续从主串的下一个字符开始匹配，直到匹配成功或者主串被匹配完为止。具体步骤如下：从主串的第一个字符开始，依次和模式串的第一个字符进行比较。如果匹配成功，则继续比较主串和模式串的下一个字符，直到模式串被匹配完。如果匹配失败，则从主串的下一个字符开始，重新进行匹配。直到找到模式串在主串中的位置，或者主串被匹配完为止。暴力匹配算法的时间复杂度为O(m*n)，其中m为模式串的长度，n为主串的长度。当模式串和主串

一，解决问题　　kmp算法解决的是字符串匹配的问题，具体来说假定我们要在主串s[]中匹配模式串p[]，找到匹配到的位置loc；二，具体实现和演变过程　　最自然的想法是暴力写法（BF）枚举主串字符s[i],和模式串p[j]。一个一个匹配，如果匹配失败，i指针回退回起点，往前进一位，再次进行比较，知道匹配成功。代码如下：#include#defineintlonglongconstintINF=1e18+10,maxn=1e5+10;usingnamespacestd;charp[maxn],s[maxn];intn,m;signedmain(){ios::sync_with_stdio(fals

"双指针"是一种在数组或链表中使用两个指针来进行操作的技术。这两个指针通常被称为“快”指针和“慢”指针，或者“左”指针和“右”指针，根据其在数据结构中的移动速度或位置来命名。双指针算法在处理数组或链表的问题中非常有效，可以帮助我们以更优的时间复杂度解决问题。常见的应用包括两数之和、判断链表是否存在环、找到链表的中间节点等。双指针可以分为以下几种类型：同向双指针：两个指针都从同一侧开始移动，直到其中一个或两个达到终点。这种策略可以用来解决例如“移除元素”、“最大连续子序列和”等问题。相向双指针：两个指针分别从两侧开始，向中间靠拢，直到两个指针相遇。这种策略可以用来解决例如“两数之和”、“回文字符

内容概括：利用基于对话框的MFC项目实现鼠标点击绘制多边形实现扫描线算法填充多边形源码见Yushan-Ji/ComputerGraphics:ECNU2023秋计算机图形学课程实验代码(github.com)实验内容通过鼠标交互输入多边形对各种多边形进行填充，包括边界自交的情况算法描述多边形绘制利用OnLButtonDown和OnRButtonDown函数，实现：左键点击：开始绘制多边形，并连接上一个顶点和当前点击的顶点右键点击：结束绘制多边形，并连接上一个顶点和第一个顶点其中，绘制顶点间的连线利用了MoveTo和LineTo函数另外，为了避免多边形绘制完毕后，程序仍然对鼠标点击事件进行响应，

1.快速排序（递归）快速排序是Hoare于1962年提出的一种二叉树结构的交换排序方法，其基本思想为：任取待排序元素序列中的某元素作为基准值，按照该排序码将待排序集合分割成两子序列，左子序列中所有元素均小于基准值，右子序列中所有元素均大于基准值，然后最左右子序列重复该过程，直到所有元素都排列在相应位置上为止。voidQuickSort(int*a,intbegin,intend){ if(begin>=end) return; intkeyi=PartSort3(a,begin,end); //[begin,keyi-1]keyi[keyi+1,end] QuickSort(a,begin,

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。🍎个人主页：Matlab科研工作室🍊个人信条：格物致知。更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇智能优化算法     神经网络预测     雷达通信    无线传感器     电力系统信号处理        图像处理         路径规划     元胞自动机     无人机🔥内容介绍无人机技术的快速发展为各行各业带来了前所未有的便利和机遇。在农业、环境监测、物流配送等领域，无人机的应用已经成为一种趋势。然而，在复杂的山地环境下，无人机的路径规划问题变得更加复杂和困难。如何在这样的

说明：这是一个机器学习实战项目（附带数据+代码+文档+视频讲解），如需数据+代码+文档+视频讲解可以直接到文章最后获取。1.项目背景决策树除了能进行分类分析，还能进行回归分析，即预测连续变量，此时的决策树称为回归决策树。回归问题是一类预测连续值的问题，而能满足这样要求的数学模型称作回归模型，本项目应用决策树回归模型进行探索新冠疫情、原材料、人工、物流等因素对零部件价格的影响。本项目通过决策树回归算法进行构建模型。2.数据获取本次建模数据来源于网络(本项目撰写人整理而成)，数据项统计如下：数据详情如下(部分展示)：3.数据预处理3.1用Pandas工具查看数据使用Pandas工具的head()方

1.基本思想PolicyGradient策略梯度（PG），是一种基于策略的强化学习算法，不少帖子会讲到从基于值的算法（Q-learning/DQN/Saras）到基于策略的算法难以理解，我的理解是两者是完全两套思路，在学习一种的时候先不要考虑另一种，更容易接受算法基本思想，了解了算法原理推导过程之后再比较两者不同之处那么更容易理解了❀策略执行PolicyGradient算法是学习策略概率密度函数π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)，它表示当前状态sss下执行动作aaa的概率，策略执行的时候根据π(a∣s)\pi(a|s)π(a∣s)抽样一个动作aaa，这里容易混淆的地方是，抽样得到的动作a

454.四数相加II 一、题目详情给你四个整数数组 nums1、nums2、nums3 和 nums4 ，数组长度都是 n ，请你计算有多少个元组 (i,j,k,l) 能满足：0nums1[i]+nums2[j]+nums3[k]+nums4[l]==0示例1：输入：nums1=[1,2],nums2=[-2,-1],nums3=[-1,2],nums4=[0,2]输出：2解释：两个元组如下：1.(0,0,0,1)->nums1[0]+nums2[0]+nums3[0]+nums4[1]=1+(-2)+(-1)+2=02.(1,1,0,0)->nums1[1]+nums2[1]+nums3[0