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行为模式---模版模式
模版模式是设计模式行为模式的一种，它的核心思想是定义一个算法骨架，将某些步骤提取到到子类中实现。解决当项目中出现多个处理分支，这几个处理分支有重复步骤的时实现代码的复用和扩展。在这种模式下不用修改逻辑结构，使用继承机制中的子类来实现算法不同部分的处理逻辑。
【数据结构】时间复杂度与空间复杂度
【数据结构】时间复杂度与空间复杂度
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （395）-- 算法导论25.1 10题
给出一个有效算法来在图中找到最短长度的权重为负值的环路的长度(边的条数)。如果要写代码，请用go语言。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （397）-- 算法导论25.2 2题
传递闭包（Transitive Closure）是图论中的一个重要概念，它表示如果从一个顶点到另一个顶点存在一条路径，则在传递闭包中这两个顶点之间有一条直接路径。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （381）-- 算法导论24.5 1题
在图论中，最短路径树（Shortest Path Tree, SPT）是一种从单个源点到所有其他节点的最短路径形成的树。给定一个加权图和一个源点，可以使用Dijkstra算法或Bellman-Ford算法来找到最短路径树。
一致性哈希算法介绍
hash（散列、杂凑）函数，是将任意长度的数据映射到有限长度的域上。直观解释起来，就是对一串数据m进行杂糅，输出另一段固定长度的数据h，作为这段数据的特征（指纹）
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （363）-- 算法导论24.3 5题
要证明 Newman 教授的说法是错误的，我们可以构造一个有向图，展示 Dijkstra 算法不一定按照最短路径中边的出现次序对边进行松弛。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （352）-- 算法导论24.1 3题
Bellman-Ford 算法本身是一种动态规划算法，用于计算带权重的有向图中从单一源点到所有其他顶点的最短路径。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （354）-- 算法导论24.1 6题
对于存在权重为负的环路的有向图，我们可以使用 Bellman-Ford 算法的一个变种来检测并列出该环路上的所有节点。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （347）-- 算法导论23.2 6题
在比较Prim算法和Kruskal算法在特定条件下的性能时，我们需要考虑几个因素，主要是图的表示方式、边的数量、顶点的数量以及边的权重分布。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （348）-- 算法导论23.2 7题
在图中加入一个新节点及其相关边后，要更新最小生成树（MST），通常意味着需要重新计算包含新节点的最小生成树，因为新节点的加入可能改变了原有MST的结构。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （332）-- 算法导论23.1 1题
为了证明边(u,v)是图G的某棵最小生成树中的一条边，我们可以使用反证法结合最小生成树的性质来进行证明。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （338）-- 算法导论23.1 7题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （338）-- 算法导论23.1 7题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （329）-- 算法导论22.5 5题
要计算有向图 $ G = (V, E) $ 的分量图，我们可以使用深度优先搜索（DFS）算法来找到所有的强连通分量（SCC）。在有向图中，SCC是一个最大的顶点集合，使得集合中的任何两个顶点都是相互可达的。
软件设计师教程（第5版）第4章 操作系统知识（更新中）
计算机软件通常分为【系统】软件和【应用】软件两大类。
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （342）-- 算法导论23.2 1题
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文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （323）-- 算法导论22.4 4题
文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt （323）-- 算法导论22.4 4题
解决Paxos活性难题：分布式一致性的终极指南
Paxos算法是一种用于在分布式系统中达成一致性（共识）的算法，它由计算机科学家Leslie Lamport在1990年代提出。这个算法解决了在分布式环境中，多个节点如何就某个值达成一致的问题。
选择排序（附代码详解）（C语言）
选择排序法是一种不稳定的排序算法。它的工作原理是：每一次从待排序的数据元素中选出最小（或最大）的一个元素，存放在序列的起始位置，然后，再从剩余未排序元素中继续寻找最小（大）元素，然后放到已排序序列的末尾。以此类推，直到全部待排序的数据元素排完。
【算法入门08】青蛙跳台阶
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