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模拟退火算法综述
模拟退火算法（Simulated Annealing, SA）是一种源于固体退火过程的优化算法。固体退火是将物质加热到高温使其内部粒子进入无序状态，然后缓慢冷却以使粒子重新排列达到最小能量状态的过程。在温度较高时，粒子具有较大的能量并能够跳出局部的能量低谷；而在逐渐冷却过程中，系统趋于有序并最终收敛到全局最低能量状态。模拟退火算法借鉴了这一物理过程，用于解决组合优化问题。
有效利用Java中的内置算法优化应用性能
在软件开发中，性能优化是一个永恒的话题。Java作为一种流行的编程语言，提供了丰富的内置算法和数据结构，这些算法经过优化，能够帮助开发者在不同的应用场景中提高执行效率和资源利用率。
esp32使用fft算法显示音乐频谱
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Java 应用的限流策略：保护系统稳定性
在高并发的Java应用中，限流是一种非常重要的保护机制，它可以帮助系统抵御流量高峰，防止系统过载。
深度学习之超分辨率算法——SRCNN
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机器学习之最近邻算法——KNN算法
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二级考试C语言基础知识精讲概述（二）
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数学理论在编程中的核心应用与实践（上）
在计算机科学的世界里，数学不仅仅是支撑算法设计与优化的理论基础，更是解决复杂问题的利器。高等数学、线性代数、离散数学等学科为编程提供了强大的工具集，使得我们能够高效地构建和优化算法，设计复杂的数据结构，并实现智能系统的建模与分析。
设计模式：（模板方法模式）
在模板模式（Template Pattern）中，一个抽象类公开定义了执行它的方法的方式/模板。它的子类可以按需要重写方法实现，但调用将以抽象类中定义的方式进行。这种类型的设计模式属于行为型模式。
深入探讨与优化：常见排序算法的原理、实现与应用场景分析
排序算法在计算机科学中占据了重要位置，它不仅仅是数据处理的基础，也是优化许多复杂算法的关键所在。排序算法的效率对系统的整体性能有直接影响，特别是在处理大量数据时，选择合适的排序算法尤为重要。在实际编程中，诸如Java、Python和C语言等都提供了各种内置的排序方法，但理解这些算法的工作原理、实现方法以及如何在不同场景中进行优化，依然是开发者必须掌握的技能。
图与树的基本概念
在计算机科学的世界中，图和树是两种非常重要的数据结构。它们不仅在理论上有着广泛的研究价值，更是在实际编程中广泛应用于网络通信、路径规划、数据库索引等领域。通过深入理解图与树的基本结构与算法，我们可以更高效地解决许多复杂的问题。
排序算法（5/6 改）
排序算法是计算机科学中的重要组成部分，在各种应用中都有广泛的应用。排序是数据处理中最基础的操作之一，排序算法的选择和实现直接影响到数据处理的效率。
数据结构与算法实现（6/6）
在计算机科学中，数据结构和算法的设计与实现是任何程序开发的核心部分。高效的数据结构和算法能够极大地提升程序的性能和响应速度，因此，理解并掌握这些内容对于程序员来说至关重要。实现数据结构和算法不仅仅是编写代码，还涉及到对时间复杂度和空间复杂度的分析，以及对代码可读性和可维护性的考虑。
数据结构与算法概述（1/6）
在计算机科学领域，数据结构与算法是基础且核心的内容。数据结构决定了数据的组织、存储和访问方式，而算法则提供了解决问题的具体步骤和方法。数据结构与算法共同作用，影响着程序的效率、可维护性和扩展性。因此，理解并掌握数据结构与算法对于编写高效的代码至关重要。
串（4/6）
串（String），又称字符串，是由零个或多个字符组成的有限序列。通常记为 S="s1s2...sn"S = "s_1s_2...s_n"S="s1s2...sn"，其中 sis_isi 表示第 iii 个字符，nnn 为串的长度。串在计算机科学中是非常重要的数据结构之一，广泛用于文本处理、数据存储和传输等领域。
数据结构与算法详解
数据结构与算法是计算机科学的核心领域之一，主要用于高效地组织和处理数据。良好的数据结构能够提高程序的效率，算法则是解决问题的方法。
数据结构与算法：基于C语言的深度探索
数据结构和算法是计算机科学中不可或缺的两大支柱。数据结构用于组织和管理数据，而算法则是实现数据处理的具体步骤。通过恰当的数据结构和算法，可以有效解决各种计算问题，从而提高程序的性能和可扩展性。
网络流探索：解决网络最大流问题的算法集锦
网络流一直是初学者心中很难过去的一道坎，很多人说它是一个不像DFS/BFS那么直观的算法，同时网上也有各种参差不齐的材料，让人感到一知半解。
数学建模算法与应用 第12章 现代优化算法
现代优化算法是一类基于自然启发的全局优化方法，适用于解决传统优化方法难以处理的复杂、多峰、多约束等优化问题。这些算法通过模拟自然界中的生物行为和演化过程，能够在高维和复杂的搜索空间中找到接近最优的解。
算法复杂度与图算法 - 离散数学系列（十）
在计算机科学中，算法的效率是非常重要的评价标准，而算法复杂度是用来衡量算法效率的一种方式。了解算法的复杂度有助于在解决实际问题时选择最优的方法。此外，图算法在图论中有着重要的地位，广泛用于解决网络中的最短路径、节点间的连通性等问题。
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