算法

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本文介绍了两种使用C语言实现无头链表反转的算法：翻转指针法和头插法。翻转指针法通过三个指针n1、n2、n3协作，不断改变结点的指向来实现链表反转，当n2等于NULL时停止。头插法则是通过取原链表中的结点并将其头插到新链表中，逐个处理直到原链表遍历完。两种方法均处理了空链表的特殊情况。

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基于or-tools解决物流调度问题(一)

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JVM(垃圾回收机制 --- GC)

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Java语言中的接口技术深入解析

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这是一个关于寻找数组峰值的编程问题，题目来源于牛客网的 NC107 题目。文章介绍了两种方法，其中重点讲解了使用二分法寻找峰值的思路：通过比较数组中点与相邻元素的大小，不断缩小搜索范围，直到找到峰值或范围只剩一个元素。二分法的时间复杂度为 O(logN)，空间复杂度为 O(1)。文章还配有多张图解和代码示例来辅助理解。

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这是一个关于使用MATLAB2022a实现的16QAM解调算法的摘要。该算法基于BP神经网络，利用其非线性映射和学习能力从复数信号中估计16QAM符号，具有良好的抗噪性能。算法包括训练和测试两个阶段，通过反向传播调整网络参数以减小输出误差。核心程序涉及数据加载、可视化以及神经网络训练，评估指标为误码率（BER）和符号错误率（SER）。代码中还包含了星座图的绘制和训练曲线的展示。

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这是一个关于编程题解的文章摘要，讨论了一道名为"WY49 数对"的问题。文章指出，暴力搜索的解决方案在大规模问题中效率低下，然后转向通过数学分析来寻找更优解。作者解释了如何根据除数和余数的关系，以及余数的周期性变化来计算满足条件的数对数量。通过将数对中的其中一个数（被模数x）按除数y划分区间，并分析每个区间的余数分布，得出一个公式来计算总数。最后，提供了两种不同的代码实现来展示这个思路，这些代码具有O(n)的时间复杂度和O(1)的空间复杂度。文章强调了理解数学方法在解决此类问题中的重要性，特别是对于优化算法性能的作用。

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在MATLAB 2022a中，一个基于遗传算法优化的GRU网络展示显著优化效果。优化前后的电力负荷预测图表显示了改进的预测准确性和效率。GRU，作为RNN的一种形式，解决了长期依赖问题，而遗传算法用于优化其超参数，如学习率和隐藏层单元数。核心MATLAB程序执行超过30分钟，通过迭代和适应度评估寻找最佳超参数，最终构建优化的GRU模型进行负荷预测，结果显示预测误差和模型性能的提升。

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杨氏矩阵是一种特殊矩阵，其每一行和每一列都是递增的。要在一个杨氏矩阵中查找特定数值，可以从右上角或左下角开始，通过比较当前元素与目标值的大小来决定向下或向左移动，直到找到目标值或超出边界。这种方法的时间复杂度为O(N)。文中还提供了一段C语言代码实现此查找算法，并给出了牛客网上的相关练习题链接。

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这是一个关于编程题目的摘要：题目是牛客网上的"BM21 旋转数组的最小数字"，要求找到旋转数组中的最小数字。题解介绍了使用二分查找算法来解决此问题，因为其时间复杂度优于暴力搜索的线性时间复杂度。二分查找的核心是通过比较中间元素与右端元素的大小，不断缩小搜索范围，最终找到最小值。代码示例展示了如何实现这个算法。总结中强调了二分查找适用于部分有序数组，并指出了解决这类问题的关键在于理解数组的二段单调性。