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一、数据结构知识点总结整理 3 2．数据结构的定义： 4 3．数据结构的知识： 9 二、数据结构的实现 16 1、二叉树三种遍历的非递归算法 16 1.先序遍非递归算法 16 2.中序遍历非递归算法 17 3.后序遍历非递归算法 18 4.层次遍历算法 19 2、线性表 20 4、串 23 5、多维数组和广义表 24 6、树与二叉树 24 7、图 26 8、查找（search） 27 9、内部排序 28 2、排序算法的稳定性 29 3、C/C++实现 31 4、对排序算法的总结 41 11、数组和链表的优缺点 42 12、C++操作符优先级: 43 13、B树、B-树、B+树、B*树、红黑树和trie树 44 14、最小生成树算法之Prim算法(C++实现) 49 15、最小生成树之kruskal算法 58 16、单源最短路径 62 三、算法部分 65 1、算法简介 65 2、实际算法 67 3、常用算法 73 四、算法分析与设计 102 1．常用的算法设计方法： 102 1.1 迭代法： 102 1.2 穷举搜索法： 103 1.3 递推法： 104 1.4 递归法 106 1.5 贪婪法 111 1.6 分治法 113 1.7 动态规划法 115 1.8 回溯法 119 1.9 分支定界法： 120 2．几个重要的算法程序 121 2.1 堆排序 121 2.2 归并排序 122

基于opencv3.X的NCC算法实现，可以对比整幅图的整体相似度，也可以输出局部最小相似度，窗口大小可调节

数据结构-基本算法-孩子兄弟链表(学生时代源码，调试可运行)

本文将自动驾驶算法部分分成以下三个部分：场景识别、路径规划及车辆控制。每一类别都是由多种算法组成的。例如场景识别需要定位，物体检测及追踪算法。路径规划通常由任务、运动规划组成，车辆控制则对应路径跟随。下图1，显示了算法基本的控制及数据流。接下来本文将按照下图来组织文章结构，顺序介绍自动驾驶平台上的相关算法。定位是自动驾驶中最基本及重要的问题之一。尤其是在城市道路上，定位的精确度决定了自动驾驶的可靠性。Autoware采用Normal DistributionTransform(NDT)配准算法[1]。为了进一步提高精度，Autowa

置信规则库、BRB、可直接调用、

这些程序中，有不少算法是对书上所讲算法的改进和创新(我们用的是北京大学出版社出版的那本《计算机图形学》)，并在实践过程中发现了书上所讲的某些算法是不正确的，并不能实现预期的效果。这些源程序在WIN-TC上运行通过。这些源程序，无论是对学习C语言，或计算机图形学来说都具有很高的参考价值。我搜集了6个班的实验源程序和实验报告，可以通过对比来加深对有关算法的理解。 所搜集的这些源程序上包含了计算机图形学几乎所有的基本算法： 简单的二维图形的生成 二维填充图元的生成 二维图形的剪裁 二维图形一些基本变换、简单的曲线变换 三维图形的变换 、面的消隐、平行投影 直线生成、字符显示和图形变换算法； 具体内容包括： 直线生成算法和线宽与线型处理 圆，椭圆和抛物线的生成算法 二维填充图的生成算法 字符的生成算法 二维裁剪生成算法 线段、园、区域填充、线型线宽、字符、裁剪、等基本图形生成算法；样条、Bezier、等常用曲线的生成算法；Coons曲面、Bezier曲面、B样条曲面等常用曲面的生成算法。并给出一些综合应用的例子。

简单的卡尔曼滤波算法， 刚刚写的所以让我知道它是否需要改进笔记： 检查这里以防我对原始文件进行修改https://github.com/ganindu7/kf_algorithm_tester

主要包含KNN、SVM、逻辑回归、朴素贝叶斯、BP神经网络、lightGBM、XGBoost等算法，包含基本算法代码和数据集应用的代码。代码源于天池。

本资源为计算机图形学基本算法的实现，包括直线DDA，中点画线，八分法画圆，四分法画椭圆，直线的裁剪，区域填充的扫描线算法，裁剪多边形算法等。基于vs2010MFC，有需要自取