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A*算法（A-Star Algorithm）

A*算法是一种用于图搜索和路径规划的启发式搜索算法，结合了Dijkstra算法与贪心最佳优先搜索的优点。通过评估函数f(n) = g(n) + h(n)，其中g(n)是实际代价，h(n)是估计代价，高效地找到最优路径。

2025-04-13 17:16:14

A*算法（A-Star Algorithm）

A*算法是一种启发式搜索算法，用于在加权图中寻找从起点到终点的最短路径。它结合了广度优先搜索的完整性和贪婪最佳优先搜索的高效性，通过启发式函数引导搜索方向，在保证最优性的前提下提高效率。

2025-04-13 17:13:25

文本相似度算法教程

本教程详细介绍了常见的文本相似度算法，包括基于词袋模型的杰卡德相似系数、余弦相似度，以及基于词向量的Word2Vec、GloVe和BERT等。涵盖了算法原理、实现步骤、代码示例及评估优化方法。

2025-04-13 08:34:58

计算机算法分类大全教程

本教程文档提供了一个全面的计算机算法分类指南，包括按设计范式、问题类型和复杂度等多种方式进行分类。介绍了分治法、动态规划、贪心算法等，并提供了具体示例及应用指导。

2025-04-13 07:28:49

动态规划算法高阶例题教程

本文通过三个高阶例题讲解了动态规划的应用，包括最长公共子序列、编辑距离和0-1背包问题。每个例题都详细介绍了状态定义、状态转移方程以及代码实现。

2025-04-13 07:01:40

牛顿迭代法教程

本文详细介绍了牛顿迭代法（Newton's Method）的基本原理、算法步骤、收敛性分析及Python实现示例，探讨了其在工程和科学计算中的应用实例，并分析了该方法的优缺点。

2025-04-13 00:41:48

搜索算法教程

本教程为初学者介绍了几种基本但重要的搜索算法，包括线性搜索、二分搜索、深度优先搜索（DFS）和广度优先搜索（BFS），并提供了Python代码示例。

2025-04-13 00:30:34

奇异值分解(SVD)教程

本教程全面介绍了奇异值分解（SVD）的概念、步骤以及应用领域，适合初学者至进阶研究者阅读。内容涵盖基础知识回顾、SVD定义、计算方法及工具介绍，并通过实例分析其在数据压缩、推荐系统等领域的实际用途。

2025-04-13 00:14:28

快速傅里叶变换（FFT）教程

快速傅里叶变换(FFT)是一种高效计算离散傅里叶变换(DFT)及其逆变换的算法，可将DFT的时间复杂度从O(N^2)降至O(NlogN)。本教程介绍了FFT的基本概念、原理、实现步骤以及应用场景。

2025-04-13 00:08:29

离散微分算法教程

本教程详细介绍了离散微分算法的基本原理、实现方法及其在科学计算、工程仿真等领域的应用。包括前向差分、后向差分及中心差分的定义与Python示例代码。

2025-04-12 23:50:37

Diffie-Hellman 密钥交换算法教程

本文详细介绍了Diffie-Hellman密钥交换算法，包括其基本概念、数学基础、工作原理、安全分析及实际应用。该算法利用离散对数问题的困难性确保通信双方能在不安全的信道上建立共享密钥。

2025-04-12 23:33:25

聚类算法教程

本教程详细介绍了聚类算法的基本概念、常见算法（如K-Means、层次聚类、DBSCAN等）、应用场景、评价指标及其实现方法，适用于数据挖掘、图像处理等多个领域。

2025-04-12 22:07:59

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