算法-Euler的博客

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以下是算法相关的文章

2025-07-02
【算法】Python 实现最小生成树准备工作：图的表示为了方便演示，我们假设图用以下方式表示：顶点数量: 一个整数 V。边列表 (Kruskal): 一个列表，每个元素是一个元组 (权重, 顶点1, 顶点2)。顶点用从 0 到 V-1 的整数表示。邻接表 (Prim): 一个字典或列表的列表，graph[u] 包含所有与顶点
- 2025-07-02
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- 算法
- Python
2025-07-02
【算法】理解最小生成树（MST）：连接世界的有效方式在图论的世界里，我们经常需要找到连接所有点（顶点）的最有效方式。想象一下，你要为几个城市铺设网络电缆，或者设计一个连接所有房屋的供水管道系统，你希望总的线路长度（或成本）最低。这就是“最小生成树”（Minimum Spanning Tree, MST）概念发挥作用的地方。什么是图和生成树？在深入
- 2025-07-02
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- 算法
2025-07-01
【算法】深入理解布隆过滤器 1. 什么是布隆过滤器？布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于检测某个元素是否在一个集合中。与常见的数据结构如哈希表不同，布隆过滤器无法删除元素，并且会存在一定的误判率，即它可能会错误地判断一个不存在的元素为存在。尽管如此，布隆过滤器在大规模数据场景中具有
- 2025-07-01
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- 算法
2025-07-01
【算法】深入了解 CRC 校验码的计算过程引言在通信和数据存储过程中，数据的完整性至关重要。为了检测和纠正传输错误，校验技术被广泛应用。CRC（循环冗余校验，Cyclic Redundancy Check）是一种常见的错误检测方法，它通过生成冗余码来确保数据传输的可靠性。在这篇文章中，我们将探讨 CRC 码的基本原理，并详细介绍其计算过程
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- 算法
2025-05-19
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- 算法
2024-10-16
【算法】深入理解布隆过滤器 1. 什么是布隆过滤器？布隆过滤器（Bloom Filter）是一种空间效率极高的概率型数据结构，用于检测某个元素是否在一个集合中。与常见的数据结构如哈希表不同，布隆过滤器无法删除元素，并且会存在一定的误判率，即它可能会错误地判断一个不存在的元素为存在。尽管如此，布隆过滤器在大规模数据场景中具有
- 2024-10-16
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- 算法
2024-10-16
【算法】深入了解 CRC 校验码的计算过程引言在通信和数据存储过程中，数据的完整性至关重要。为了检测和纠正传输错误，校验技术被广泛应用。CRC（循环冗余校验，Cyclic Redundancy Check）是一种常见的错误检测方法，它通过生成冗余码来确保数据传输的可靠性。在这篇文章中，我们将探讨 CRC 码的基本原理，并详细介绍其计算过程
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