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关键词： 数据结构   科技创新能力   政府治理能力   指标体系   数据可得性   评价方法   指标选取   科技事业  

摘要： 陕西科技事业快速发展,科技创新能力显著增强,秦创原平台建设逐步推进。但目前陕西科技创新协同发展水平一般,科技评价体系不够完善。应进一步优化政府治理能力指标体系。一是指标选取不仅应从理论层面考虑,还应考虑数据可得性;二是从实际情况出发,选取较为适合的评价方法;三是扩展数据源,使数据结构更加丰富;四是因地制宜,根据地区发展情况对指标体系进行适当调整。

关键词： 海绵城市   管控平台   考核评估   信息化   数据结构  

摘要： 基于海绵城市建设的目标和需求,提出海绵城市智慧管控平台建设的迫切性。并从平台架构、功能模块划分、数据结构、系统维护4个方面对管控平台的设计及架构进行了详细的探讨。通过海绵城市信息化管理平台的建设,实现一张图可视化展示、建设情况分级显示、监测数据集成显示、考核指标动态评估、海绵城市项目信息管理、现场运行情况采集等功能,实现海绵城市建设全生命周期管理,为海绵城市的建设、运营、管理、考核评估等提供平台架构及数据支撑,为海绵城市智慧管控平台的构建提供了参考和借鉴。

关键词： 朴素模式匹配算法   快速模式匹配算法   JavaSwing  

摘要： 本文研究了数据结构中的朴素模式匹配算法(BF)和快速模式匹配算法(KMP),并将其算法程序、中间变量、结果展示结合到一起,使用JavaSwing等进行相关图形界面开发,使得在同一界面上,不仅能展示BF算法和KMP算法的代码,并且能够显示字符串模式匹配算法执行过程中每一步的操作流程,还可以随时进行暂停、回退、继续等。该演示系统不仅可以帮助学生快速学习理解字符串模式匹配的原理,还可以有效地提高学生的实践能力,所见即所得地快速上手编程。

关键词： 决策树   分裂准则   全局结构   纯度   数据结构  

摘要： 决策树(Desision tree,DT)生长关键步骤的分裂或分叉准则通常根据纯度和误分类误差等实现,分裂生长分为轴平行和非轴平行方式。这些分裂准则一般与数据内在结构(如类别是否是多簇或单簇组成)无关。为了弥补这一缺失,本文提出了两种混合分裂准则,分别用加权和两步法将同类内的节点间距(Between-node margin within the same class,BNM)和同一节点内的类紧性(Within-class compactness and between-class separation in the same inner node,CSN)与纯度度量相结合。由于传统决策树以贪婪方式生长,仅能确定出当前的一个局部最优分裂点,为改善这个缺点,本文首先根据纯度确定出前k个候选分裂点,然后通过最大化BNM和最小化CSN确定最终的分裂点,不仅缓和了纯度上的局部最优性,而且引入了数据结构的全局性,因此能较大程度地改进后代节点的分裂,增强树的泛化性和可解释性。将上述两种分裂准则组合还可以进一步提升性能。在21个标准验证数据集上的比较结果表明:新准则下的决策树不仅提高了预测性能、降低了复杂性,而且相比于其他采用混合分裂准则的DTs更具竞争力。

关键词： 数字海塘   感知体系规范   数据传输协议   数据结构  

摘要： 针对温州市浙南产业集聚区智慧海塘工程提升的实际需要,为数字海塘建设建立数据开放的的专门管理机制,设计省市县三级交换体系,完善管理机制,另外针对于多源异构数据标准入仓在行业里无好的解决方案,制定一种数字海塘标准数据结构,对多源异构数据处理,进行统一融合入仓。就感知体系缺乏统一规范和传感器缺乏统一分类通信标准问题上,研究制定感知体系规范和数据传输协议,最终保障海塘防潮对象全域化、风险管控清单化、监测预警精细化、防御工作标准化,同时提高沿海防台御潮能力,防范化解重大风险,确保沿海安澜和地区高质量发展。

关键词： 教学设计   数据结构   二叉树遍历   教学实践   创新能力  

摘要： 数据结构课程是计算机类课程的基础课程,对于该课程的掌握程度将直接影响到后续相关课程的学习。聚焦于学生的学习成果,高度重视教学过程的输出,文章从基本教学理念、教学手段、授课内容安排、课堂教学与课下思考融合、课程思政进课堂、创新能力培养等方面针对二叉树遍历的三种基本算法展开了教学设计研究,并将该教学设计应用于教学实践,收到了良好的教学效果。

关键词： 数据结构   算法分析  

ISBN: (纸本)9787115611680

摘要： ★这是一本基于 Rust 语言讲解数据结构及其实现方法的书。★全书先介绍 Rust 语言的基础知识以及计算机科学和算法分析的概念，然后介绍简单数据结构和算法的设计与实现，接着介绍较复杂的树和图数据结构，最后将这些知识应用于实战项目以解决实际问题。★本书适合程序设计爱好者、专业程序员以及对 Rust 语言感兴趣的读者阅读。

关键词： 数据结构   JAVA语言  

ISBN: (纸本)9787115611123

摘要： 本书全面、系统地介绍了数据结构的基础理论和算法设计方法，以及数据结构的应用、算法性能评价等内容，使读者进一步理解数据抽象与编程实现的关系，提高用计算机解决实际问题的能力。本书共10章，分为4个部分。1部分(1章)介绍数据结构和算法的基本概念等；2部分(2章-7章)详细讲解不同类型的数据结构，包含线性结构(线性表、链表、栈、队列、串、数组、广义表)和非线性结构(树、图)；3部分(8章-9章)介绍程序中经常用到的算法，即查找和排序；4部分(10章)是综合实训部分，通过商品管理系统等8个案例展示数据结构实现和应用的过程，并在后提供综合项目实训与课程设计报告模板。

摘要： Zooming operations are fundamental to digital multi-layer maps which are classically comprised of a given number of layers that each represent the area in question at a specific scale level. As a result of this structure, the data from which the layers are built is also structured in layers, meaning that information regarding the same geographical location is stored multiple times. In an effort to resolve this redundancy in data storage and abrupt map changes during zooming operations, the concept of vario-scale maps has been developed. In the corresponding data structure, features are stored as 3D objects that represent their geometry across all scale levels at once. One of the fundamental problems faced by this concept, relates to the question of when features (or parts of them) become too small or narrow to be displayed during zooming operations. By comparing three main types of approaches, this research aims to shed light on the issues of detecting and resolving such conflict locations. The results of both a theoretical and an empirical exploration of these approaches indicate that they can be used effectively to address different aspects of these processes. On top of that, by combining the approaches in a complementary fashion, their strengths can be harnessed in a way that minimises their shortcomings.

摘要： Real world data is inherently noisy and data analysis can be especially complex when noise is compounded in hierarchical and multilevel data structures. Since such data structures can be described using multiple approaches, the way data is collapsed and grouped within these structures can influence its resulting interpretation and analyses. To avoid discrepancies in data collapsing and grouping, multiple statistical approaches have been developed specifically to analyze multilevel data structures. Examples of multilevel statistical models are the two-factor ANOVA and the general linear model with repeated-measures (GLM-RR) which is typically used in the context of looking at change over time. Unlike simple summary-statistics such as t-tests, multilevel models allow for precision in the effect of each level on the observed data. In this study, analyses will be done using both simple statistical models and multilevel models with a dataset from a behavioral decision-making assay that aims to see whether phototactic preference changes over 24 hours in larval zebrafish. The simple and multilevel analyses will be compared through the descriptive analyses and hypothesis testing. The descriptive analyses will provide insight into the practicality of collapsing levels of data in hierarchical data structures and the hypothesis testing will provide comparative insight into the use of both simple and multilevel statistical models.