【数据结构】哈希表&二叉搜索树详解
本文详细介绍了二叉搜索树和哈希表这两种数据结构。二叉搜索树是一种特殊二叉树，具有左子树节点值小于根节点、右子树节点值大于根节点的特点，并且不允许键值重复。文章给出了插入、删除和搜索等方法的具体实现。哈希表则通过哈希函数将键名映射为数组下标，实现快速查找，其插入、删除和查找操作时间复杂度理想情况下为O(1)。文中还讨论了哈希函数的设计原则、哈希冲突的解决方法及哈希表的实现细节。
深入浅出：Python编程入门与实践
【9月更文挑战第16天】本文以“深入浅出”的方式，引领读者步入Python编程的世界。从基础语法到实际应用，我们将一步步探索Python的魅力所在。无论你是编程新手，还是希望拓展技能的老手，这篇文章都将为你提供有价值的信息和指导。通过本文的学习，你将能够编写出简单而实用的Python程序，为进一步深入学习打下坚实的基础。让我们一起开始这段编程之旅吧！
NumPy 教程 之 NumPy 线性代数 7
NumPy 的 `linalg` 库提供了丰富的线性代数功能，如点积、矩阵乘法、求解线性方程等。`numpy.linalg.inv()` 用于计算矩阵的乘法逆矩阵，即找到满足 `AB=BA=E` 的矩阵 `B`，其中 `E` 是单位矩阵。示例展示了如何对矩阵 `A` 计算其逆矩阵 `A^(-1)` 并求解线性方程 `A^(-1)B`，得到向量 `[5, 3, -2]` 作为解。
NumPy 教程 之 NumPy 线性代数 5
NumPy 的线性代数库 `linalg` 提供了丰富的功能，如点积（`dot`）、向量点积（`vdot`）、内积（`inner`）、矩阵积（`matmul`）、行列式计算（`determinant`）、求解线性矩阵方程（`solve`）以及矩阵逆（`inv`）。示例展示了 `numpy.linalg.det()` 函数用于计算矩阵的行列式，适用于 2×2 和更大的方阵。例如，矩阵 `[[1,2], [3,4]]` 的行列式为 `-2.0`；矩阵 `[[6,1,1], [4,-2,5], [2,8,7]]` 的行列式为 `-306.0`。
阿里云函数计算 x NVIDIA 加速企业 AI 应用落地
阿里云函数计算与 NVIDIA TensorRT/TensorRT-LLM 展开合作，通过结合阿里云的无缝计算体验和 NVIDIA 的高性能推理库，开发者能够以更低的成本、更高的效率完成复杂的 AI 任务，加速技术落地和应用创新。