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各路神仙求解:
hangzhouyl
2010-07-07 02:43:07
小弟大一,即将大二。已经学完数据结构的课程,自己感觉十分良好,平时的没怎么做练习题,只是看课本,自己写程序,并自得其乐。并且经常于老师交流,谈一些编程的方法经验,老师对我的基础很满意。不过刚刚过去的期末考试,我的数据结构居然出奇的考砸了,求解,小弟该怎么使笔试成绩提高(这次考试老师说我粗心了,哎)。
小弟志在走软件路,各路神仙,提点建设性的建议吧,最近1个月没上csdn,分不多了,就这些了,奉上!!!
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各路神仙求解:
小弟大一,即将大二。已经学完数据结构的课程,自己感觉十分良好,平时的没怎么做练习题,只是看课本,自己写程序,并自得其乐。并且经常于老师交流,谈一些编程的方法经验,老师对我的基础很满意。不过刚刚过去的期末考试,我的数据结构居然出奇的考砸了,求解,小弟该怎么使笔试成绩提高(这次考试老师说我粗心了,哎)。 小弟志在走软件路,各路神仙,提点建设性的建议吧,最近1个月没上csdn,分不多了,就这些了,奉上!!!
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凤朝凰
2010-07-08
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要得分,去做题。要做事,写代码。
永远的真理
hangzhouyl
2010-07-08
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对的,我的上机感觉非常好,但是做题吧这次确实是失常了,之前做的几条模拟题估分都是90分左右,而这次考试才刚刚及格,反差怎么这么大?这几天一直就郁闷着,企业招人第一关就是笔试吧,那这样第一次就没了!!
hangzhouyl
2010-07-08
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[Quote=引用 5 楼 angel6709 的回复:]
不要光说不干嘛。。
注意结贴:42.86%
[/Quote]
那个不好意思,之前很久没登了,之前很多帖子没结!
kiss_rule
2010-07-08
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多写代码,要是提高笔试成绩,要多在纸上写代码,往往在纸上写代码不好修改,很容易乱,代码一乱,心就乱了,不利于考试,个人感悟。。
angel6709
2010-07-07
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不要光说不干嘛。。
注意结贴:
42.86%
michael122
2010-07-07
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如果已经考完了,而且你自己也认为自己发挥失常了,实际水平要高的多
那还有啥好担心的?
nuciewth
2010-07-07
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做好软件跟考试没考好没有关系。如果是你性格或态度问题导致考试考不好或者会做但做错了,这些和编代码没有关系,你能做的只是不断提醒自己要多仔细。
做好软件首先得选个方向,然后学习那门语言,至于数据结构和算法,体会之后就是多编代码熟练了。
数据结构和算法只是一种思想,让你的思路清晰,数据组织明朗,程序井井有条。
zhaolinger2
2010-07-07
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你老师都说你粗心了,先注意这个。
不做练习题,无异于丢了西瓜捡芝麻。练习题基本上都是很经典的问题,解决它们能够让你事半功倍,还是回头好好研究一下练习题吧。
hua_zhixing_
2010-07-07
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多数写代码呗。又引用李开复的一句话吧,大学期间至少十万行代码。说明的是同一个道理。
或许可以参考下。
EI复现基于粒子群算法的风电-水电(抽水蓄能)联合优化调度研究(Matlab代码实现)
内容概要:本文围绕基于粒子群算法(PSO)的风电与水电(抽水蓄能)联合优化调度问题展开研究,旨在通过智能优化算法实现可再生能源的高效利用与电力系统的经济稳定运行。文中系统阐述了粒子群算法的核心原理及其在电力调度中的适用性,构建了综合考虑风电出力不确定性、抽水蓄能电站调节能力及系统运行约束的联合优化调度模型。采用Matlab进行算法编程与仿真
求解
,验证了该方法在降低系统综合运行成本、提升新能源消纳水平、增强电网调峰调频能力等方面的优越性能。研究进一步设计了多种对比场景,分析不同调度策略下的系统表现,充分展示了所提模型在应对复杂运行条件时的鲁棒性与实用价值。; 适合人群:具备一定电力系统分析基础和Matlab编程能力的研究生、科研人员,以及从事新能源并网调度、电力系统规划与运行等相关领域的工程师; 使用场景及目标:①应用于风电场与抽水蓄能电站的协同优化调度决策支持;②为高比例可再生能源接入的电力系统提供经济可靠的低碳调度方案;③服务于高校及科研院所中关于智能优化算法在能源系统中应用的教学与科研实验; 阅读建议:建议读者结合提供的Matlab代码深入理解算法实现细节与模型构建逻辑,重点关注目标函数设计、约束条件处理及参数设置对优化结果的影响,并通过复现仿真结果来掌握粒子群算法解决复杂非线性调度问题的关键技术要点。
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2026热门电影与电视节目数据集 TMDB影视流行趋势分析
【数据集概述】 该数据集包含通过TMDB(The Movie Database)API于2026年8月收集的1199部独特的电影和电视节目信息,结合了流行、顶级和趋势影视内容。每行包含标题、媒体类型(电影/电视)、原语言、流派、发布日期、人气评分、平均评分、投票数等字段,涵盖472部TV和263部电影,平均评分约7.57。 【数据大小】0.15 MB 【适用人群】影视数据分析师、娱乐行业研究者、数据可视化爱好者、推荐系统开发者 【使用场景】影视流行趋势分析、流媒体内容研究、推荐系统数据源、影视评分分布分析、2026年娱乐产业洞察
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