在这篇文章中，我们将了解聚合和关联之间的区别。关联它可以理解为一群具有共同目标的人组成的组织。它也表明他们具有正式的结构。它表示两个对象之间的一种二元关系，描述某种类型的活动。它是多种对象之间的关系。一个例子是，食用健康食品不仅与健康体重有关，还与良好的皮肤、秀发、力量和积极活动有关。关联是两个类之间的关系，其中一个类使用另一个类。它本质上是不灵活的。这表明……阅读更多

在这篇文章中，我们将了解完全虚拟化和半虚拟化之间的区别。完全虚拟化此过程由IBM于1966年推出。它被认为是服务器虚拟化的第一个软件解决方案。它使用二进制转换和直接方法。在此，客户操作系统使用虚拟机从虚拟化层和硬件中完全隔离。完全虚拟化的示例包括Microsoft和Parallels系统。虚拟机允许执行指令，以及以完全隔离的方式运行未修改的操作系统。与半虚拟化相比，它被认为安全性较低。它使用……阅读更多

在这篇文章中，我们将了解泛洪填充算法和边界填充算法之间的区别。它们是区域填充算法，它们的区别在于一个随机像素是否具有区域的原始颜色。泛洪填充算法它也称为种子填充算法。它计算与给定节点相连的区域，相对于多维数组。它的工作原理是填充或重新着色包含内部不同颜色的特定区域，因此，图像的边界。它由具有边界的邻域图像表示，并且……阅读更多

算法和伪代码是计算机编程中两个相关的术语。算法和伪代码之间的基本区别在于，算法是为解决问题而开发的分步过程，而伪代码是开发算法的一种技术。在本文中，我们将讨论算法和伪代码之间其他重要的区别。让我们从算法和伪代码的一些基本概念开始。什么是算法？解决给定问题的步骤序列称为算法。因此，算法是为解决给定问题而开发的分步过程。一个……阅读更多

在这篇文章中，我们将了解贪心算法和动态规划方法之间的区别。贪心算法这是一种算法范例，它逐步构建解决方案。选择下一步是为了获得最明显和最直接的益处。涉及选择局部最优值的问题将有助于选择问题的全局最优值/解决方案。这些是与贪心算法相关的难题。不能保证贪心算法会导致最优解。在问题的每个阶段都做出最优选择，即局部最优解。它……阅读更多

在这篇文章中，我们将了解 Prim 算法和 Kruskal 算法之间的区别。用于最小生成树 (MST) 的 Kruskal 算法给定一个连通且无向的图，该图的生成树是连接所有顶点的子图。单个图可以具有多个生成树。对于加权、连通且无向的图，最小生成树 (MST)（也称为最小权重生成树）是一个生成树，其权重小于或等于所有其他生成树的权重。生成树的权重是通过添加权重来确定的……阅读更多

Yen 的 k 最短路径算法不会只给出单个最短路径，而是给出 k 个最短路径，这样我们就可以得到第二短路径、第三短路径等等。让我们考虑这样一个场景：我们必须从 A 地点前往 B 地点，并且在 A 地点和 B 地点之间有多条路线可用，但是我们必须找到最短路径，并忽略在到达目的地的时间复杂度方面不太重要的所有路径。让我们通过一个例子来理解——考虑给定的例子作为桥梁，它……阅读更多

表达式树表达式树是叶节点具有要操作的值，并且内部节点包含对叶节点进行操作的运算符的树。示例4 + ((7 + 9) * 2) 将具有如下表达式树算法来构建表达式树令 T 为表达式树。如果 T 不为 NULL：如果 T->data 是操作数：返回 T.data A = solve(T.left) B = solve(T.right) -> 对 A 和 B 计算 'T.data' 的运算符，并递归调用，返回 calculate(A, B, T.data)如何构建表达式树？要为……构建表达式树阅读更多

在计算机网络中，最短路径算法旨在查找网络节点之间的最优路径，以便最大限度地降低路由成本。它们是图论中提出的最短路径算法的直接应用。解释考虑一个网络包含 N 个顶点（节点或网络设备），它们通过 M 条边（传输线）连接。每条边都与一个权重相关联，表示传输线的物理距离或传输延迟。最短路径算法的目标是在沿边的任何一对顶点之间找到一条路径，以便边的权重之和……阅读更多

定义：迪杰斯特拉算法（Dijkstra算法）寻找从特定节点（称为源节点）到连通图中所有其他节点的最短路径。它生成一个以源节点为根的最短路径树。它广泛应用于计算机网络中，用于生成最佳路由，以最大限度地降低路由成本。迪杰斯特拉算法输入 - 表示网络的图；以及源节点 s 输出 - 以 s 为根节点的最短路径树 spt[]。初始化 - 一个大小为 |V|（节点数）的距离数组 dist[]，其中 dist[s] = 0，dist[u] = ∞（无穷大），其中 u ... 阅读更多