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查找技术（4/6 改）
在计算机科学中，查找技术是对大量数据进行高效检索的关键。无论是数据库查询、信息检索，还是图像处理，查找算法都起着至关重要的作用。理解并掌握这些查找算法有助于在各种场景中快速找到目标数据，提高系统性能。
深入探讨与优化：常见排序算法的原理、实现与应用场景分析
排序算法在计算机科学中占据了重要位置，它不仅仅是数据处理的基础，也是优化许多复杂算法的关键所在。排序算法的效率对系统的整体性能有直接影响，特别是在处理大量数据时，选择合适的排序算法尤为重要。在实际编程中，诸如Java、Python和C语言等都提供了各种内置的排序方法，但理解这些算法的工作原理、实现方法以及如何在不同场景中进行优化，依然是开发者必须掌握的技能。
排序算法（5/6 改）
排序算法是计算机科学中的重要组成部分，在各种应用中都有广泛的应用。排序是数据处理中最基础的操作之一，排序算法的选择和实现直接影响到数据处理的效率。
图与树的基本概念
在计算机科学的世界中，图和树是两种非常重要的数据结构。它们不仅在理论上有着广泛的研究价值，更是在实际编程中广泛应用于网络通信、路径规划、数据库索引等领域。通过深入理解图与树的基本结构与算法，我们可以更高效地解决许多复杂的问题。
当线性规划与算法相遇：揭秘单纯形法（Simplex）的独特魅力
传统的解决线性规划问题的方法是图形法、代数法求解，但是图形法解题有极大的局限性，因为一旦变量超过3个，基本上就无法通过图形解决，而代数法虽然可以解题，但对于复杂的问题可能效果较差甚至无法求解！
网络流探索：解决网络最大流问题的算法集锦
网络流一直是初学者心中很难过去的一道坎，很多人说它是一个不像DFS/BFS那么直观的算法，同时网上也有各种参差不齐的材料，让人感到一知半解。
探索经典算法：贪心、分治、动态规划等
贪心算法是一种常见的算法范式，通常在解决最优化问题中使用。
数学建模算法与应用 第1章 线性规划
线性规划是数学规划领域的重要分支，广泛应用于资源配置、生产计划、物流管理等领域。它主要用于解决如何在满足一定约束条件下，使目标函数（如成本、利润等）达到最大或最小的问题。
数学建模算法与应用 第5章 插值与拟合方法
插值与拟合是数值分析中的重要工具，用于处理数据之间的关系，通过构建函数来逼近数据点或填补未知值。插值用于通过已知的数据点来估计未采集的值，而拟合则是通过数据找到一个合适的模型来近似表示数据的趋势。插值和拟合方法在工程、物理学、经济学等领域有着广泛的应用。
数学建模算法与应用 第4章 图与网络模型及其求解方法
图与网络模型是运筹学中的重要组成部分，用于描述和求解复杂系统中的连接和流动问题。在图与网络的框架下，许多实际问题可以通过节点和边的关系来建模，例如交通网络、物流配送、信息流等问题。
数学建模算法与应用 第3章 非线性规划及其求解方法
非线性规划（Nonlinear Programming, NLP）是数学规划中更加复杂的一类问题，与线性规划和整数规划不同，非线性规划的目标函数或约束条件中包含非线性项。非线性规划广泛应用于工程设计、经济管理、机器学习等领域，其求解难度和复杂性远远超过线性规划。
数学建模算法与应用 第7章 数理统计与方法
数理统计是通过数据来推断不确定性的科学工具，在数据分析和科学实验中起着至关重要的作用。统计方法可以帮助我们从样本中推断总体的特性，验证假设并分析变量之间的关系。
数学建模算法与应用 第9章 支持向量机及其方法
支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种监督学习方法，广泛应用于分类和回归分析中。它通过寻找最优分隔超平面来最大化类别之间的间隔，是一种强大且高效的机器学习算法。
数学建模算法与应用 第10章 多元分析及其方法
多元分析是用于分析和解释多个变量之间关系的一组统计技术。在许多实际应用中，如市场营销、医学研究和社会科学中，变量往往不是独立的，多个变量之间可能存在复杂的相互作用。多元分析方法通过统计建模，揭示数据中隐藏的结构和规律。
数学建模算法与应用 第11章 偏最小二乘回归及其方法
偏最小二乘回归（Partial Least Squares Regression, PLS）是一种用于分析多个自变量和因变量之间关系的多元统计方法，特别适用于当自变量之间存在多重共线性，或自变量数量大于样本数量的情况。PLS通过同时对自变量和因变量进行降维，提取出一组潜在变量来建立回归模型。
数学建模算法与应用 第12章 现代优化算法
现代优化算法是一类基于自然启发的全局优化方法，适用于解决传统优化方法难以处理的复杂、多峰、多约束等优化问题。这些算法通过模拟自然界中的生物行为和演化过程，能够在高维和复杂的搜索空间中找到接近最优的解。
数学建模算法与应用 第6章 微分方程建模及其求解方法
微分方程是描述自然界中变化过程的重要数学工具。在物理、化学、生物学以及工程等领域，许多问题都可以通过微分方程来建模。通过对微分方程的求解，可以更好地理解和预测系统的动态行为。
算法复杂度与图算法 - 离散数学系列（十）
在计算机科学中，算法的效率是非常重要的评价标准，而算法复杂度是用来衡量算法效率的一种方式。了解算法的复杂度有助于在解决实际问题时选择最优的方法。此外，图算法在图论中有着重要的地位，广泛用于解决网络中的最短路径、节点间的连通性等问题。
数学建模算法与应用 第2章 整数规划及其求解方法
整数规划是线性规划的扩展，其中部分或全部决策变量必须是整数。整数规划广泛应用于生产调度、物流管理、资源分配等领域，特别适用于那些要求解为离散值的场景。
c++复习基础
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Vue中传递自定义参数到后端、后端获取数据（使用Map接收参数）
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