集成测试的方法有两种： 非增量式测试和增量式测试emmmmmm.....说人话就是：非增量式是每个模块测试完了再连接增量式则是测一个模块，就连接一个模块而采用增式测试时又有两种选择： 自顶向下结合、自底向上结合。自顶向下结合主控模块作为测试驱动器；根据集成的方式（深度或广度），下层的桩模块一个一个地被替换为真正的模块；在每个模块被集成时，都必须进行单元测试。重复第二步，直到整个系统结构被集成完成。
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2023-07-27 17:55:52
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动态规划与分治法相似，都是通过组合子问题的解来求解原问题。不同的是，分治法将问题划分为互不相交的子问题，递归的求解子问题，再将他们的解组合起来，求出原问题的解。与之相反，动态规划应用于子问题重叠的情况，即不同的子问题具有公共的子子问题。在这种情况下，分治法会做许多不必要的工作，他会反复求解那些公共子子问题。而动态规划只会对子子问题求解一次，将其保存在一个表格中，从而避免每次求解时都重新计
文章目录一、堆数据结构创建1. 建堆步骤2. 建堆实现3. 建堆效率二、完整测试代码三、参考资料
一、堆数据结构创建为描述方便，下面介绍自底向上构建堆的方式时，假设给定数量为（其中为堆的高度）的任意顺序键值对，则数量为的键值对恰好可以填满高度为的完全二叉树，且每一层的键值对数量分别为、、、、、，此时二叉树的高度为。1. 建堆步骤下面以给定个键值对为例介绍如何自底向上构建堆：易知，上述个键
我们大家应该都知道归并排序最简单想到的就是自顶向下，采用递归的方法逐步分解为logn层，然后，对每一层采用归并排序，每一层的时间复杂度为O（n），所以归并排序是时间复杂度为O(nlogn)的一种有效的排序方法。那下面我们就来学习一下归并排序的一种优化——自底向上来完成归并排序PS:我们这里都是默认由小到大排序自底向上归并排序过程 我们这里就可以化递归为迭代，来实现算法tmplate <typ
Java面向对象_4.Java继承上一、继承1.一种类与类之间的关系2.继承的关系3.特点二、继承的实现1.extends2.Java单继承3.注意三、方法的重写1.重写和重载2.重写的条件3.注意四、访问修饰符1.四种访问修饰符五、super关键字的使用2.顺序3.注意4.this和super 一、继承1.一种类与类之间的关系使用已存在的类的定义作为基础建立新类。 子类(派生类) —>
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2023-08-31 08:14:11
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LR0 LR1(带向前搜索符) SLR1分析表结构都是这种情况的，解释一下acc，一张表格有且仅有一个acc，也就是终止状态，当存在I0并且点到了最后的时候那么就是acc了。在写文法的时候我们要先预处理文法，一是先分裂文法也就是把文法拆开，二是拓展文法，比如一开始的符号是s ，我们加入一个s’->s的状态LR(0)解释一下规约和移进规约就是s->t
原创
2022-04-30 11:58:15
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链接：://blog..net/cjf_iceking/article/details/7920153 今日翻开严蔚敏的《数据结构（C语言版）》感慨一二，首先书中讲解之详细与形象乃本人博文所不能比拟，有这么一句话说的好"所有的答案都在书中，只是你学习的时候没有注意罢了"；其次书的...
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2014-07-21 23:42:00
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# heap_priority_queue.py
from priority_queue import PriorityQueueBase
class Empty(Exception):
"""尝试对空优先级队列进行删除操作时抛出的异常"""
pass
class HeapPriorityQueue(PriorityQueueBase):
"""使用堆存储键值对形式记录的优先级队列"""
def
自顶向下自顶向下的算法先从图像中检测出所有人，随后利用单人姿态估计的方法对所有人进行姿态估计。自顶向下算法的缺点是算法运行效率随着人数增加而降低，且部分被遮挡的人无法被检测，精度不高。自底向上自底向上的算法，先检测出所有人的骨点，再将骨点进行连接形成图，最后通过图优化的方法剔除错误的连接，实现多人姿态估计。自底向上算法的优点是运行时间不随人数增加而线性增加，更有利于实时多人姿态估计。参考链接
原创
2023-01-16 08:07:09
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常用的本来想把动态规划单独拿出来写三篇文章呢，后来发现自己学疏才浅，实在是只能讲一些皮毛，更深入的东西尝试构思了几次，也没有什么进展，打算每种设计思想就写一篇吧。动态规划(Dynamic Programming)是一种非常有用的用来解决复杂问题的算法，它通过把复杂问题分解为简单的子问题的方式来获得最优解。一、自顶向下和自底向上总体上来说，我们可以把动态规划的解法分为自顶向下和自底向上两种方式。一个
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2023-07-08 22:05:06
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思路 先将原数组不断二分成两个部分 再把排好序的两部分向上合并为一个新的有序数组，最终的数组就是有序的 这里隐含着一个数学归纳法的证明 二分至最终两个数组只有一个元素时，它们本身就是有序的 从i-1层向上合并到 i 层，i 层是有序的 所以最终得到的数组是有序的 实现 mergeSort()：供用户
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2020-01-04 15:45:00
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在软件工程领域，系统集成是一项关键的技术，它涉及到将不同的软件组件、模块或子系统组合成一个完整、可运行的软件系统。在系统集成的过程中，自底向上的集成方法是一种常用的策略，它从底层组件或模块开始，逐步向上构建整个系统。本文将探讨软考系统集成自底向上集成的概念、优势以及实施过程。
一、软考系统集成自底向上集成的概念
软考系统集成自底向上集成是一种系统集成方法，它从底层组件或模块开始，逐步向上构建整
文章原稿https://gitee.com/fakerlove/fundamentals-of-compiling文章目录5. 自底向上分析5.1 移进
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2023-05-10 16:03:07
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# Python 自底向上层次聚类实现指南
## 摘要
在本文中，我将指导你如何使用 Python 实现自底向上层次聚类算法。这个算法可以帮助你在数据集中找到相关性最强的数据点，并将它们聚类在一起。如果你是一名刚入行的小白开发者，本文将为你提供一个详细的教程，帮助你快速上手这一算法。
## 整体流程
首先，让我们来看一下整个实现过程的流程。我们可以将流程简化成以下几个步骤：
```merma
【编译原理】简明自顶向下分析算法总结：递归下降，LL(1)分析算法语法分析有两个总的思路，一个是自顶向下分析，一个是自底向上分析。自底向上的分析思路是，对一个句子，不断进行归约（“合并”），看能否归约成开始符号的状态。自底向上分析（LR概述）自底向上分析通常讨论的是LR分析算法，也叫“移进-归约算法”。仍然是循序渐进的讨论，从比较朴素的归约动机开始，逐步讨论如何对其完善。 LR分析指每次从左(L)
文章目录Python语言程序设计笔记8（北理工mooc）程序设计方法学自顶向下和自底向上Python程序设计思维提高用户体验Python第三方库安装安装方法 Python语言程序设计笔记8（北理工mooc）程序设计方法学自顶向下和自底向上自顶向下（设计）：将一个总问题分为若干小问题，再以同样的方式分解小问题，直至小问题可以用计算机简洁明了的解决为止。自底向下（执行）：分单元测试，逐步组装，按照自
自上而下分析算法要点：。由根向下构造语法树。构造最左推导。推导出的终结符是否与当前输入符匹配5.1 确定的自顶向下分析思想例1 ：若有文法G1[S]S →pA | qBA →cAd |aB → dB |bf对于输入串：W=pccadd自顶向下推导过程：S pA pcAd pccAddpccadd分析成功该文法有两个特点：l &n
自顶向下方法来自于计算机算法的其中一种思想结晶。当然在我们所了解的算法中还有许多种类。下面是学习啦小编跟大家分享的是计算机网络自顶向下方法，欢迎大家来阅读学习。计算机网络自顶向下方法工具/原料递归网络程序方法算法方法/步骤自顶自下主要是一种算法的实现，在不知道结果的情况之下，使用一种方法进行演算，得到一种正确的结果，也就可以命名用自顶向下的思想进行实现了。在方程式内，对于未知的结果也就是进行一种推
3.2自底向上风格
自顶向下不是万能的
需求发生变化时。会非常尴尬
变化是需求的本质特征
内部或外界的环境一旦发生小小的变化。就会造成非常大的变动
个人---全然掌控-----》简单的软件逻辑《-----全然计划的模式
小组协作---掌控变化----》庞大的软件规模---产生--》自适应变化《-----解决-----主流解决方式：面向对象
面向对象正是採用自底向上的设计风格
打印控制台表格
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2016-03-30 15:33:00
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1 题目在通讯领域，经常需要将需要传送的文字转换成由二进制字符组成的字符串。在实际应用中，由于总是希望被传送的内容总长尽可能的短
原创
2022-05-26 11:58:30
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