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山东大学软件学院18级数据结构课程设计扫雷.zip

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简介：
这段内容是山东大学软件学院2018级学生在数据结构课程中完成的设计项目——扫雷游戏的源代码和相关文件集合。该压缩包内含开发过程中的重要资料，有助于学习者理解和掌握数据结构的实际应用。 扫雷课设主要是设计一个经典的计算机游戏——扫雷的程序实现。这个项目要求学生掌握基本的数据结构、算法以及图形用户界面的设计技巧。通过完成该项目，学生们能够更好地理解如何将理论知识应用到实际编程中，并且提高问题解决的能力和代码编写能力。

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  • 山东大学软件学院18级数据结构课程设计扫雷.zip
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    这段内容是山东大学软件学院2018级学生在数据结构课程中完成的设计项目——扫雷游戏的源代码和相关文件集合。该压缩包内含开发过程中的重要资料，有助于学习者理解和掌握数据结构的实际应用。 扫雷课设主要是设计一个经典的计算机游戏——扫雷的程序实现。这个项目要求学生掌握基本的数据结构、算法以及图形用户界面的设计技巧。通过完成该项目，学生们能够更好地理解如何将理论知识应用到实际编程中，并且提高问题解决的能力和代码编写能力。
     
  • 山东大学软件学院数据结构课程设计——校园导游系统.zip
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    本项目为山东大学软件学院《数据结构》课程设计作业，旨在开发一个基于数据结构原理的校园导游系统，提供高效便捷的校园导航服务。 用无向网表示校园景点平面图时，图中的顶点代表主要的景点，并存储景点编号、名称及简介等相关信息；边则用来表示这些景点之间的道路并包含路径长度等数据。设计要求能够回答关于各个景点介绍以及游览路线等问题。 具体来说： 1. 可以查询任意一个特定地点的相关资料； 2. 能够找出图中任两个点之间最短的线路； 3. 提供从某一点到另一点的所有可能行进路径的选择； 4. 支持增加、删除或更新有关景点及其连接道路的信息（选作）。 * 还可以进一步优化，计算多个目标地点的最佳游览路线。
     
  • 山东大学软件学院17级数据结构实验代码
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    这段内容是山东大学软件学院2017级学生在数据结构课程中完成的实验源代码。包含了各种数据结构的设计与实现，旨在加深同学们对理论知识的理解和实践能力的培养。 山东大学软件学院17级数据结构实验源代码包含七个实验，并且还完成了一个补充实验。如果后续指导书对输入输出格式的要求有所变化，则可以进行相应的调整。这些代码中类与算法的编写都相当完善。
     
  • 山东大学的数据结构课程设计
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    《山东大学的数据结构课程设计》是专为在校学生打造的一门实践性教学环节，旨在通过项目实战帮助学生深入理解数据结构原理及其在实际问题中的应用。该课程结合理论与实践，不仅涵盖基础概念讲解，还包含复杂算法实现、性能优化等高级主题，致力于培养学生的编程能力和解决问题的思维能力。 山东大学数据结构课程设计中的一个任务是使用Java编写二叉树放置放大器的程序。
     
  • 山东大学软件学院数据结构课程设计——图的实现与分析1
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    本项目为山东大学软件学院数据结构课程的一部分，专注于图的数据结构及其算法实现。通过深度探索图的应用场景和性能优化，旨在提高学生的编程技能及理论知识水平。 实现对有向图、无向图、带权有向图以及带权无向图的基本操作（包括创建图形、求顶点的度数、增加或删除边、判断边是否存在、深度优先搜索(DFS)与广度优先搜索(BFS)、判断连通性及连通分支标识，生成树等）。代码还支持顶点增删功能以及图的保存和再生。此外，还包括最小生成树算法实现、最短路径计算，并能够可视化所有可能的路径。
     
  • 山东大学软件学院数据库课程资料.zip
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    本资源包包含山东大学软件学院的数据库课程相关学习材料，内容涵盖数据库基础理论、设计方法及应用实例等，适用于学生与教师参考使用。 山东大学软件学院的数据库课件
     
  • 山东大学数据结构课件
    优质
    本课程件为山东大学数据结构教学专用资料，涵盖基础概念、算法设计与分析等核心内容，并提供丰富的实践案例和习题解析。 这是山东大学著名讲师的数据结构PPT，对学习数据结构的同学来说非常有用，希望可以帮助到大家。
     
  • 山东大学软件学院数据挖掘课程期末总结
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    本段落是对山东大学软件学院数据挖掘课程的学习成果进行回顾与总结，涵盖了理论知识、实践项目及团队合作等方面。 数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息的过程。其基本步骤包括明确目的、收集与处理数据、进行数据分析，并最终撰写报告展现结果。其中，数据处理环节尤为重要，它涵盖了清理、集成、变化及归约等多种任务。 大数据的4V理论指出了数据四个主要特征：量大（Volume）、种类多（Variety）、速度快（Velocity）和价值密度低（Value）。在数据分析中涉及多种度量尺度，如定类尺度、定序尺度等。每种尺度都有相应的集中趋势及离散度量方法。 相似性和相关性是数据挖掘中的两个重要概念。常见的相似性度量包括余弦相似度、Jaccard系数和闵可夫斯基距离；而皮尔森与斯皮尔曼等级相关系数则用于衡量属性间的关联程度。 在进行数据预处理阶段，主要任务为清理脏数据并解决缺失值问题。脏数据通常表现为不完整、噪音或不一致等类型，并可能由多种原因造成如错误的数据收集工具和命名惯例的差异等。对于此类问题，常见的解决方案包括使用统计分析方法检测异常点以及采用回归与聚类技术处理噪声。 综上所述，数据挖掘是一项复杂的工作，需要全面地对原始信息进行深入剖析及整理加工才能提炼出关键洞察力。
     
  • 山东大学软件学院2020级三年级上学期数据库课程设计报告
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    本报告为山东大学软件学院2020级学生在三年级上学期完成的数据库课程设计作品，涵盖了数据库系统的设计、实现与优化等内容。 ### 山东大学软件学院2020级大三上学期数据库课程设计：iLove电影管理系统 **年级：2020级** **班级：** **姓名：** **学号：** --- #### 第一章 系统概述 ##### 1.1 背景 随着信息技术的快速发展，电影院售票业务逐渐向数字化转型。线上购票已成为主流趋势。iLove电影管理系统旨在提供一个便捷、高效的在线选座和支付平台，满足用户对电影票预订的需求，并为电影院商家提供了后台管理功能以提升服务质量和运营效率。 ##### 1.2 目标 本次课程设计的目标是构建一个完整的电影院售票系统，实现包括但不限于以下功能：用户注册登录、电影信息展示、选座购票以及订单管理。同时确保系统的稳定性和安全性。 ##### 1.3 系统的主要功能 ###### 用户端： - 注册与登录：允许用户创建账户并进行身份验证。 - 浏览电影信息：提供详细的电影预告片、时长及场次等资讯供用户查看。 - 选座购票：支持在线选择合适的场次和座位，并完成支付流程。 - 订单管理：使用户能够方便地查询订单状态，修改或取消预订。 ###### 商家端： - 影片信息管理：商家可以上传电影的详细资料如名称、海报及简介等。 - 排期安排与座位图管理：设置不同场次的具体放映时间，并维护座位布局。 - 订单处理：查看并处理用户提交的购票订单，包括确认支付和退款操作。 ###### 系统管理员： - 用户账户管理：负责添加、删除或修改用户的账号信息等事务性工作。 - 数据统计与分析：收集整理用户行为数据以支持决策制定过程。 - 维护系统运行状态：监控软件系统的性能表现，并执行必要的更新优化措施。 --- #### 第二章 需求分析 ##### 2.1 系统数据分析 ###### 数据可行性分析： 系统设计中需要存储和管理的数据包括但不限于用户信息、电影详情、场次安排及座位布局等。这些数据的有效组织与高效处理是整个项目的核心部分之一。 ###### 用户权限设定： 根据不同角色（如普通用户、商家或管理员）分配相应的操作权限，例如仅允许注册用户查看并购买票务；而商家则可管理影片信息和排期设置；系统管理员则拥有全面的后台控制权。 ##### 2.2 系统功能分析 为了提高用户体验，该平台应具备直观友好的界面设计、清晰简洁的操作流程以及易于导航的功能布局等特性。 ##### 2.3 系统非功能性需求 ###### 性能考量： 系统需能够处理高流量访问场景，在高峰时段确保用户可以快速完成购票操作。此外，通过引入缓存技术和数据库优化措施来减少响应时间和数据读取延迟是必要的步骤之一。 ###### 安全性保障： - 数据安全：采用加密技术保护敏感信息如密码和个人资料。 - 交易安全：保证支付过程的安全可靠，防止欺诈行为和恶意攻击的发生。 - 访问控制机制：严格限制不同用户的访问权限以避免未经授权的操作或数据泄露事件。