系列文章推荐阅读0.前言到目前为止，我们已经讲述了、、、四种数据结构，它们有一个共同的特点，就是它们都是线性表，换句话来说，它们都是线性结构，像一根绳子一样。在文章已经介绍过线性表的定义了，即由若干元素按照线性结构（一对一的关系）组成的有限序列。关键词是一对一的关系。显然，在复杂的现实社会中，这种一对一的关系是不能较好的满足我们的需求的。比如

PaintpnewPaint();LinearGradientlgnewLinearGradien(0,0,100,100,Color.RED,Color.BLUE,Shader.TileMode.MIRROR);  参数一为渐变起初点坐标x位置，参数二为y轴位置，参数三和四分辨对应渐变终点，最后参数为平铺方式，这里设置为镜像Gr

顺序查找顺序查找又称为线性查找，对线性表和链表都适用。线性表可以通过数组下标递增来顺序扫描每个元素，链表可以通过next指针依次扫描每一个元素。:::tip指针实现顺序表时，顺序表中是指针时，在定义顺序表的结构体后，需要对顺序表初始化，初始化时为指针申请堆

importtkinterimporttkinter.messagebox导入线性模块importthreading导入时间模块importtimeclassLuckAward:初始化对象def__init_

本文介绍了线性混合效应模型的新型贝叶斯分析。该分析基于部分折叠的方法，该方法允许某些组件从模型中部分折叠。得到的部分折叠的Gibbs（PCG）采样器被构造成适合线性混合效应模型，预计会比相应的Gibbs采样器表现出更好的收敛特性。为了构建PCG采样器而不使组件更新复杂化，我们考虑通过在线性混合效应模型中根据组内方差表示组间方差来重新参数化模型组件。简介

importmatplotlib.pyplotaspltimportnumpyasnpfromkerasimportSequentialfromkeras.layersimportDensexnp.linspace(10,10,300)y3x

<!doctypehtml<htmllang"zhCN"<head<metacharset"UTF8"<title线性渐变动画</title<stylebody{width:100%;

1、使用PCL工具1//创建一个模型参数对象，用于记录结果2pcl::ModelCoefficients::Ptrcoefficients(newpcl::ModelCoefficients);3//inliers表示误差能容忍的点，记录点云序号4pcl::PointIndices::Ptrin

介绍：BFPRT算法解决的问题十分经典，即从某n个元素的序列中选出第k大（第k小）的元素，通过巧妙的分析，BFPRT可以保证在最坏情况下仍为线性时间复杂度。该算法的思想与快速排序思想相似，当然，为使得算法在最坏情况下，依然能达到o(n)的时间复杂度，五位算法作者做了精妙的处理。时间复杂度O(N)算法步骤

优先级队列首先，我们要了解一下什么叫队列：队列是一种特殊的线性表，特殊之处在于它只允许在表的前端（front）进行删除操作，而在表的后端（rear）进行插入操作，和栈一样，队列是一种操作受限制的线性表。进行插入操作的端称为队尾，进行删除操作的端称为队头。从定义来看，队列是无法更改顺序的线性集合。线性集合一般有几种规则：先进先出（队