回不去的童年
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AI Agent股票异动风控机器人实战
1-1 AI Agent股票异动风控机器人实战--课程导学
2-1 项目需求深度拆解，明确项目核心任务
2-2 项目核心能力与功能说明
2-3 项目架构全景图解读，明确项目全貌
2-4 如何利用项目进行有效盈利？
3-1 OpenJDK 与 Maven 高效开发环境完整配置指南
3-2 Idea 构建可扩展的项目脚手架，快速生成企业级骨架
3-3 数据库选型策略，快速挑选最适合的方案展开评论1 - 今天学习了dijkstra算法（最小生成树），同时练习了堆优化和不采用堆优化的代码形式，想分享一些学习经验。
在我看来，dijkstra算法的关键主要有两点：1.找到可达距离最近的点2.更新可达距离。在算法中，我们会选定一个起点，并以起点所能达到的另一个简单初始化到各个点的距离数组：如果有可以到达的边，距离就是边的权重。如果节点之间并没有便可以直达，两点距离就是设定值MAX，点到自身的距离为0。随后我们可以由距离的比较得出下一个距离最短的节点。同时，因为有了新节点的加入，到各个点的最短距离发生变化（例如由1无法到达的3节点，通过新加入的2节点可以到达，distance就由MAX变为distance[1->2]+distance[2->3])此时依次把到各点的距离重新更新。循环往复，我们将依次找到的点连接起来就是最短路径。
此外，我还了解到了此算法的不同表现形式。比如说在堆优化的代码里用邻接表存储边的权值，而不用堆优化则用邻接矩阵存储。同时他们在更新distance时也有差异，堆优化使用优先队列取出最短距离，同时将更新的距离重新返回队列中，而不用堆优化则用choose函数选择最短边。
今天又是被算法大佬打击道心的一天，被bug折磨得不知天地为何物了
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