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1.源码是数据书上上什么
2.火爆github的《Hello 算法》，动画图解无痛学习数据结构！结构据结
3.什么是码数伪代码，什么是构书源代码？
4.数据结构专题(三) | iVox (Faster-Lio): 智行者高博团队开源的增量式稀疏体素结构 & 源码解析

源码是什么

       源码是指软件或程序的原始代码。它是源码编写程序时输入的未经编译的文本文件，通常由开发者使用编程语言编写，数据书上上龙套绘制源码如Java、结构据结Python、码数C++等。构书源码包含了程序的源码所有逻辑、算法和数据结构，数据书上上是结构据结软件开发的基石。开发者通过编写源码来实现软件的码数功能，然后通过编译转换成计算机可执行的构书机器码。

       具体来说，源码源码是一种文本文件，包含了开发者编写的程序指令和代码逻辑。这些代码是小鸡单词源码用编程语言书写的，可以被计算机识别和执行。在软件开发过程中，开发者会不断地编写和修改源码，以实现特定的功能或修复已知的缺陷。当软件开发完成后，经过测试和验证的源码会被编译成可执行文件，供用户下载和使用。因此，源码是软件开发过程中的核心组成部分之一。通过分析和阅读源码，人们可以了解软件的功能和实现方式，从而更好地使用和优化软件。另外，有些开源软件项目允许公开其源码以供他人学习和使用，这对于软件开发者和爱好者来说是一个重要的资源。

       总之，源码是github博客网站源码软件开发的原始代码，包含了程序的所有逻辑和指令。它是软件开发的基础和核心组成部分之一，对于软件的使用和优化至关重要。同时，源码也是开源软件项目的重要组成部分之一，为软件开发者提供了学习和交流的平台。

火爆github的《Hello 算法》，动画图解无痛学习数据结构！

       初学者在学习数据结构时，常常会遇到以下难题：

       1. 教材中的代码大多是伪代码，难以实际运行，导致难以验证自己的理解；

       2. 数据结构代码较为抽象，尤其是树和图等涉及递归的内容，对于代码不敏感的同学来说，理解起来较为困难。

       今天向大家推荐一本在github上广受欢迎的数据结构开源教材——《Hello 算法》。这本书以动画图解的java web源码项目形式呈现，内容清晰易懂。书中源代码支持一键运行，包括C++、C、python、JAVA等十二种语言版本，帮助读者在练习中提高编程技能，了解算法工作原理和数据结构底层实现。目前，该教材的star数量已经达到了.6k。

       对于一些较为抽象的代码，如图的遍历，书中还配备了动画教程，帮助读者更好地理解。

       同时，网站上还设有讨论区，读者可以在讨论区中进行交流。云盘 源码 下载

       Github链接：github.com/krahets/hell...

       对于考研学生来说，这份资料适用于算法初学者或有一定刷题经验，对数据结构与算法有一定了解但不确定如何深入学习的同学。它更偏向入门性质，虽然从应试角度可能不如辅导书，但对于考研的同学来说，入门时会有很大帮助。全书内容与考研内容密切相关。而对于考研的同学，可以用来回顾和梳理算法知识体系，仓库源代码也可以作为“刷题工具库”或“算法字典”使用。

什么是伪代码，什么是源代码？

       1、伪代码中常被用于技术文档和科学出版物中来表示算法，也被用于在软件开发的实际编码过程之前表达程序的逻辑。

       2、源代码主要功用作用：生成目标代码，即计算机可以识别的代码。对软件进行说明，即对软件的编写进行说明。

       二、对编程语言的依赖不同：

       1、伪代码不依赖于语言的，用来表示程序执行过程，而不一定能编译运行的代码。在数据结构讲算法的时候用的很多。伪代码用来表达程序员开始编码前的想法。

       2、源代码是相对目标代码和可执行代码而言的。 源代码就是用汇编语言和高级语言写出来的地代码。目标代码是指源代码经过编译程序产生的能被cpu直接识别二进制代码。

       三、应用领域不同：

       1、伪代码中常被用于技术文档和科学出版物中来表示算法。伪代码不是用户和分析师的工具，而是设计师和程序员的工具。计算机科学在教学中通常使用虚拟码，以使得所有的程序员都能理解。

       2、计算机源代码最终目的是将人类可读文本翻译成为计算机可执行的二进制指令，这种过程叫编译，它由通过编译器完成。

       百度百科-伪代码

       百度百科-代码

数据结构专题(三) | iVox (Faster-Lio): 智行者高博团队开源的增量式稀疏体素结构 & 源码解析

       在年初，智行者高博团队和清华大学联合发表了Faster-Lio的工作，该成果收录于IEEE RA-Letters，其开源代码展示了如何通过增量式稀疏体素结构iVox，提升Lidar-inertial Odometry（LIO）的算法效率。相较于MaRS-Lab的FastLio2，Faster-Lio在保持精度的同时，得益于iVox的设计，尤其是在增删操作上的高效性，显著减少了维护local map和查询近邻的时间。

       高博在知乎文章中详细解读了Faster-Lio，特别是iVox的创新设计。我们从数据结构的角度出发，通过简化的方式解释iVox：首先，利用哈希表（如C++的std::unordered_map）将体素空间坐标作为key，通过精心设计的空间哈希函数映射到有限的索引空间，实现快速的增删操作。哈希表的优化和抗冲突设计使得碰撞概率极低，即使有冲突，也能快速忽略。

       此外，iVox采用了伪希尔伯特曲线（PHC）来组织体素，这种曲线将高维空间划分为一系列单元，并通过分段曲线连接，便于一维空间索引。尽管希尔伯特曲线是理想化的，但在工程实践中，PHC在接近填充空间的同时，保持了可接受的实现复杂度。

       Faster-Lio的源码解析显示，核心在于IVox类，其中grids_map_和grids_cache_是关键数据结构。AddPoints()负责增量点的添加，通过哈希查找确保高效，而GetClosestPoint()则通过kNN搜索找到最近邻。

       尽管论文与代码存在一些差异，如体素过时删除策略，但整体上，iVox的设计思路清晰，哈希表和空间组织策略的结合使得其在实际应用中表现出色。然而，对于体素内点的处理，实际工程中可能更倾向于简化，例如通过体素降采样和八叉树结构，这些方法在某些场景下可能会比PHC更易于实现。

       最后，作者WGH无疆强调，iVox是简单实用的解决方案，但希尔伯特曲线在工程实践中的优势可能有限，尤其是在点数不多的情况下。未来，他们将探讨其他类似的工作，如CMU的Super Odometry，其中可能结合了哈希表和八叉树。欢迎大家继续关注和交流。