C#读写数据库

大二上学期在学校的数据结构实验课程设计课上自己出于兴趣写的一个郝夫曼树的应用，而课本上的程序不能直接使用，初学者学起来会很困难呢，而我的这个程序有具体的实现，详细的源码介绍，希望对初学者有帮助！

清华大学数据结构讲义-data structure lectures Tsinghua University

基于c++的各种算法，能是你在较短时间内掌握编程的精髓-Computing+for+Numerical+Methods+Using+Visual+C++

包含两个文件，一个是.BGI文件，是图形化得驱动，没有它该C语言程序无法正常显示，另外一个是源程序，本程序功能为图形化的计算器-Contains two files, one. BGI document is too graphic drivers, without which the C language program can not display properly, the other is the source, this program features for the graphical calculator

7中内排序的c语言代码,包括:直接插入,shell,选择,冒泡,等等排序算法-7 within the sort of c language code, including: direct insertion, shell, selection, bubble, and so sorting algorithm

本书是关于计算机科学与工程领域的基础性研究科目之一――数据结构与算法的专著。 本书在简要回顾了基本的C++ 程序设计概念的基础上，全面系统地介绍了队列、堆栈、树、图等基本数据结构，以及贪婪算法、分而治之算法、分枝定界算法等多种算法设计方法，为数据结构与算法的继续学习和研究奠定了一个坚实的基础。更为可贵的是，本书不仅仅介绍了理论知识，还提供了50多个应用实例及600多道练习题。 本书内容广博权威，结构清晰合理，是一本全新的有关数据结构与算法的教材，对于计算机科学与工程领域的从业人员也是一本很好的参考书。-the book is on the computer science and engineering fields, the basis for one of the subjects of study-- data structure and algorithm monographs. The book in a brief review of the basic design concept C program on the basis of a comprehensive and systematic introduction of the queue, stack, trees and map basic data structure and the greedy algorithm, divide and conquer algorithm, branch-and-bound algorithm multiple algorithm design methods, data structures and algorithms for continuous learning Research and lay a solid foundation. Even more valuable is that the book not only on the theoretical knowledge but also provided more than 50 application examples and more than 600 Exercises Road. The contents broad authority, a clear and reasona

适合用来做K_Means 和K_NN的数据，一共150组，分成3个簇。-K_Means and make suitable for K_NN data, a total of 150 groups, divided into three clusters.

数据结构最短路径-data structure Shortest Path

回文算法实现,代码已经验证-Palindrome algorithm, code validation

Adminer (原 phpMinAdmin) 是 PHP 编写的一个全功能的数据库管理工具。相反 phpMyAdmin，它包括准备部署到目标服务器的单个文件。Adminer 是可用于 MySQL，PostgreSQL，SQLite，MS SQL、 Oracle、 SimpleDB、 Elasticsearch 和 MongoDB。