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JavaScript

JavaScript算法与数据结构开源实现集

TheAlgorithms的JavaScript仓库包含多种算法和数据结构的JavaScript实现。该项目主要用于展示和教育目的,涵盖广泛的算法集合。仓库欢迎社区贡献,提供详细贡献指南和Wiki解释。虽不保证性能和安全性,但为学习算法提供了有价值的资源。

learn-javascript - 全面系统的JavaScript入门学习资源
GithubJavaScriptWeb开发代码学习开源项目编程入门
Learn JavaScript是一个开源项目,提供全面的JavaScript编程入门指南。内容涵盖基础知识、浏览器编程和高级主题,通过简洁的讲解、丰富的示例和实践练习,帮助初学者系统掌握JavaScript。项目分为三个部分,循序渐进地覆盖各个方面,适合不同水平的学习者使用。
AlgoWiki - 综合计算机科学知识库
AlgoWikiGithub学习资源开源项目知识库计算机科学
AlgoWiki汇集了互联网上分散的计算机科学资源,涵盖算法、编程语言、机器学习等多个领域。该开源项目提供免费电子书、教程和学习资料,为计算机科学学生和专业人士构建了全面的知识库。通过集中高质量学习材料,AlgoWiki促进了知识共享和技能提升,成为计算机科学领域的重要参考平台。作为动态成长的学习生态系统,AlgoWiki不仅提供资源链接,还支持社区贡献,鼓励用户分享和更新内容,持续丰富其知识库。
BeautifulAlgorithms.jl - Julia语言实现的简洁算法库
GithubJulia优化开源项目强化学习机器学习算法
BeautifulAlgorithms.jl是一个Julia语言算法库,涵盖机器学习、优化等多个领域。项目提供简洁的算法实现和测试用例,主要用于学习目的。所有代码经Carbon格式化,方便用户理解和学习。
javascript-design-patterns-for-humans - JavaScript设计模式实用指南与代码实例
Github代码重用开源项目架构设计设计模式软件开发面向对象编程
该项目提供了简化的JavaScript设计模式学习方法。涵盖创建型、结构型和行为型模式,通过实例和代码演示阐释核心概念和应用。重点展示JavaScript中的设计模式实现,适合前端开发者学习参考。项目采用通俗易懂的方式解释复杂概念,帮助开发者更好地理解和应用设计模式。
algorithm-visualizer - 可视化算法学习平台 直观理解复杂计算过程
Algorithm VisualizerGithub交互式平台开源项目教育工具算法可视化
Algorithm Visualizer是一个开源的算法可视化平台,通过图形化展示算法运作过程。该平台支持多种编程语言,提供丰富的算法教程和资源。用户可直观观察代码执行,深入理解算法原理。适合学生自学、教师授课及专业人士研究使用,是一个集学习、教学和演示于一体的算法学习工具。
leetcode - 全面的多语言算法题解资源库
GithubLeetCode动态规划开源项目数据结构算法编程语言
该开源项目汇集了LeetCode、剑指Offer等多个平台的编程题解,支持Java、Python、C++、Go、TypeScript和Rust等主流编程语言。项目内容涵盖基础算法、专项练习和进阶主题,包括二分查找、排序、数据结构、搜索和动态规划等核心算法领域。这一资源库为程序员提供了系统化的算法学习和实践平台,有助于全面提升编程能力。
crypto-js - 功能强大的JavaScript加密标准库
AES加密GithubJavaScriptcrypto-js加密库哈希算法开源项目
crypto-js是一个JavaScript加密标准库,实现了AES、SHA256等多种加密算法。适用于浏览器和Node.js环境,提供简单API用于数据加密、解密和哈希计算。虽已停止维护,但因其便捷性仍广泛应用于开发中。作为开源项目,它为开发者提供了灵活且可靠的加密解决方案。
F-Sharp - 用F#语言实现的开源算法和数据结构库
F#Github开源项目教育数据结构算法
该开源项目是一个用F#语言实现的算法和数据结构库,涵盖数学、搜索、排序和字符串处理等领域。项目包含多种常用算法实现,如绝对值计算、阶乘、最大公约数、完美数、二分查找、冒泡排序、堆排序、快速排序等。还包括字符串处理算法,如回文检测、Levenshtein距离计算、Rabin-Karp算法等。这个仓库主要面向教育目的,为F#学习者和开发者提供了实用的学习资源。项目欢迎社区贡献,旨在丰富F#生态系统中的算法实现。
ml - JavaScript环境下的多功能机器学习工具集
GithubJavaScriptml.jsnpm开源项目机器学习
ml.js库提供了一系列JavaScript环境下的机器学习工具,覆盖无监督学习、监督学习、神经网络、回归、优化、数学运算和数据处理等功能。用户可轻松在浏览器中引用并使用这些工具,每个模块都附有详细的链接说明,便于开发者快速找到和使用所需功能。
leetcode - 全面系统的LeetCode刷题资源库
GithubLeetCode刷题开源项目数据结构算法编程面试
项目集合了丰富的LeetCode题解资源,内容包括算法思路分析、代码实现示例和数据结构概念总结。学习材料多样化,涵盖经典题目讲解、每日一题探讨和记忆辅助工具。此外还整合了电子书、个性化辅导和长期学习计划等进阶资源,全面支持算法能力的提升。项目同时推荐了一款专门用于提高LeetCode刷题效率的浏览器扩展工具。
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