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✦ Frei & Open SourceBildung

C

Sammlung von Algorithmen in C für Bildungszwecke in den Bereichen Informatik, Mathematik und maschinelles Lernen.

Algorithmen in C für die Bildung

Entdecken Sie gut dokumentierte C-Implementierungen klassischer Algorithmen für Studierende und Lehrende.

Für immer kostenlos · Open Source · GPL-3.0
✓ Light setup✓ Im Browser✓ Echtzeit-Zusammenarbeit
5.6
ZEKAI
Wesentliche C-Algorithmus-Referenz
Frei & Open Source · Bildung
Einfache Einrichtung3
Nützlichkeit8
Wartung2
Community9.2
★ 22,447
GITHUB
Aug 2024
AKTUALISIERT
GPL-3.0
LIZENZ
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⚡ Schnelle Antwort

Dieses Repository bietet atomare Standard-C-Bibliotheksimplementierungen von Algorithmen aus den Bereichen Informatik, Mathematik und maschinelles Lernen. Es wurde für Lehrende und Studierende entwickelt, die grundlegende Logik ohne externe Abhängigkeiten studieren möchten.

Läuft auf
Cross-platform
Hosting
Desktop
Sprachen
C
Lizenz
GPL-3.0

Was es ist

Das Projekt enthält mehrere Implementierungen derselben Ziele unter Verwendung verschiedener algorithmischer Strategien und Optimierungen. Alle Quellcodes sind in C11 geschrieben und hängen streng von der Standardbibliothek ab, sodass keine externen Pakete zum Kompilieren und Ausführen erforderlich sind.

Für wen

Es eignet sich für Lehrende und Informatikstudierende, die grundlegenden Algorithmus-Code im Detail untersuchen möchten. Es eignet sich nicht für Entwickler, die nach Machine-Learning-Frameworks auf hoher Ebene oder produktionsreifen Wrappern für Unternehmenssysteme suchen.

Wichtige Funktionen

Nur Standardbibliothek

Jede Quelldatei verwendet ausschließlich libc ohne externe Abhängigkeiten für die Kompilierung.

Portabilität für eingebettete Systeme

Die Einhaltung des C11-Standards stellt sicher, dass Code auf Mikrocontrollern wie ESP32 und ARM Cortex ausgeführt werden kann.

Kontinuierliche Integrationstests

Quellcodes werden bei jedem Commit auf MacOS und Ubuntu automatisch kompiliert und getestet.

Integrierte Selbstprüfungen

Programme enthalten Selbstprüfungsroutinen, um die korrekte Implementierung sicher zu verifizieren.

Erste Schritte

Startklar in 3 Schritten

1
Klonen Sie das Repository oder öffnen Sie das Projekt direkt in einer Cloud-Umgebung wie Gitpod.
2
Überprüfen Sie die Online-Dokumentation oder die Quelldateien, um den spezifischen Algorithmus zu finden, den Sie untersuchen möchten.
3
Kompilieren Sie die einzelne C-Datei mit einem Standard-C11-Compiler unter Linux oder MacOS und führen Sie die Selbstprüfungen aus.
Klartext

Unser ehrliches Fazit

Stärken

  • Atomare Quelldateien erleichtern das Studium einzelner Algorithmen in völliger Isolation.
  • Mehrere Strategievarianten für dasselbe Ziel helfen beim Vergleichen von Leistungsansätzen.
  • Die generierte Online-Dokumentation enthält Programmablaufdiagramme und dateibasierte Aufschlüsselungen.
  • Die strikte C11-Konformität ermöglicht die direkte Portierung auf ressourcenbeschränkte Hardware.

Schwächen

  • Erfordert manuelles Kompilieren und Ausführen, da es keine vorgefertigten Binärpakete gibt.
  • Es fehlen Abstraktionen auf hoher Ebene oder Wrapper, was eine gründliche manuelle Code-Inspektion erfordert.
  • Die Lernkurve hängt vollständig von Ihrer Vertrautheit mit C-Zeigerarithmetik und Speicherverwaltung ab.
Kosten

Preise & Lizenz

Das Repository ist unter der GPLv3-Lizenz kostenlos, wobei das Projekt keine kostenpflichtigen gehosteten Optionen anbietet. Die einzigen Kosten bestehen aus Ihrer eigenen Zeit und der Hardware für die Kompilierung.

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Fragen

FAQ

Muss ich externe Bibliotheken installieren, um diese Algorithmen auszuführen?

Nein. Jede Quelldatei stützt sich ausschließlich auf die C-Standardbibliothek (libc) und benötigt keine externen Abhängigkeiten.

Kann ich diesen Code auf eingebetteter Hardware ausführen?

Ja. Das Repository hält sich strikt an den C11-Standard, wodurch es auf eingebettete Systeme wie ARM Cortex und ESP32 portierbar ist.

Wie wird die Dokumentation generiert?

Die Online-Dokumentation wird direkt aus den Repository-Quellcodes mithilfe von Doxygen generiert.

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