本算法库提供了多种常用的算法实现，涵盖了滤波、拟合、排序、搜索及数组操作等领域。这些算法经过精心设计和优化，旨在为开发者提供高效、可靠的解决方案。
滤波算法用于对信号或数据进行平滑处理，去除噪声或异常值。
均值滤波通过计算窗口内数据的平均值来平滑数据，适用于去除随机噪声。
中值滤波通过选取窗口内数据的中值来平滑数据，特别适用于去除椒盐噪声。
移动平均滤波通过计算窗口内数据的移动平均值来平滑数据，适用于时间序列数据的平滑处理。
卡尔曼滤波器是一种用于估计动态系统状态的递归算法，广泛应用于目标跟踪、导航、控制系统等领域
多项式拟合算法用于拟合数据点，找到一个多项式函数来近似表示数据。
线性拟合通过最小化误差平方和，找到一条最优直线来拟合数据点。
二次拟合通过找到一个二次多项式函数来拟合数据点，适用于具有抛物线趋势的数据。
三次拟合通过找到一个三次多项式函数来拟合数据点，适用于具有更复杂趋势的数据。
排序算法用于将数据按照某种顺序进行排列。
冒泡排序通过不断比较相邻元素并交换位置，将数据按升序或降序排列。
选择排序通过不断选择最小（或最大）元素并放置在已排序部分的末尾，实现排序。
希尔排序是基于插入排序的改进算法，通过分组排序来提高效率。
归并排序采用分治法，将数据分成两半分别排序，然后合并结果。
快速排序通过选择一个基准元素，将数据分为两部分并递归排序，实现高效排序。
堆排序利用二叉堆的数据结构，通过不断调整堆来实现排序。
计数排序通过统计每个元素的出现次数，计算其在排序后数组中的位置。
基数排序通过按位排序，从最低位到最高位逐步排序，适用于非负整数的排序。
搜索算法用于在数据集中查找特定元素或统计信息。
线性查找通过逐个检查元素，直到找到目标元素或遍历完整个数据集。
二分查找通过不断缩小搜索范围，适用于已排序数据集的快速查找。
查找最大值算法通过遍历数据集，找到最大的元素。
查找最小值算法通过遍历数据集，找到最小的元素。
查找数据出现次数算法通过统计特定元素在数据集中出现的次数。
数组操作算法用于对数组进行各种常见的操作和处理。
去除重复算法通过过滤数组中的重复元素，返回一个唯一元素的数组。
反转数组算法通过交换数组的首尾元素，将数组倒置。
查找中位数算法通过排序数组并找到中间元素，返回数组的中位数。
查找众数算法通过统计数组中出现次数最多的元素，返回数组的众数。
数组切片算法通过提取数组的指定部分，返回一个新的子数组。
数组填充算法通过将数组的指定部分填充为特定值，修改原数组。
数组拷贝算法通过复制数组的所有元素，返回一个新的数组副本。
数组求和算法通过累加数组中的所有元素，返回数组元素的总和。
数组平均值算法通过计算数组元素的总和并除以元素个数，返回数组元素的平均值。
为确保算法的正确性和可靠性，我们提供了单元测试。所有测试代码位于 test 文件夹下。通过以下步骤，您可以运行测试：
- 进入
test文件夹。cd test
- 运行
make命令以编译并执行测试。make test
Makefile 文件包含了编译和运行测试的指令，确保您的开发环境已安装必要的编译工具和依赖库。
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