由于原始代码较为复杂且涉及版权问题，我们提供一个简化版本的核心函数实现，用于演示如何在MATLAB中实现LEACH聚类算法。

function [cluster_centers, cluster_assignments] = leach_clustering(data, num_clusters, max_iterations)
    % LEACH聚类算法实现
    % data: 输入数据矩阵，每行是一个样本
    % num_clusters: 期望的聚类数目
    % max_iterations: 最大迭代次数
 
    num_samples = size(data, 1);
    cluster_centers = data(randperm(num_samples, num_clusters), :); % 随机初始化聚类中心
    cluster_assignments = zeros(num_samples, 1); % 初始化样本到聚类的映射
    energy = inf; % 初始化能量
 
    for iter = 1:max_iterations
        % 更新每个样本的聚类赋值
        for i = 1:num_samples
            distances = sum((data(i, :) - cluster_centers) .^ 2, 2);
            [dummy, closest_cluster] = min(distances);
            cluster_assignments(i) = closest_cluster;
        end
        
        % 更新聚类中心的位置
        for j = 1:num_clusters
            cluster_indices = (cluster_assignments == j);
            if any(cluster_indices)
                cluster_centers(j, :) = mean(data(cluster_indices, :), 1);
            end
        end
        
        % 计算能量
        energy_new = sum(distances);
        if energy_new < energy
            energy = energy_new;
        else
            % 如果能量增加，则提前终止迭代
            break;
        end
    end
end

这个简化版本的函数实现了LEACH聚类算法的核心步骤，包括初始化聚类中心、迭代更新聚类赋值和聚类中心，并提供了能量计算来检测算法是否提前终止迭代。这个示例展示了如何在MATLAB中实现一个简单的聚类算法，并且可以作为进一步开发和应用聚类算法的起点。

由于这个项目涉及的代码量较大，并且是一个完整的应用程序，我无法在这里提供所有的代码。但我可以提供一个简化的Express应用程序的核心设置代码示例：

const express = require('express');
const bodyParser = require('body-parser');
const app = express();
 
// 设置静态文件目录
app.use(express.static('public'));
 
// 使用body-parser中间件解析JSON和urlencoded数据
app.use(bodyParser.json());
app.use(bodyParser.urlencoded({ extended: true }));
 
// 设置路由和处理函数
app.get('/', (req, res) => {
  res.send('Index page');
});
 
app.post('/recommend', (req, res) => {
  // 获取请求体中的参数
  const { userId, restaurantId } = req.body;
  // 调用推荐逻辑
  const recommendedRestaurant = recommendRestaurant(userId, restaurantId);
  res.json(recommendedRestaurant);
});
 
// 启动服务器
const PORT = process.env.PORT || 3000;
app.listen(PORT, () => {
  console.log(`Server is running on port ${PORT}`);
});
 
// 模拟一个简单的推荐逻辑函数
function recommendRestaurant(userId, restaurantId) {
  // 实现推荐逻辑...
  return { restaurantId: restaurantId + 1 }; // 假设推荐的餐厅ID比输入的ID大1
}

这个示例展示了如何使用Express框架创建一个简单的Web服务器，并设置了一个路由以及处理函数来处理推荐逻辑。这个逻辑是模拟的，并且需要根据实际的推荐算法来实现。这个示例也展示了如何使用body-parser中间件来解析请求体中的JSON和URL编码数据。

在实际应用中，你需要实现一个更复杂的推荐逻辑，并且可能需要连接数据库来存储用户的偏好和餐厅信息。你还需要实现一个用户界面来与用户交互，并且可能还需要使用其他Express中间件，比如cors来处理跨域请求。

请注意，这个示例不包括用户界面的代码，只包括后端逻辑。用户界面通常是用HTML和JavaScript编写的，并且可能会使用前端框架（如React, Vue, Angular等）来增强其功能和用户体验。

// 引入JSEncrypt库
const JSEncrypt = require('jsencrypt').JSEncrypt;
 
// 公钥，请替换为实际的公钥字符串
const publicKey = `-----BEGIN PUBLIC KEY-----
...
-----END PUBLIC KEY-----`;
 
// 创建JSEncrypt实例
const encryptor = new JSEncrypt();
 
// 设置公钥
encryptor.setPublicKey(publicKey);
 
// 需要加密的数据
const data = "这是需要加密的数据";
 
// 使用公钥进行加密
const encrypted = encryptor.encrypt(data);
 
console.log('加密数据:', encrypted);
 
// 输出加密结果，可以发送给服务器

这段代码展示了如何在Node.js环境中使用JSEncrypt库进行公钥加密。首先引入JSEncrypt库，然后设置公钥，接着使用公钥对数据进行加密，最后输出加密结果。这是一个典型的非对称加密的应用场景，在需要保护数据安全性的场景中非常有用。

package main
 
import (
    "fmt"
    "github.com/emirpasic/gods"
    "github.com/emirpasic/gods/lists/singlylinkedlist"
)
 
func main() {
    // 创建一个单向链表
    list := singlylinkedlist.New()
 
    // 往链表中添加元素
    list.Add(1)
    list.Add("a")
    list.Add(2)
    list.Add("b")
 
    // 遍历链表并打印元素
    for i := 0; i < list.Size(); i++ {
        fmt.Println(list.Value(i))
    }
 
    // 使用迭代器来遍历链表
    iterator := list.Iterator()
    for iterator.Next() {
        fmt.Println(iterator.Value())
    }
}

这段代码演示了如何使用singlylinkedlist库创建一个单向链表，并展示了如何添加元素、遍历链表以及使用迭代器进行遍历。这是一个简单的数据结构示例，对于学习Go语言中的算法和数据结构有很好的教育意义。

在Web前端面试中，算法问题通常会涉及数据结构、排序、搜索和动态编程等方面。以下是几个在前端面试中可能会遇到的算法问题及其解决方案：

1. 实现一个快速排序函数：

function quickSort(arr) {
    if (arr.length <= 1) {
        return arr;
    }
    const pivot = arr[Math.floor((arr.length - 1) / 2)];
    const left = [];
    const right = [];
    for (let i = 0; i < arr.length; i++) {
        if (arr[i] < pivot) {
            left.push(arr[i]);
        } else {
            right.push(arr[i]);
        }
    }
    return quickSort(left).concat([pivot], quickSort(right));
}

2. 实现一个二分搜索函数：

function binarySearch(arr, target) {
    let left = 0;
    let right = arr.length - 1;
    while (left <= right) {
        const mid = Math.floor((left + right) / 2);
        if (arr[mid] === target) {
            return mid;
        } else if (arr[mid] < target) {
            left = mid + 1;
        } else {
            right = mid - 1;
        }
    }
    return -1;
}

3. 实现一个斐波那契数列函数：

function fibonacci(n) {
    const memo = [0, 1];
    const helper = (n) => {
        if (memo[n] != null) return memo[n];
        return memo[n] = helper(n - 1) + helper(n - 2);
    };
    return helper(n);
}

这些例子展示了快速排序、二分搜索和斐波那契数列的递归解决方案，以及使用记忆化递归（也称为记忆化搜索）的方式来优化斐波那契数列的计算。在实际的前端面试中，可能还会涉及到更复杂的算法问题，需要面试者具备解决常见数据结构与算法问题的能力。

package main
 
import (
    "fmt"
    "time"
)
 
// 定义一个雪花算法的结构体
type SnowFlake struct {
    // 42位的时间戳
    timestampShift uint64
    // 10位的机器ID
    machineIDShift uint64
    // 12位的序列号
    sequenceShift uint64
    // 机器ID
    machineID uint16
    // 序列号
    sequence uint16
    // 上次生成ID的时间戳
    lastTimestamp int64
}
 
// 初始化雪花算法的参数
func NewSnowFlake(machineID uint16) *SnowFlake {
    return &SnowFlake{
        timestampShift: 22,
        machineIDShift: 12,
        sequenceShift: 0,
        machineID:     machineID,
        sequence:      0,
        lastTimestamp: 0,
    }
}
 
// 生成新的ID
func (s *SnowFlake) NextID() int64 {
    // 获取当前时间戳
    currentTimestamp := time.Now().UnixNano() / 1e6
    // 如果当前时间小于上次时间戳，则抛出错误
    if currentTimestamp < s.lastTimestamp {
        panic("current timestamp is less than last timestamp")
    }
    // 如果时间戳相同，序列号自增
    if currentTimestamp == s.lastTimestamp {
        s.sequence = (s.sequence + 1) & 4095
        if s.sequence == 0 {
            // 如果序列号达到上限，等待下一个毫秒
            for currentTimestamp <= s.lastTimestamp {
                currentTimestamp = time.Now().UnixNano() / 1e6
            }
        }
    } else {
        s.sequence = 0
    }
    // 更新最后时间戳
    s.lastTimestamp = currentTimestamp
    // 返回新ID
    return (currentTimestamp<<s.timestampShift) | (int64(s.machineID)<<s.machineIDShift) | int64(s.sequence)
}
 
func main() {
    // 初始化雪花算法
    snowflake := NewSnowFlake(1)
    // 生成并打印10个ID
    for i := 0; i < 10; i++ {
        id := snowflake.NextID()
        fmt.Printf("Generated ID: %d\n", id)
    }
}

这段代码实现了雪花算法的核心函数，包括初始化和生成新ID。在main函数中，我们创建了雪花算法的实例，并通过循环生成并打印了10个ID。这个简单的实现可以作为学习和实践雪花算法的起点。

package main
 
import (
    "fmt"
    "hash/crc32"
    "sort"
    "strconv�"
)
 
// 使用一致性哈希实现负载均衡
type HashRing []int // 使用int类型的key来模拟IP地址
 
func (r HashRing) Len() int           { return len(r) }
func (r HashRing) Less(i, j int) bool { return r[i] < r[j] }
func (r HashRing) Swap(i, j int)      { r[i], r[j] = r[j], r[i] }
 
func (r HashRing) GetNode(key string) int {
    hash := int(crc32.ChecksumIEEE([]byte(key)))
    idx := sort.Search(len(r), func(i int) bool { return r[i] >= hash })
    if idx == len(r) {
        idx = 0
    }
    return r[idx]
}
 
func main() {
    // 初始化一个有3个节点的hash环
    ring := HashRing{}
    for i := 0; i < 3; i++ {
        ring = append(ring, int(crc32.ChecksumIEEE([]byte(strconv.Itoa(i)))))
    }
    sort.Sort(ring)
 
    // 使用一致性哈希算法选择节点
    key := "my_data_key"
    node := ring.GetNode(key)
    nodeIp := fmt.Sprintf("%d.%d.%d.%d", node>>24, node>>16&0xFF, node>>8&0xFF, node&0xFF)
    fmt.Printf("Key '%s' should be stored at node %s\n", key, nodeIp)
}

这段代码首先定义了一个HashRing类型来表示一致性哈希环，并实现了排序接口。然后，它演示了如何初始化这个环，并使用GetNode方法来根据给定的键值选择节点。最后，在main函数中，我们演示了如何使用这个算法来选择存储给定键的节点。这个例子简单直观，有助于理解一致性哈希算法在负载均衡中的应用。

在C语言中实现基本的凯撒密码加密和解密功能，以下是核心函数的示例代码：

#include <stdio.h>
#include <string.h>
 
// 确定密钥长度
#define KEY_LENGTH 26
 
// 基本的密钥映射
char key_map[KEY_LENGTH + 1];
 
// 初始化密钥映射
void init_key_map() {
    for (int i = 0; i < KEY_LENGTH; i++) {
        key_map[i] = 'A' + i;
    }
    key_map[KEY_LENGTH] = '\0'; // 字符串结束符
}
 
// 根据密钥生成密钥映射
void generate_key_map(char key[KEY_LENGTH]) {
    for (int i = 0; i < KEY_LENGTH; i++) {
        int j;
        for (j = 0; j < KEY_LENGTH; j++) {
            if (key[i] == key_map[j]) {
                break;
            }
        }
        // 如果是重复字符，则放在字母表的末尾
        if (j == KEY_LENGTH) {
            key_map[i] = key[i];
        } else {
            key_map[i] = key_map[(j + 1) % KEY_LENGTH];
        }
    }
}
 
// 加密函数
void encrypt(char plaintext[], char ciphertext[]) {
    for (int i = 0; plaintext[i] != '\0'; i++) {
        if (plaintext[i] >= 'A' && plaintext[i] <= 'Z') {
            ciphertext[i] = key_map[(plaintext[i] - 'A') % KEY_LENGTH];
        } else {
            ciphertext[i] = plaintext[i];
        }
    }
    ciphertext[strlen(plaintext)] = '\0'; // 字符串结束符
}
 
// 解密函数
void decrypt(char ciphertext[], char plaintext[]) {
    for (int i = 0; ciphertext[i] != '\0'; i++) {
        if (ciphertext[i] >= 'A' && ciphertext[i] <= 'Z') {
            for (int j = 0; j < KEY_LENGTH; j++) {
                if (key_map[j] == ciphertext[i]) {
                    plaintext[i] = 'A' + (j - 1 + KEY_LENGTH) % KEY_LENGTH;
                    break;
                }
            }
        } else {
            plaintext[i] = ciphertext[i];
        }
    }
    plaintext[strlen(ciphertext)] = '\0'; // 字符串结束符
}
 
int main() {
    char key[KEY_LENGTH] = "KEY";
    char plaintext[KEY_LENGTH + 1] = "HELLO";
    char ciphertext[KEY_LENGTH + 1];
    char decryptedtext[KEY_LENGTH + 1];
 
    init_key_map();
    generate_key_map(key);
 
    printf("Plaintext: %s\n", plaintext);
    encrypt(plaintext, ciphertext);
    printf("Ciphertext: %s\n", ciphertext);
 
    decrypt(ciphertext, decryptedtext);
    printf("Decryptedtext: %s\n", decryptedtext);
 
    return 0;
}

这段代码首先定义了密钥长度KEY_LENGTH，然后初始化了一个密钥映射数组key_map。init_key_map函数用于初始化key_map数组。generate_key_map函数根据用户提供的密钥生成新的密钥映射。encrypt和decrypt函数分别用于加密和解密文本。在main函数中，我们使用了示例密钥"KEY"和文本"HELLO"来演示加

/* 设置一个容器使用伸缩布局 */
.container {
  display: flex; /* 设置为伸缩容器 */
  flex-direction: row; /* 设置主轴方向为水平 */
  justify-content: flex-start; /* 项目沿主轴起始端对齐 */
  align-items: center; /* 项目沿交叉轴居中对齐 */
  height: 100px; /* 设置容器高度 */
  background-color: #f0f0f0; /* 设置背景色 */
}
 
/* 设置伸缩项目 */
.item {
  flex: 1; /* 项目占据等分的空间 */
  margin: 8px; /* 项目之间的间隔 */
  text-align: center; /* 文字居中对齐 */
}
 
/* 设置特定项目的样式 */
.item:first-child {
  flex-grow: 2; /* 第一个项目的放大比例是其他项目的两倍 */
  background-color: #ffcccc; /* 设置背景色 */
}
 
.item:last-child {
  flex-basis: 150px; /* 最后一个项目的基准宽度 */
  background-color: #ccffcc; /* 设置背景色 */
}

这段代码展示了如何使用CSS的伸缩布局（flexbox）来创建一个简单的水平排列的容器，其中包含三个伸缩项目。第一个项目比其他项目大两倍，最后一个项目有一个固定宽度。这是一个很好的入门级示例，展示了伸缩布局的基本属性和概念。

以下是使用Java、Python、C++和JavaScript实现的栈式算法解决方案。

Java实现:

import java.util.Arrays;
 
public class StackBlocks {
    public static int[] stackBlocks(int[] blocks) {
        Arrays.sort(blocks); // 对块进行排序
        int stacks = 1; // 初始化栈数为1
        int top = blocks[0]; // 栈顶块的高度初始化为数组中的第一个元素
 
        for (int i = 1; i < blocks.length; i++) {
            if (blocks[i] > top) { // 如果当前块比栈顶块高
                top = blocks[i]; // 更新栈顶块的高度
                stacks++; // 栈数增加
            }
        }
        return new int[]{stacks, top}; // 返回栈数和最高的块高
    }
 
    public static void main(String[] args) {
        int[] blocks = {5, 2, 3, 4, 1};
        int[] result = stackBlocks(blocks);
        System.out.println("栈的数量: " + result[0]);
        System.out.println("最高的块高: " + result[1]);
    }
}

Python实现:

def stack_blocks(blocks):
    blocks.sort()  # 对块进行排序
    stacks = 1     # 初始化栈数为1
    top = blocks[0]  # 栈顶块的高度初始化为数组中的第一个元素
 
    for block in blocks[1:]:
        if block > top:  # 如果当前块比栈顶块高
            top = block  # 更新栈顶块的高度
            stacks += 1  # 栈数增加
    return stacks, top  # 返回栈数和最高的块高
 
blocks = [5, 2, 3, 4, 1]
stacks, top = stack_blocks(blocks)
print("栈的数量:", stacks)
print("最高的块高:", top)

C++实现:

#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
 
using namespace std;
 
vector<int> stackBlocks(vector<int>& blocks) {
    sort(blocks.begin(), blocks.end()); // 对块进行排序
    int stacks = 1; // 初始化栈数为1
    int top = blocks[0]; // 栈顶块的高度初始化为数组中的第一个元素
 
    for (int i = 1; i < blocks.size(); i++) {
        if (blocks[i] > top) { // 如果当前块比栈顶块高
            top = blocks[i]; // 更新栈顶块的高度
            stacks++; // 栈数增加
        }
    }
    return {stacks, top}; // 返回栈数和最高的块高
}
 
int main() {
    vector<int> blocks = {5, 2, 3, 4, 1};
    vector<int> result = stackBlocks(blocks);
    cout << "栈的数量: " << result[0] << endl;
    cout << "最高的块高: " << result[1] << endl;
    return 0;
}

JavaScript实现:

function stackBlocks(blocks) {
    blocks.sort((a, b) => a - b); // 对块进行排序
    let stacks = 1; // 初始化栈数为1
    let top = blocks[0]; // 栈顶块的高度初始化为数组中的第一个元素
 
    for (let i = 1; i < blocks.length; i++) {
        if (blocks[i] > top) { // 如果当前块比栈顶块高
            top = blocks[i]; // 更新栈顶块的高度