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walsh construction p的問題，我們搜遍了碩博士論文和台灣出版的書籍，推薦Yixian Yang Xinxin Niu寫的 高維哈達瑪矩陣理論與應用（英文版） 可以從中找到所需的評價。
國立彰化師範大學 輔導與諮商學系 林清文所指導 吳俊逸的 大學生不安全依附傾向對分手後自我概念清晰之效果研究：以自我擴張、自我驗證為中介變項 （2021），提出walsh construction p關鍵因素是什麼，來自於分手、依附理論、自我擴張、自我驗證、自我概念清晰。
而第二篇論文國立清華大學 資訊工程學系 李家同、盧錦隆所指導 謝一功的 利用參考字串樹演算法解決精確多重字串比對問題 （2021），提出因為有 精確多重字串比對、參考字串樹、參考字串、DNA序列、字尾樹演算法、字尾陣列演算法的重點而找出了 walsh construction p的解答。
高維哈達瑪矩陣理論與應用（英文版）
為了解決walsh construction p 的問題，作者Yixian Yang Xinxin Niu 這樣論述：
本書是國際上第一本有關高維哈達瑪矩陣及其在電信與信息安全領域中的應用專著《Theory and Applications of Higher Dimensional Hadamard Matrices》的修訂版，分為三個部分。第一部分重點研究經典的2維Walsh矩陣和哈達瑪矩陣，包括它們的快速算法、最新構造法、存在性結果及其一般性的推廣。第二部分考慮的是低維情形，例如，3-維、4-維和6-維Walsh和哈達瑪矩陣與變換。第三部分是全書的核心也是本書的獨特之處，研究了N-維2階哈達瑪矩陣，並證明了這類矩陣與著名的H-布爾函數和2階最佳二進陣列是等價的，由此，推導出了一
系列有關高維2階哈達瑪矩陣的計數結果。本書中還羅列了許多有關高維哈達瑪矩陣理論研究和工程應用的公開問題。
大學生不安全依附傾向對分手後自我概念清晰之效果研究：以自我擴張、自我驗證為中介變項
為了解決walsh construction p 的問題，作者吳俊逸 這樣論述：
鑒於失戀為大學生常見的議題，以及伴隨而來的自我概念混淆和憂鬱皆是失戀時常帶來的困境，然而，親密關係對個人自我概念的改變以及失戀如何影響個人自我概念的相關研究甚少，且與親密關係息息相關的依附理論，在失戀影響自我概念的歷程中扮演的角色更是缺乏進一步的探討。因此，本研究結合「焦慮型依附」與「逃避型依附」兩種不安全依附類型，以及「自我擴張」、「自我驗證」兩種關係中的自我概念改變歷程，提出「不同依附傾向之自我概念改變歷程對分手後自我概念清晰度影響之模式」，探討以下議題：(1)「焦慮型依附」、「逃避型依附」對分手後「自我概念清晰」之預測效果；(2)「自我擴張」與「自我驗證」兩種自我概念改變歷程於前述預測
關係中的中介效果。為了檢驗本研究之模式，本研究採用網路問卷，測量大學生之依附傾向、關係中的自我擴張、自我驗證經驗以及分手後之自我概念清晰。參與者為336位大專院校學生(男性111人，女性225人)。驗證性因素分析與信度分析結果顯示，本研究各分量表之信效度皆可接受。結構方程模式分析結果顯示：(1)「焦慮型依附」負向預測「自我擴張」與分手後「自我概念清晰」；(2)「逃避型依附」負向預測「自我驗證」；(3)「自我擴張」負向預測分手後「自我概念清晰」。本研究之結果對於親密關係失落的理論或實務皆有參考價值。
利用參考字串樹演算法解決精確多重字串比對問題
為了解決walsh construction p 的問題，作者謝一功 這樣論述：
精確多重字串比對問題是給予一個來源字串，以及多個目標字串，將所有目標字串在來源字串中精確出現的結束位置找到。藉由將所有來源字串上指定長度的子字串儲存於參考字串樹上，使得此參考樹上的所有內部節點，都存在一個參考字串，精確多重字串比對問題可以有效率地得到答案—藉由搜尋此參考字串樹可找到每個目標字串精確出現的位置。在這篇論文中，我們設計與分析建立參考字串樹與搜尋參考字串樹的演算法，並使用位元平行運算增加建立與搜尋的效能。我們以果蠅的DNA序列以及聖經作為來源字串做實驗，並與目前幾種壓縮字尾樹演算法與壓縮字尾陣列演算法做比較，實驗結果顯示我們參考字串樹演算法的速度效能優於這些演算法。我們所提參考字串
樹的概念並不複雜、在精確多重串比對問題上卻有效率佳、具彈性且效能穩定的表現。