設∑＝{α1, α2…… αn }是n個互不相同的符號組成的符號集。 Lk＝{β1β2…βk | βiЄ ∑,1≤i≤k}是∑中字符組成的長度為k 的全體字符串。 S是Lk的子集，S是Lk的無分隔符字典是指對任意的S中元素a1a2…ak， b1b2…bk. {a2a3…akb1, a3a4…akb1b2, ……, akb1b2… bk-1 }∩S=Φ。該算法算法，對于給定的正整數n 和k，計算 Lk的最大無分隔符字典。
上傳時間： 2013-12-26
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hư ớ ng dẫ n về dsp tham khả o các cô ng cụ cơ bả n
上傳時間： 2014-12-01
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c++ Ngô n ngữ C cho vi đ iề u khiể n Các tài liệ u tham khả o, ebook. Programming Microcontrollers in C (Ted Van Sickle) C Programming for Microcontrollers (Joe Pardue SmileyMicros.com ) Programming 16-Bit PIC Microcontrollers in C (Jucio di jasio ) C Programming for AVR Programming embedded system I,II (Michael J . Pont ) ( các tài liệ u này đ ã down load về )
上傳時間： 2017-07-29
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Fortran - Tóm tắ t nộ i dung mô n họ c Các khái niệ m và yế u tố trong ngô n ngữ lậ p trình FORTRAN. Các câ u lệ nh củ a ngô n ngữ FORTRAN. Cơ bả n về chư ơ ng chư ơ ng dị ch và mô i trư ờ ng lậ p trình DIGITAL Visual Fortran. Viế t và chạ y các chư ơ ng trình cho các bài toán đ ơ n giả n bằ ng ngô n ngữ FORTRAN.
上傳時間： 2013-12-25
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書 名：Programming Windows程式開發設計指南 出版日期：2000/6/2 書 號：957-8239-73-4 I S B N：957-8239-73-4 原 作 者：Charles Petzold 譯 者：余孟學
標簽： 8239 Programming 957 Windows
上傳時間： 2015-04-26
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四柱漢諾塔問題的求解程序.解題思路:如a,b,c,d四柱. 要把a柱第n個盤移到目標柱子(d柱),先把上層 分兩為兩部份,上半部份移到b柱,下半部分移到c柱,再把第n盤移到 目標柱子,然后,c柱盤子再移到目標柱子,再把b柱盤子移到目標柱子. 細節地方: 上半部份移到b柱時,它的中間變量柱子是有二選一的.而下半部分 移到c柱時,它的中間變量柱子只有一個(因為一個柱子已被上半部份 占了).b,c也移到目標柱子時同理。
上傳時間： 2013-12-22
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本題的算法中涉及的三個函數： double bbp(int n,int k,int l) 其中n為十六進制位第n位，k取值范圍為0到n+7，用來計算16nS1，16nS2，16nS3，16nS4小數部分的每一項。返回每一項的小數部分。 void pi(int m,int n,int p[]) 計算從n位開始的連續m位的十六進制數字。其中p為存儲十六進制數字的數組。 void div(int p[]) void add(int a[],int b[]) 這兩個函數都是為最后把十六進制數字轉換為十進制數字服務的。 最后把1000個數字分別存儲在整型數組r[]中，輸出就是按順序輸出該數組。
上傳時間： 2014-01-05
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MCS-51單晶片8051與資料記憶體擴充相關資料
上傳時間： 2016-02-27
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間： 2016-07-31
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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
上傳時間： 2013-12-19
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