每組輸入是兩個整數n和k。(1 <= n <= 50, 1 <= k <= n) 對于每組輸入，請輸出四行。 第一行： 將n劃分成若干正整數之和的劃分數。 第二行： 將n劃分成最大數不超過k的劃分數。 第三行： 將n劃分成若干奇正整數之和的劃分數。 第四行： 將n劃分成若干不同整數之和的劃分數。
上傳時間： 2016-03-07
上傳用戶：腳趾頭
最優服務次序問題 問題描述: 設有n 個顧客同時等待一項服務。顧客i需要的服務時間為t(i),i=1,…,n 。...個顧客等待服務時間的 總和除以n。 編程任務: 對于給定的n個顧客需要的服務時間,編程計算最優服務次序。
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：epson850
給定1 棵有n 個結點的樹T。子樹分割問題要求從樹T 中刪除盡可能少的邊得到一個恰有k 個結點的連通分支。
上傳時間： 2016-03-14
上傳用戶：wanghui2438
給定n個小區之間的交通圖。若小區i與小區j之間有路可通，則將頂點i與頂點j之間用邊連接，邊上的權值 表示這條道路的長度。現在打算在這n個小區中選定一個小區建一所醫院。試問這家醫院應建在哪個小區，才能使距離醫院最遠的小區到醫院的路程最短？請設計一個算法求解上述問題。
標簽：
上傳時間： 2013-12-31
上傳用戶：netwolf
利用此源碼可以使用ALTERA DE2開發板將鍵盤變成一部電子琴
上傳時間： 2016-03-23
上傳用戶：cc1015285075
股票搜索程序,可自動搜索符合一定條件的股票。這里的條件主要包括前N天的成交量、價格等參數形成的K線特征。
上傳時間： 2013-12-29
上傳用戶：zjf3110
循環碼的編碼和譯碼算法。有兩種編碼器：K級和n-K級。配有譯法算法。輸入生成多項式或校驗多項式，輸入信息，就能得到編碼輸出。
上傳時間： 2016-04-21
上傳用戶：xymbian
Generate the digital AWGN signal n[k] (sampled n(t)) by generating zero mean Gaussian random variables independently (separately) for each k MATLAB function random.
標簽： generating Generate Gaussian digital
上傳時間： 2014-01-15
上傳用戶：sammi
Ex4-22 單射函數問題 « 問題描述： 設函數f將點集S = {0,1, , n -1}映射為f (S) = { f (i) | iÎ S} Í S 。單射函數問題要 從S中選取最大子集X Í S 使f (X )是單射函數。 例如，當n=7， f (S) = {1,0,0,2,2,3,6} Í S 時， X = {0,1,6} Í S 是所求的最大子集。 « 編程任務： 對于給定的點集S = {0,1, , n -1}上函數f，試用抽象數據類型隊列，設計一個O(n)時 間算法，計算f的最大單射子集。 « 數據輸入： 由文件input.txt 提供輸入數據。文件的第1 行有1 個正整數n，表示給定的點集 S = {0,1, , n -1}。第2 行是f (i)的值，0 £ i < n。 « 結果輸出: 程序運行結束時，將計算出的f的最大單射子集的大小輸出到output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 7 1 0 0 2 2 3 6 output.txt 3
上傳時間： 2016-05-28
上傳用戶：tyler
％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation ％ ％ Inputs: ％ X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable ％ k - maximum number of Gaussian components allowed ％ ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) ％ maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) ％ pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) ％ Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) ％ ％ Ouputs: ％ W(1,k) - estimated weights of GM ％ M(d,k) - estimated mean vectors of GM ％ V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM ％ L - log likelihood of estimates ％
標簽： multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時間： 2013-12-03
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