<optgroup id="ss682"></optgroup> 0 / 1背包問題是一個N P-復(fù)雜問題，為了解決該問題，，將用回溯算法解決該問題。既然想選擇一個對象的子集，將它們裝入背包，以便獲得的收益最大，則解空間應(yīng)組織成子集樹的形狀（如圖1 6 - 2所示）。該回溯算法與4 . 2節(jié)的裝載問題很類似。首先形成一個遞歸算法，去找到可獲得的最大收益。然后，對該算法加以改進(jìn)，形成代碼。改進(jìn)后的代碼可找到獲得最大收益時包含在背包中的對象的集合。
標(biāo)簽： 背包問題
上傳時間： 2013-11-25
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排序算法的性能比較 對不同類型的問題規(guī)模，測試各種介紹的排序算法的性能。統(tǒng)計他們的鍵值比較次數(shù)，鍵值移動次數(shù)以及運行時間并分析結(jié)果。 小型問題：N≈20 中型問題：N≈2000 大型問題：N≈200000. C 語言的32關(guān)鍵字如下： 實驗原理： 線性表的排序，快速，起泡，選擇，插入。
上傳時間： 2013-12-20
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實現(xiàn)聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數(shù)K，將n個對象分到K個類中去，使得類內(nèi)對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。 缺點：產(chǎn)生類的大小相差不會很大，對于臟數(shù)據(jù)很敏感。 改進(jìn)的算法：k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用，這樣的一個medoid就標(biāo)識了這個類。步驟： 1，任意選取K個對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。 以下是循環(huán)的： 2，將余下的對象分到各個類中去（根據(jù)與medoid最相近的原則）； 3，對于每個類（Oi）中，順序選取一個Or，計算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了，下面就再轉(zhuǎn)到2。 4，這樣循環(huán)直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不敏感，但計算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數(shù)據(jù)量。
上傳時間： 2015-04-03
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算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見，主要應(yīng)用于求Billboard矩陣。按照定義的計算方法乘法運算，嚴(yán)重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運算時，矩陣求逆的優(yōu)化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法（全選主元）求逆的步驟如下： 首先，對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步： 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素，并記住次元素所在的行號和列號，在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k)，j = 0, 1, ..., n-1；j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j)，i, j = 0, 1, ..., n-1；i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k)，i = 0, 1, ..., n-1；i != k 最后，根據(jù)在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進(jìn)行恢復(fù)，恢復(fù)的原則如下：在全選主元過程中，先交換的行（列）后進(jìn)行恢復(fù)；原來的行（列）交換用列（行）交換來恢復(fù)。
上傳時間： 2015-04-09
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用Burg算法估計AR模型參數(shù)，進(jìn)而實現(xiàn)功率譜估計. 形參說明： x——雙精度實型一維數(shù)組，長度為n，存放隨機(jī)序列。 n--整型變量,隨機(jī)序列的長度。 p--整型變量,AR模型的階數(shù)。 a--雙精度實型一維數(shù)組，長度為(p十1)。存放AR模型的系數(shù)a(0),a(1),...,a(p)。 v--雙精度實型指針,它指向預(yù)測誤差功率，即AR模型激勵白噪聲的方差。
標(biāo)簽： Burg AR模型 算法 參數(shù)
上傳時間： 2013-12-21
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strassen算法的擴(kuò)展，可以計算任何偶數(shù)階矩陣的相乘，一般strassen只能計算2的n次方階（自己編寫，英文注釋~）
上傳時間： 2013-12-27
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n皇后問題，可以顯示所有的合適路徑，典型的回溯算法
標(biāo)簽：
上傳時間： 2015-04-22
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n階費波納契數(shù)列求值，n可變。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用算法。
上傳時間： 2014-01-14
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經(jīng)典8數(shù)碼問題擴(kuò)展為N數(shù)碼問題，JAVA可視化編程，注意算法大家看一下
上傳時間： 2015-04-26
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．?dāng)?shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 假設(shè)有M個進(jìn)程N(yùn)類資源，則有如下數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)： MAX[M*N] M個進(jìn)程對N類資源的最大需求量 AVAILABLE[N] 系統(tǒng)可用資源數(shù) ALLOCATION[M*N] M個進(jìn)程已經(jīng)得到N類資源的資源量 NEED[M*N] M個進(jìn)程還需要N類資源的資源量 2．銀行家算法 設(shè)進(jìn)程I提出請求Request[N]，則銀行家算法按如下規(guī)則進(jìn)行判斷。 (1)如果Request[N]<=NEED[I，N]，則轉(zhuǎn)(2)；否則，出錯。 (2)如果Request[N]<=AVAILABLE，則轉(zhuǎn)(3)；否則，出錯。 (3)系統(tǒng)試探分配資源，修改相關(guān)數(shù)據(jù)： AVAILABLE=AVAILABLE-REQUEST ALLOCATION=ALLOCATION+REQUEST NEED=NEED-REQUEST (4)系統(tǒng)執(zhí)行安全性檢查，如安全，則分配成立；否則試探險性分配作廢，系統(tǒng)恢復(fù)原狀，進(jìn)程等待。 3．安全性檢查 (1)設(shè)置兩個工作向量WORK=AVAILABLE；FINISH[M]=FALSE (2)從進(jìn)程集合中找到一個滿足下述條件的進(jìn)程， FINISH[i]=FALSE NEED<=WORK 如找到，執(zhí)行(3)；否則，執(zhí)行(4) (3)設(shè)進(jìn)程獲得資源，可順利執(zhí)行，直至完成，從而釋放資源。 WORK=WORK+ALLOCATION FINISH=TRUE GO TO 2 (4)如所有的進(jìn)程Finish[M]=true，則表示安全；否則系統(tǒng)不安全。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 進(jìn)程 資源
上傳時間： 2014-01-05
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