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無(wú)(wú)線溫度遠(yuǎn)(yuǎn)程采集

  • C++實(shí)現(xiàn)的牛頓插值算法:對(duì)于n個(gè)點(diǎn)的插值

    C++實(shí)現(xiàn)的牛頓插值算法:對(duì)于n個(gè)點(diǎn)的插值,產(chǎn)生多項(xiàng)式的時(shí)間復(fù)雜度是O(n*n),最終進(jìn)行一個(gè)點(diǎn)的計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度是O(n)。

    標(biāo)簽: 插值 牛頓 算法

    上傳時(shí)間: 2017-06-20

    上傳用戶:libinxny

  • 深入淺出LabVIEW數(shù)據(jù)庫(kù)應(yīng)用

    曾經(jīng)在一個(gè)產(chǎn)品檢測(cè)項(xiàng)目中,客戶要求:當(dāng)產(chǎn)品檢測(cè)不合格時(shí),記下該產(chǎn)品對(duì)應(yīng)的序列號(hào),測(cè)試時(shí)間和各項(xiàng)測(cè)試指標(biāo),并能對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和查詢。由于自己沒(méi)有系統(tǒng)的學(xué)習(xí)過(guò)數(shù)據(jù)庫(kù),所以第一時(shí)間想到的解決方案是用文件的方式(也只能把數(shù)據(jù)存成文件了)。在使用文件進(jìn)行數(shù)據(jù)儲(chǔ)存與管理時(shí),遇到了一個(gè)巨大的問(wèn)題:如何查詢數(shù)據(jù)?基本的文件IO函數(shù)中,并沒(méi)有提供現(xiàn)成的查詢函數(shù),所以必須自己編程實(shí)現(xiàn)。實(shí)現(xiàn)的過(guò)程是先將數(shù)據(jù)讀入內(nèi)存,然后再根據(jù)關(guān)鍵字進(jìn)行線性查找,線性查找的時(shí)間復(fù)雜度為O(N),所以當(dāng)數(shù)據(jù)量逐漸增大時(shí),這將是一個(gè)非常可怕的過(guò)程。這個(gè)不可逾越的障礙迫使我不得不再次考慮使用數(shù)據(jù)庫(kù)。

    標(biāo)簽: LabVIEW 數(shù)據(jù)庫(kù)

    上傳時(shí)間: 2013-12-22

    上傳用戶:yuchunhai1990

  • 該程序是分布計(jì)數(shù)排序

    該程序是分布計(jì)數(shù)排序,它是我所見(jiàn)過(guò)的各種排序方法中最快的,它的時(shí)間復(fù)雜度為O(n),但是這種排序適用于已知待排序列的上下限,并且如果上限與下限的差值比較大的話,空間消耗也比較大.

    標(biāo)簽: 程序 分布 排序

    上傳時(shí)間: 2015-03-22

    上傳用戶:mpquest

  • 這個(gè)程序是按照離散數(shù)學(xué)教材上給出的算法寫的

    這個(gè)程序是按照離散數(shù)學(xué)教材上給出的算法寫的,是字典序的全排列算法。空間復(fù)雜度是O(n),時(shí)間復(fù)雜度基本上是O(n^2)。缺點(diǎn)是只用于打印并沒(méi)有儲(chǔ)存所有的結(jié)果。

    標(biāo)簽: 程序 離散 教材 算法

    上傳時(shí)間: 2015-03-24

    上傳用戶:chenjjer

  • 通過(guò)精心挑選劃分元素v

    通過(guò)精心挑選劃分元素v,可以得到一個(gè)最壞情況時(shí)間復(fù)雜度為O(n)的選擇算法。本次實(shí)習(xí)要求用c語(yǔ)言將此算法實(shí)現(xiàn)。要求實(shí)現(xiàn)此功能:輸入一組數(shù),返回A[i],使其為A(m:p)中第k小的元素,k是一個(gè)全局變量,取大于1的整數(shù)

    標(biāo)簽: 元素

    上傳時(shí)間: 2015-06-02

    上傳用戶:zmy123

  • 后綴數(shù)組求最長(zhǎng)公共子串 這里的最長(zhǎng)公共子串是指的連續(xù)的子串

    后綴數(shù)組求最長(zhǎng)公共子串 這里的最長(zhǎng)公共子串是指的連續(xù)的子串,并非經(jīng)典dp的那種。 aabbc abc 這兩個(gè)字符串的最長(zhǎng)公共子串為ab 算法復(fù)雜度是o(n)的(n為兩個(gè)字符串長(zhǎng)度的和)

    標(biāo)簽: 后綴數(shù)組 連續(xù)的

    上傳時(shí)間: 2015-10-24

    上傳用戶:電子世界

  • 最小生成樹(shù)Prim算法的實(shí)現(xiàn)

    最小生成樹(shù)Prim算法的實(shí)現(xiàn),時(shí)間復(fù)雜度O(n2)

    標(biāo)簽: Prim 生成樹(shù) 算法

    上傳時(shí)間: 2014-01-01

    上傳用戶:wab1981

  • 使用回溯法求解TSP問(wèn)題

    使用回溯法求解TSP問(wèn)題,使用VC++編寫。代碼量挺少,不過(guò)數(shù)據(jù)較大的時(shí)候需要時(shí)間比較長(zhǎng),時(shí)間復(fù)雜度為O(n!)

    標(biāo)簽: TSP 回溯法

    上傳時(shí)間: 2016-06-03

    上傳用戶:JasonC

  • 求二元一次方程式有幾解

    求二元一次方程式有幾解,並印出所有答案;轉(zhuǎn)換攝氏、華氏及凱氏溫度;臺(tái)灣身分證檢查器

    標(biāo)簽: 二元 方程

    上傳時(shí)間: 2016-07-06

    上傳用戶:tfyt

  • Trie樹(shù)既可用于一般的字典搜索

    Trie樹(shù)既可用于一般的字典搜索,也可用于索引查找。對(duì)于給定的一個(gè)字符串a(chǎn)1,a2,a3,...,an.則采用TRIE樹(shù)搜索經(jīng)過(guò)n次搜索即可完成一次查找。不過(guò)好像還是沒(méi)有B樹(shù)的搜索效率高,B樹(shù)搜索算法復(fù)雜度為logt(n+1/2).當(dāng)t趨向大,搜索效率變得高效。怪不得DB2的訪問(wèn)內(nèi)存設(shè)置為虛擬內(nèi)存的一個(gè)PAGE大小,而且?guī)袚Q頻率降低,無(wú)需經(jīng)常的PAGE切換。

    標(biāo)簽: Trie 樹(shù) 搜索

    上傳時(shí)間: 2016-07-06

    上傳用戶:sk5201314

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