數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 假設(shè)有M個(gè)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(gè)進(jìn)程對(duì)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(gè)進(jìn)程已經(jīng)得到N類資源的資源量 NEED[M*N] M個(gè)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(qǐng)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(cuò)。 (2)如果Request[N]<=AVAILABLE，則轉(zhuǎn)(3)；否則，出錯(cuò)。 (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(xiǎn)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(gè)工作向量WORK=AVAILABLE；FINISH[M]=FALSE (2)從進(jìn)程集合中找到一個(gè)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(shí)間： 2013-12-24
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說明： pr[n]——輸入的實(shí)部 pi[n]——數(shù)入的虛部 n，k——滿足n=2^k fr[n]——輸出的實(shí)部 fi[n]——輸出的虛部 l——0 FFT，1 IFFT il——0 輸出按實(shí)部/虛部；1 輸出按模/幅角
上傳時(shí)間： 2014-01-01
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設(shè)給定n 個(gè)變量1 x , 2 x ,…, n x 。將這些變量依序作底和各層冪，可得n重冪如下 n x x x x 3 2 1 這里將上述n 重冪看作是不確定的，當(dāng)在其中加入適當(dāng)?shù)睦ㄌ?hào)后，才能成為一個(gè)確定的 n 重冪。不同的加括號(hào)方式導(dǎo)致不同的n 重冪。例如，當(dāng)n=4 時(shí)，全部4重冪有5個(gè)。
標(biāo)簽： 變量
上傳時(shí)間： 2015-10-28
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求N個(gè)變量，N-1個(gè)非線性方程的延續(xù)法，文件中附有一個(gè)算例，給定一個(gè)值，就會(huì)以此值算出一個(gè)解曲線
標(biāo)簽： 變量
上傳時(shí)間： 2016-01-30
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Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負(fù) 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束：dis即為所有點(diǎn)對(duì)的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié)：此算法簡(jiǎn)單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對(duì)于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時(shí)間復(fù)雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個(gè)判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡(jiǎn)單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍(lán)色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標(biāo)簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時(shí)間： 2013-12-01
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方便的將數(shù)字格式從N進(jìn)制轉(zhuǎn)換成N進(jìn)制，N和為任意實(shí)數(shù)；
標(biāo)簽： N進(jìn)制 數(shù)字 轉(zhuǎn)換成
上傳時(shí)間： 2013-12-17
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整數(shù)因子分解問題 大于1 的正整數(shù)n可以分解為：n=x1*x2*…*xm。對(duì)于給定的正整數(shù)n，編程計(jì)算n共有多少種不同的分解式
上傳時(shí)間： 2014-01-11
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Ex8-4 匯點(diǎn)問題 « 問題描述： 采用鄰接矩陣表示一個(gè)具有n 個(gè)頂點(diǎn)的圖時(shí)，大多數(shù)關(guān)于圖的算法時(shí)間復(fù)雜性為 O(n2 )，但也有例外。例如，即使采用鄰接矩陣表示一個(gè)有向圖G，確定G 是否含有一個(gè) 匯（即入度為n-1，出度為0 的頂點(diǎn)），只需要O(n)計(jì)算時(shí)間。試寫出其算法。 « 編程任務(wù)： 對(duì)于給定的有n個(gè)頂點(diǎn)的圖G 的鄰接矩陣，各頂點(diǎn)依次編號(hào)為1，2，…，n。試設(shè)計(jì)一 個(gè)O(n)時(shí)間算法，計(jì)算圖G 的匯點(diǎn)。 « 數(shù)據(jù)輸入： 由文件input.txt提供輸入數(shù)據(jù)。文件的第1 行有1 個(gè)正整數(shù)n，表示圖G 中頂點(diǎn)個(gè)數(shù)。 第2 行起每行n個(gè)數(shù)，共n行，給出圖G 的鄰接矩陣。 « 結(jié)果輸出: 程序運(yùn)行結(jié)束時(shí)，將計(jì)算出的匯點(diǎn)編號(hào)輸出到output.txt中。當(dāng)圖G 沒有匯點(diǎn)時(shí)輸出0。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 5 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 output.txt 3
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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若不希望用與估計(jì)輸入信號(hào)矢量有關(guān)的相關(guān)矩陣來加快LMS算法的收斂速度，那么可用變步長(zhǎng)方法來縮短其自適應(yīng)收斂過程，其中一個(gè)主要的方法是歸一化LMS算法（NLMS算法），變步長(zhǎng) 的更新公式可寫成 W（n+1）=w（n）+ e（n）x（n） =w（n）+ （3.1） 式中， = e（n）x（n）表示濾波權(quán)矢量迭代更新的調(diào)整量。為了達(dá)到快速收斂的目的，必須合適的選擇變步長(zhǎng) 的值，一個(gè)可能策略是盡可能多地減少瞬時(shí)平方誤差，即用瞬時(shí)平方誤差作為均方誤差的MSE簡(jiǎn)單估計(jì)，這也是LMS算法的基本思想。
上傳時(shí)間： 2016-07-07
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多重冪計(jì)數(shù)問題 « 問題描述： 設(shè)給定n 個(gè)變量1 x , 2 x ,…, n x 。將這些變量依序作底和各層冪，可得n重冪如下 n x x x x 3 2 1 這里將上述n 重冪看作是不確定的，當(dāng)在其中加入適當(dāng)?shù)睦ㄌ?hào)后，才能成為一個(gè)確定的 n 重冪。不同的加括號(hào)方式導(dǎo)致不同的n 重冪。例如，當(dāng)n=4 時(shí)，全部4重冪有5個(gè)。 « 編程任務(wù)： 對(duì)n個(gè)變量計(jì)算出有多少個(gè)不同的n重冪。 « 數(shù)
上傳時(shí)間： 2014-01-24
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