Sherwood算法消除最壞實例，以達到對任何實例都能有好的性能的效果 文件： rd_list.c --> create a random sequence of n integers not equal to each other list.c --> create a descending sequence of n integers not equal to each other sherwood.c --> 就是該算法，靜態(tài)鏈表的長度默認設(shè)為1000，可在宏定義處修改 用法： gcc -o sherwood sherwood.c gcc -o rd_list rd_list.c gcc -o list list.c ./rd_list s.txt 1000 產(chǎn)生一個長度為1000的互不相等的隨機序列，保存在s.txt中 ./list s1.txt 1000 產(chǎn)生一個長度為1000的互不相等的降序序列，保存雜s1.txt中 ./sherwood s1.txt 運行算法，比較其中的4個算法的性能差異
上傳時間： 2016-01-20
上傳用戶：ainimao
蟻群算法是模仿真實的蟻群行為而提出的一種模擬進化算法，螞蟻之間是通過一種信息素的物質(zhì)傳遞信息的，螞蟻在運動的過程中能夠在經(jīng)過的路徑上留下該物質(zhì)，而且能夠感知這種物質(zhì)的存在及其強度，并以此指導(dǎo)自己的運動方向。它是一種通過類比組合優(yōu)化和蟻群覓食行為而構(gòu)造的一種算法，可以用來解決各種組合優(yōu)化問題，本代碼用來解決生產(chǎn)調(diào)度問題
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：ukuk
這是一個檢索URL的算法，該算法通過調(diào)用拉賓指紋算法為URL庫中的每個URL生成一個32位的指紋。來一個URL時，檢索URL庫，通過拉賓指紋算法來判別是否存在，時間為O（1），還使用了二叉檢索樹來存儲URL。主程序為RabintestDisk.java。
上傳時間： 2013-12-13
上傳用戶：asdkin
在圖像模板匹配問題中,基于像素灰度值的相關(guān)算法盡管已經(jīng)十分普遍,并得到廣泛的應(yīng)用,但目前此類算法都還存在有時間復(fù)雜度高、對圖像亮度與尺寸變化敏感等缺點.為了克服這些缺點,提出一種新的基于圖像灰度值的編碼表示方法.這種方法將圖像分割為一定大小的方塊(稱為R-塊),計算每個R-塊圖像的總灰度值,并根據(jù)它與相鄰R-塊灰度值的排序關(guān)系進行編碼.然后通過各個R-塊編碼值的比較,實現(xiàn)圖像與模板的匹配.新算法中各個R-塊編碼的計算十分簡單 匹配過程只要對編碼值進行相等比較,而且可以采用快速的比較算法.新算法對像素灰度的變化與噪聲具有魯棒性,其時間復(fù)雜度是O(M2log(N)).實驗結(jié)果表明,新算法比現(xiàn)有的灰度相關(guān)算法的計算時間快了兩個數(shù)量級.
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：a673761058
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 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即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié)：此算法簡單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時間復(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判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，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
上傳時間： 2013-12-01
上傳用戶：dyctj
基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)字音頻水印算法。 提出了一種新的基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練學(xué)習(xí)的數(shù)字音頻水印算法，采用本算法在一段數(shù)字音頻 數(shù)據(jù)中隱藏了一幅不可感知的二值圖像．通過后向傳播算法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練出模板信號與嵌入了水印信號的音頻之間的關(guān)系特征，由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的特性，通過訓(xùn)練后的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾乎能夠完全恢復(fù)嵌入到音頻中的水印數(shù)據(jù)．通過仿真實驗結(jié)果表明該算法具有較好的魯棒性和抵抗常用的信號處理方法的處理的能力，特別是在水印檢測時不需要原始的音頻信號．
標(biāo)簽： 數(shù)字音頻 水印算法 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2016-02-25
上傳用戶：royzhangsz
數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1、算法思路： 在此二叉樹操作中，主要采用鏈?zhǔn)酱鎯Y(jié)構(gòu)，由于遍歷二叉樹基本操作是訪問結(jié)點，則不論按哪一種次序進行遍歷，對含有n個結(jié)點的二叉樹，其時間復(fù)雜度均為O(n)；空間復(fù)雜度為二叉樹的高度。
標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 二叉樹 操作 算法
上傳時間： 2014-01-18
上傳用戶：c12228
環(huán)境下構(gòu)建一種新的系統(tǒng)辨識仿真工具箱(SIST: System Identification Toolbox)的原理與實現(xiàn),討論了在MATLAB 環(huán)境下工具箱的數(shù)據(jù)和算法結(jié)構(gòu)形式,以及利用GUIDE完成圖行界面的設(shè)計,用MATLAB 與C++混編技術(shù)實現(xiàn)物理系統(tǒng)的I/O 接口和系統(tǒng)辨識...
標(biāo)簽： Identification Toolbox MATLAB System
上傳時間： 2016-03-29
上傳用戶：wang0123456789
BM 算法是一個較優(yōu)的模式匹配算法。一般，如果不考慮模式串的長度，一個具有時間復(fù)雜度O(n)的算法應(yīng)該是最優(yōu)的了，但是事實不是如此。BM算法可以實現(xiàn)更高效率的模式匹配。分析和實驗說明，BM匹配算法對于那些字符集比較大，而模式串中出現(xiàn)的字符比較少的時候，工作效率最快。而且，考慮KMP匹配方式的優(yōu)化，可以結(jié)合KMP匹配和BM匹配，進一步提高效率。
上傳時間： 2013-12-19
上傳用戶：CHENKAI
寬帶信號測向的幾種直接處理算法，主要用于寬帶目標(biāo)的DOA估計
上傳時間： 2016-04-10
上傳用戶：sqq
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
