八數(shù)碼的多個(gè)算法，很有意思的東東！o(∩_∩)o
上傳時(shí)間： 2014-06-18
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算法實(shí)現(xiàn)題1-2 連續(xù)和問題 « 問題描述： 給定一個(gè)正整數(shù)n，計(jì)算有多少個(gè)不同的連續(xù)自然數(shù)段，其和恰為n。例如，當(dāng)n=27 時(shí)，有4 個(gè)不同的連續(xù)自然數(shù)段的和恰為27：2+3+4+5+6+7；8+9+10；13+14；27。 « 編程任務(wù)： 給定一個(gè)正整數(shù)n，試設(shè)計(jì)一個(gè)O(n)時(shí)間算法，計(jì)算有多少個(gè)不同的連續(xù)自然數(shù)段的 和恰為n。 « 數(shù)據(jù)輸入： 由文件input.txt提供輸入數(shù)據(jù)。文件的第1 行是正整數(shù)n。 « 結(jié)果輸出: 程序運(yùn)行結(jié)束時(shí)，將計(jì)算出的和恰為n的連續(xù)自然數(shù)段的個(gè)數(shù)輸出到output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 27 output.txt 4
上傳時(shí)間： 2016-05-28
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算法實(shí)現(xiàn)題1-5 最大間隙問題 « 問題描述： 最大間隙問題：給定n 個(gè)實(shí)數(shù)x , , xn 1 2 ，求這n 個(gè)數(shù)在實(shí)軸上相鄰2 個(gè)數(shù)之間的最 大差值。假設(shè)對(duì)任何實(shí)數(shù)的下取整函數(shù)耗時(shí)O(1)，設(shè)計(jì)解最大間隙問題的線性時(shí)間算法。 « 編程任務(wù)： 對(duì)于給定的n 個(gè)實(shí)數(shù)n x , x , , x 1 2 ，編程計(jì)算它們的最大間隙。 « 數(shù)據(jù)輸入： 輸入數(shù)據(jù)由文件名為input.txt的文本文件提供。文件的第1 行有1 個(gè)正整數(shù)n。接下來 的1 行中有n個(gè)實(shí)數(shù)n x , x , , x 1 2 。 « 結(jié)果輸出: 程序運(yùn)行結(jié)束時(shí)，將找到的最大間隙輸出到文件output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 5 2.3 3.1 7.5 1.5 6.3 output.txt 3.2
上傳時(shí)間： 2016-05-28
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BP算法 給定一個(gè)由N維向量X組成的集合，這些向量將是一個(gè)響應(yīng)agent的感知處理單元計(jì)算出的特征向量。這些分量的值可以是數(shù)值，也可以是布爾值。這些動(dòng)作也許是學(xué)習(xí)者所觀察到的一個(gè)教師對(duì)一組輸入的響應(yīng)。這些相關(guān)的動(dòng)作有時(shí)稱為向量的“標(biāo)號(hào)”或“類別”。集合與響應(yīng)的標(biāo)號(hào)組成“訓(xùn)練集合(training set)”.機(jī)器學(xué)習(xí)問題就是尋找一個(gè)函數(shù)。
上傳時(shí)間： 2016-06-03
上傳用戶：waizhang
/*快速排序采用分治算法，將所需要排序的內(nèi)容從文件讀入放入數(shù)組a[p:r]，按以下三個(gè)步驟進(jìn)行排序 以a[p]為基準(zhǔn)元素將數(shù)組分為三段，將大于基準(zhǔn)元素的放到后面的單元，小的放到前面的單元， 再用遞歸對(duì)a[p:q-1],a[q+1:r]進(jìn)行排序，最后合并 時(shí)間復(fù)雜度:最壞時(shí)間復(fù)雜度：O(n2) 平均時(shí)間復(fù)雜度：O(nlogn) */
上傳時(shí)間： 2016-06-29
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此程序?yàn)榛贏ria移動(dòng)機(jī)器人開發(fā)平臺(tái)的算法，功能為實(shí)現(xiàn)機(jī)器人的自主運(yùn)動(dòng)，自動(dòng)壁障并移動(dòng)到目標(biāo)點(diǎn)
標(biāo)簽： Aria 程序 移動(dòng)機(jī)器人 開發(fā)平臺(tái)
上傳時(shí)間： 2014-01-11
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Apriori算法改進(jìn)及其實(shí)現(xiàn) 內(nèi)容摘要 信息技術(shù)的不斷推廣應(yīng)用，將企業(yè)帶入了一個(gè)信息爆炸的時(shí)代。如何充分利用這些數(shù)據(jù)信息為企業(yè)決策者提供決策支持成為一個(gè)十分迫切的又棘手的問題，人們除了利用現(xiàn)有的關(guān)系數(shù)據(jù)庫標(biāo)準(zhǔn)查詢語句得到一般的直觀的信息以外，必須挖掘其內(nèi)含的、未知的卻又實(shí)際存在的數(shù)據(jù)關(guān)系。著名的Apriori算法是一種挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則的算法。 本文通過對(duì)參與候選集的元素計(jì)數(shù)的方法來減少產(chǎn)生候選集的組合和減少數(shù)據(jù)庫的掃描次數(shù)來達(dá)到要求。這有利于提高挖掘的速度和減少數(shù)據(jù)庫的I/O操作時(shí)間的開銷。
標(biāo)簽： Apriori 算法改進(jìn) 信息技術(shù)
上傳時(shí)間： 2013-11-28
上傳用戶：Yukiseop
合并排序算法是用分治策略實(shí)現(xiàn)對(duì)n個(gè)元素進(jìn)行排序的算法。其基本思想是：將待排序的元素分成大小大致相同的2個(gè)子集合，分別對(duì)2個(gè)子集合進(jìn)行排序，最終將排好序的子集合合并成為所要求的排好序的集合。算法復(fù)雜度為：O(nlogn)
上傳時(shí)間： 2014-11-29
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快速排序算法是基于分治策略的另一個(gè)排序算法。其基本思想是，對(duì)于輸入的字?jǐn)?shù)組a[p:r]，按以下3個(gè)步驟進(jìn)行排序： （1）分解：以a[p]為基準(zhǔn)元素將a[p:r]劃分成3段a[p:q-1],a[q]和a[q+1:r]，使得a[p:q-1]中任何元素小于等于a[q]，a[q+1:r]，中的任何元素大于等于a[q]。下標(biāo)q在劃分過程中確定 （2）遞歸求解：通過遞歸調(diào)用快速排序算法，分別對(duì)a[p:q-1]和a[q+1:r]進(jìn)行排序 （3）合并：在a[p:q-1]和a[q+1:r]已經(jīng)排好序的情況下，不需要執(zhí)行任何運(yùn)算，a[p:r]就已排好序 平均算法復(fù)雜度O(nlogn)
上傳時(shí)間： 2016-07-09
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利用MPI實(shí)現(xiàn)并行化的jacobi算法，同時(shí)加入串行實(shí)現(xiàn)的算法用于對(duì)比 編譯：mpicc jacobi.c -o jacobi 運(yùn)行：mpirun -n nodenum jacobi
上傳時(shí)間： 2013-12-18
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