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約簡(jiǎn)算法

  • 設(shè)T[0:n-1]是n個元素的一個數(shù)組。對任一元素x

    設(shè)T[0:n-1]是n個元素的一個數(shù)組。對任一元素x,設(shè)S(x)={i|T[i]=x}。當|S(x)|>n/2時,稱x為T的主元素。設(shè)計一個線性時間算法,確定T[0:n]是否有一個主元素。

    標簽: 元素 數(shù)組

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:daoxiang126

  • 設(shè)T[0:n-1]是n個元素的一個數(shù)組。對任一元素x

    設(shè)T[0:n-1]是n個元素的一個數(shù)組。對任一元素x,設(shè)S(x)={i|T[i]=x}。當|S(x)|>n/2時,稱x為T的主元素。設(shè)計一個線性時間算法,確定T[0:n]是否有一個主元素。

    標簽: 元素 數(shù)組

    上傳時間: 2013-12-13

    上傳用戶:2525775

  • 給定一個n位正整數(shù)a

    給定一個n位正整數(shù)a,去掉其中任意k<=n個數(shù)字后,剩下的數(shù)字按原次序排列成一個新的正整數(shù)。對于給定的n位正整數(shù)a和正整數(shù)k,設(shè)計一個算法找出剩下數(shù)字組成的新數(shù)最小的刪數(shù)方案。

    標簽: 整數(shù)

    上傳時間: 2013-12-12

    上傳用戶:685

  • 給出一個分治算法

    給出一個分治算法,在一個具有 n 個數(shù)的數(shù)組中找出第二個最大元素。

    標簽: 算法

    上傳時間: 2016-01-26

    上傳用戶:linlin

  • 給出一個分治算法

    給出一個分治算法,計算兩個n 位大整數(shù)的乘積。即A*B.并給出你的算法的復(fù)雜度分析。

    標簽: 算法

    上傳時間: 2016-01-26

    上傳用戶:磊子226

  • 一 :排序n個元素

    一 :排序n個元素,元素為隨機生成的長為1~16的字符串,n的取值為2k(k取4、6、8、10、12、16、18、20),排序算法分別為直接插入排序, 冒泡排序,堆排序,歸并排序,快速排序,比較各種排序在不同輸入下的運行時間. 二:排序n個元素,元素為隨機生成的1~10000的正整數(shù),n的取值為2k(k取4、6、8、10、12、16、18、20),排序算法分別為直接插入排序,快速排序,基數(shù)排序,計數(shù)排序,比較各種排序在不同輸入下的運行時間.

    標簽: 排序 元素

    上傳時間: 2016-02-07

    上傳用戶:dsgkjgkjg

  • 石子合并問題 在一個圓形操場的四周擺放著n 堆石子。現(xiàn)要將石子有次序地合并成一堆。規(guī)定每次只能選相鄰的2 堆石子合并成新的一堆

    石子合并問題 在一個圓形操場的四周擺放著n 堆石子。現(xiàn)要將石子有次序地合并成一堆。規(guī)定每次只能選相鄰的2 堆石子合并成新的一堆,并將新的一堆石子數(shù)記為該次合并的得分。試設(shè)計一個算法,計算出將n堆石子合并成一堆的最小得分和最大得分。

    標簽: 合并

    上傳時間: 2016-02-11

    上傳用戶:daguda

  • 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

    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.

    標簽: 圖像 灰度 算法 像素

    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:d

    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。

    標簽: Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths

    上傳時間: 2013-12-01

    上傳用戶:dyctj

  • 問題描述:設(shè)R={ r1 , r2, r3, ..., rn }是要進行排列的n個元素

    問題描述:設(shè)R={ r1 , r2, r3, ..., rn }是要進行排列的n個元素,其中元素 r1 , r2, r3, ..., rn 可能相同。試設(shè)計一個算法,列出R的所有不同排列。 算法設(shè)計:在主程序中交互輸入n (1≤n≤100)及r1 , r2, r3, ..., rn,計算并在窗口中輸出R的所有不同排列。

    標簽: r1 rn 元素

    上傳時間: 2013-12-23

    上傳用戶:13188549192

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