意圖 將一個類的接口轉換成客戶希望的另外一個接口。A d a p t e r 模式使得原本由于接口不兼容而不能一起工作的那些類可以一起工作。 適用性 · 你想使用一個已經存在的類，而它的接口不符合你的需求。 · 你想創建一個可以復用的類，該類可以與其他不相關的類或不可預見的類（即那些接口可能不一定兼容的類）協同工作。 · （僅適用于對象A d a p t e r ）你想使用一些已經存在的子類，但是不可能對每一個都進行子類化以匹配它們的接口。對象適配器可以適配它的父類接口。
上傳時間： 2014-07-30
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有趣的文字鼠標跟隨,l o a d i n g字母組成，在打開頁面等待的時候可以用
上傳時間： 2013-12-21
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在出現的提示信息中輸入大寫字母“D”,可 顯示系統當前日期；輸入大寫字母“T”,可顯示系統當前時間；輸入大寫字母 “Q”，可結束程序。
上傳時間： 2013-12-04
上傳用戶：as275944189
附有本人超級詳細解釋（看不懂的面壁十天！） 一、 實際問題: 希爾排序(Shell Sort)是插入排序的一種。因D．L．Shell于1959年提出而得名。它又稱“縮小增量分類法”，在時間效率上比插入、比較、冒泡等排序算法有了較大改進。能對無序序列按一定規律進行排序。 二、數學模型: 先取一個小于n的整數d1作為第一個增量，把文件的全部記錄分成d1個組。所有距離為dl的倍數的記錄放在同一個組中。先在各組內進行直接插人排序；然后，取第二個增量d2<d1重復上述的分組和排序，直至所取的增量dt=1(dt<dt-l<…<d2<d1)，即所有記錄放在同一組中進行直接插入排序為止。該方法實質上是一種分組插入方法。 三、算法設計: 1、將相隔某個增量dlta[k]的元素構成一個子序列。在排序過程中，逐次減小這個增量，最后當h減到1時，進行一次插入排序，排序就完成。增量序列一般采用：dlta[k]=2t-k+1-1,其中t為排序趟數，1≤k≤t≤[log2 (n+1)]，其中n為待排序序列的長度。按增量序列dlta[0..t-1]。 2、按增量dlta[k]（1≤k≤t≤[log2 (n+1)]）進行一趟希爾插入排序。 3、在主函數中控制程序執行流程。 4、時間復雜度：1≤k≤t≤[log2 (n+1)]時為O（n3/2）。
上傳時間： 2013-12-11
上傳用戶：天涯
設T 是一棵帶權樹，樹的每一條邊帶一個正權。又設S 是T 的頂點集,T/S 是從樹T 中 將S中頂點刪去后得到的森林。如果T/S中所有樹的從根到葉的路長都不超過d ，則稱T/S 是一個d 森林。 (1)設計一個算法求T的最小頂點集S，使T/S是d 森林。(提示：從葉向根移動) (2)分析算法的正確性和計算復雜性。 (3)設T中有n 個頂點，則算法的計算時間復雜性應為O(n)。
標簽： 樹
上傳時間： 2015-05-31
上傳用戶：我們的船長
//在tc3.0++在運行 //a數組用于隨機產生1-6數表示每個方格后面的圖形.用inita()函數來實現 //c數組用于記錄方格的狀態,用字符L(lock)表示沒有打開的方格 //D(delete)表示已消去的方格.O(open)表示打開的方格. //變量m表示按回車鍵的有效次數.也是記憶力參數,越小記憶力越好 //變量xpos,ypos用于表示當前光標所在的位置 //(x1,y1),(x2,y2)用于記錄打開的兩個方格的位置 //judge()函數用于控制光標范圍,使其不能移出長方形 //win()函數用于判斷游戲是否過關，通過判斷每個方格是否全是 D 狀態 //xago,yago 用于記錄移動前的位置 //ax,ay表示行列式的行與列,用它們來控制游戲的關數,ax位于3-6之間，ay位于4-7之間 //z來控制方格后的圖形 //第一關后面的圖形用1-6代表的圖形.第二關后面的圖形用0-9十個數。第三關后面的圖形用A-O十五個字母, //第四關后面的圖形用A-T二十一個字母
上傳時間： 2015-06-19
上傳用戶：hgy9473
TMS320C54X DSP 實驗指導程序 實驗一 常用指令實驗 實驗二 數據存儲實驗 實驗三 I/O實驗 實驗四 定時器實驗 實驗五 INT2中斷實驗 實驗六 A/D轉換實驗 實驗七 D/A轉換實驗 實驗八 AD/DA綜合實驗
上傳時間： 2014-02-16
上傳用戶：縹緲
本書第一部分講述的是傳統的網絡接口N e t B I O S、重定向器以及通過重定向器進行的各類 網絡通信。盡管本書大部分內容均圍繞Wi n s o c k編程這一主題展開，但是， A P I比起Wi n s o c k 來，仍然具有某些獨到之處
上傳時間： 2015-07-08
上傳用戶：戀天使569
設n個不同的整數排好序后存于T[0:n-1]中。若存在一個下標I,0<I<n,使得t[I]=I,設計一個有效算法找到這個下標。要求算法在最壞情況下的計算時間為O(logn).
上傳時間： 2015-07-15
上傳用戶：jcljkh
一種基于蟻群聚類的徑向基神經網絡 提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經網絡. 利用蟻群算法的并行尋優特征和揮發系 數方法的自適應更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經網絡中基函數的位置, 同時通過比較隱層神經元的相似性、合并相似性較為接近的2 個神經元來約簡隱含層的神經元,以 達到簡化徑向基神經網絡結構的目的. 實驗比較了幾種不同聚類算法的徑向基神經網絡,結果表 明,所提神經網絡的整體訓練時間至少可縮短40 ％ ,學習的準確率可提高1 ％以上,而且網絡結構 更加精簡.
上傳時間： 2013-12-26
上傳用戶：wuyuying
