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計(jì)(jì)算機(jī)(jī)等級(jí)(jí)

  • 八皇后游戲的說(shuō)明: 問(wèn)題的提出:八皇后是個(gè)古老而有趣的游戲

    八皇后游戲的說(shuō)明: 問(wèn)題的提出:八皇后是個(gè)古老而有趣的游戲,是由高斯于1850年首先提出的。 要求在國(guó)際象棋的棋盤上放置八個(gè)皇后,使其不能相互攻擊,即任意兩個(gè)皇后不能處于 棋盤的同一行、同一列和同一條對(duì)角線上。試問(wèn)有多少種放法? 基本思想是:先把皇后放在(0,0)位置,然后把1號(hào)皇后放在(1,j)位置, 使其滿足要求。接著放2號(hào)皇后,依此類推。遇到某個(gè)皇后如把她無(wú)論放在該行的任意 位置均不滿足要求,則前一個(gè)皇后放置不當(dāng),須重新放置前一皇后,如8個(gè)皇后均按要 求放置好,這就是一次成功的擺法。

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    上傳時(shí)間: 2013-12-17

    上傳用戶:hanli8870

  • 設(shè)某物質(zhì)有m個(gè)產(chǎn)地

    設(shè)某物質(zhì)有m個(gè)產(chǎn)地,n個(gè)銷地,如果以 aij 表示由第 i 個(gè)產(chǎn)地銷往第 j 個(gè)銷地的數(shù)量,則這類物質(zhì)的調(diào)運(yùn)方案,可用一個(gè)數(shù)表表示如下

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    上傳時(shí)間: 2013-12-21

    上傳用戶:yuanyuan123

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    上傳時(shí)間: 2017-03-24

    上傳用戶:dongbaobao

  • MIPS 仿真器

    MIPS 仿真器,能夠?qū)崿F(xiàn)匯編,反匯編和模擬運(yùn)行。自己開(kāi)發(fā)的,java課的大程,可能問(wèn)題比較多,僅做參考,而且程序架構(gòu)也設(shè)計(jì)地不是很好。但作為新手大程學(xué)習(xí)和簡(jiǎn)單的MIPS模擬還是沒(méi)有問(wèn)題的。 本 MIPS 模擬器支持的指令如下: add,addi,sub,subi,and,andi,or,ori,nor,beq,bne,j,jr,jal,lw,lh,lb,sw,sh,sb, 其中所有的跳 轉(zhuǎn)指令第三個(gè)操作數(shù)只能為一個(gè)行標(biāo)簽[不支持相對(duì)地址以及絕對(duì)地址],標(biāo)簽可 以寫在一行開(kāi)頭,以冒號(hào)結(jié)尾。

    標(biāo)簽: MIPS 仿真器

    上傳時(shí)間: 2014-01-04

    上傳用戶:ruixue198909

  • This code is basically used for sending Email using Java Servlet Check The Code Here ::mailservlet.j

    This code is basically used for sending Email using Java Servlet Check The Code Here ::mailservlet.java

    標(biāo)簽: mailservlet basically Servlet sending

    上傳時(shí)間: 2014-11-23

    上傳用戶:彭玖華

  • Visual C++是Windows平臺(tái)下強(qiáng)大的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)環(huán)境,MATLAB是一個(gè)功能強(qiáng)大的數(shù)值計(jì) 算和結(jié)果可視化的軟件。一種有效的將兩者緊密結(jié)合起來(lái)的方法是,在MATLAB環(huán)境下利用MATLAB

    Visual C++是Windows平臺(tái)下強(qiáng)大的應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)環(huán)境,MATLAB是一個(gè)功能強(qiáng)大的數(shù)值計(jì) 算和結(jié)果可視化的軟件。一種有效的將兩者緊密結(jié)合起來(lái)的方法是,在MATLAB環(huán)境下利用MATLAB 函數(shù)開(kāi)發(fā)某些計(jì)算程序,將其編譯成不依賴MATLAB環(huán)境的C函數(shù),在Visual C++中將此C函數(shù)編譯 成動(dòng)態(tài)連接庫(kù),然后在Visual C++環(huán)境中開(kāi)發(fā)應(yīng)用程序界面等功能并加載所開(kāi)發(fā)的動(dòng)態(tài)連接庫(kù)。 關(guān)鍵詞:Visual C++ MATLAB 動(dòng)態(tài)連接庫(kù)

    標(biāo)簽: MATLAB Windows Visual 應(yīng)用程序

    上傳時(shí)間: 2014-01-18

    上傳用戶:Amygdala

  • Convolutional binary rate 1/3 nonsystematic code Dfree=16 K=7 (trellis length = 8) Connection

    Convolutional binary rate 1/3 nonsystematic code Dfree=16 K=7 (trellis length = 8) Connection vectors (from K. J. Larsen):

    標(biāo)簽: Convolutional nonsystematic Connection trellis

    上傳時(shí)間: 2014-01-22

    上傳用戶:181992417

  • 為 了提高用戶身份認(rèn)證和授權(quán)管理的靈活性

    為 了提高用戶身份認(rèn)證和授權(quán)管理的靈活性,從We b 應(yīng)用系統(tǒng)的安全性角度出發(fā),討論了 一 種在. N E T F r a me w o r k下保證應(yīng)用程序安全性的身份驗(yàn)證和授權(quán)模型,并給出了模型的具體實(shí)現(xiàn)方法。 該模型利用 F o r ms身份驗(yàn)證方法對(duì)用戶的身份進(jìn)行鑒別。在授權(quán)處理上,模型結(jié)合統(tǒng)一資源定位( u . J f o r m R e s o u r c e L o c a t o r , U R L ) 授權(quán)模式和用戶所具有的系統(tǒng)角色,分別從頁(yè)面級(jí)和頁(yè)面操作級(jí)對(duì)用戶的訪問(wèn)進(jìn)行 控制。該模型在企業(yè)局域網(wǎng)環(huán)境內(nèi)能夠提供比較靈活的身份認(rèn)證和基于角色的授權(quán)服務(wù)。實(shí)際應(yīng)用表明, 基于該模型的We b應(yīng)用系統(tǒng)能夠?qū)τ脩舻脑L問(wèn)進(jìn)行有效的控制,從而保證了系統(tǒng)的安全性

    標(biāo)簽: 用戶 授權(quán) 身份認(rèn)證

    上傳時(shí)間: 2013-12-31

    上傳用戶:VRMMO

  • (有源代碼)數(shù)值分析作業(yè),本文主要包括兩個(gè)部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個(gè)實(shí)驗(yàn)題,第二部分是有關(guān)的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問(wèn)題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matla

    (有源代碼)數(shù)值分析作業(yè),本文主要包括兩個(gè)部分,第一部分是常微分方程(ODE)的三個(gè)實(shí)驗(yàn)題,第二部分是有關(guān)的拓展討論,包括高階常微分的求解和邊值問(wèn)題的求解(BVP).文中的算法和算例都是基于Matlab計(jì)算的.ODE問(wèn)題從剛性(STIFFNESS)來(lái)看分為非剛性的問(wèn)題和剛性的問(wèn)題,剛性問(wèn)題(如大系數(shù)的VDP方程)用通常的方法如ODE45來(lái)求解,效率會(huì)很低,用ODE15S等,則效率會(huì)高多了.而通常的非剛性問(wèn)題,用ODE45來(lái)求解會(huì)有很好的效果.從階次來(lái)看可以分為高階微分方程和一階常微分方程,高階的微分方程一般可以化為狀態(tài)空間(STATE SPACE)的低階微分方程來(lái)求解.從微分方程的性態(tài)看來(lái),主要是微分方程式一階導(dǎo)系數(shù)大的時(shí)候,步長(zhǎng)應(yīng)該選得響應(yīng)的小些.或者如果問(wèn)題的性態(tài)不是太好估計(jì)的話,用較小的步長(zhǎng)是比較好的,此外的話Adams多步法在小步長(zhǎng)的時(shí)候效率比R-K(RUNGE-KUTTA)方法要好些,而精度也高些,但是穩(wěn)定區(qū)間要小些.從初值和邊值來(lái)看,也是顯著的不同的.此外對(duì)于非線性常微分方程還有打靶法,胞映射方法等.而對(duì)于微分方程穩(wěn)定性的研究,則諸如相平面圖等也是不可缺少的工具.值得提出的是,除了用ode系類函數(shù)外,用simulink等等模塊圖來(lái)求解微分方程也是一種非常不錯(cuò)的方法,甚至是更有優(yōu)勢(shì)的方法(在應(yīng)用的角度來(lái)說(shuō)).

    標(biāo)簽: Matla ODE BVP

    上傳時(shí)間: 2014-01-05

    上傳用戶:caixiaoxu26

  • 課程設(shè)計(jì): 1.求出在一個(gè)n×n的棋盤上

    課程設(shè)計(jì): 1.求出在一個(gè)n×n的棋盤上,放置n個(gè)不能互相捕捉的國(guó)際象棋“皇后”的所有布局。 2.設(shè)計(jì)一個(gè)利用哈夫曼算法的編碼和譯碼系統(tǒng),重復(fù)地顯示并處理以下項(xiàng)目,直到選擇退出為止。 【基本要求】 1) 將權(quán)值數(shù)據(jù)存放在數(shù)據(jù)文件(文件名為data.txt,位于執(zhí)行程序的當(dāng)前目錄中) 2) 分別采用動(dòng)態(tài)和靜態(tài)存儲(chǔ)結(jié)構(gòu) 3) 初始化:鍵盤輸入字符集大小n、n個(gè)字符和n個(gè)權(quán)值,建立哈夫曼樹; 4) 編碼:利用建好的哈夫曼樹生成哈夫曼編碼; 5) 輸出編碼; 6) 設(shè)字符集及頻度如下表: 字符 空格 A B C D E F G H I J K L M 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 字符 N O P Q R S T U V W X Y Z 頻度 57 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1

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    上傳時(shí)間: 2017-04-24

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