已知f(xn)=yn ,n=0,1,2,…,N;求通過(guò)這N+1個(gè)節(jié)點(diǎn){(xn,yn)| n=0,1,2,…,N }的插值函數(shù)Pn (x)。 設(shè)計(jì)出具體的程序,分別使用拉格朗日插值,牛頓插值和三次自然樣條三種算法繪制出相應(yīng)的插值曲線。用三條不同顏色的曲線來(lái)表示三種插值方法在一段區(qū)間內(nèi)的插值函數(shù)。要求動(dòng)態(tài)顯示曲線繪制全過(guò)程。
標(biāo)簽: xn yn 節(jié)點(diǎn)
上傳時(shí)間: 2014-11-29
上傳用戶:GavinNeko
一個(gè)nand flash管理的算法(匈牙利算法),包括壞塊管理,動(dòng)態(tài)均衡等功能。
上傳時(shí)間: 2016-03-02
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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1、算法思路: 哈夫曼樹(shù)算法:a)根據(jù)給定的n個(gè)權(quán)值{W1,W2… ,Wn }構(gòu)成 n棵二叉樹(shù)的集合F={T1,T2…,T n },其中每棵二叉樹(shù)T中只有一個(gè)帶權(quán)為W i的根結(jié)點(diǎn),其左右子樹(shù)均空;b)在F中選取兩棵根結(jié)點(diǎn)的權(quán)值最小的樹(shù)作為左右子樹(shù)構(gòu)造一棵新的二叉樹(shù),且置新的二叉樹(shù)的根結(jié)點(diǎn)的權(quán)值為其左、右子樹(shù)上結(jié)點(diǎn)的權(quán)值之和;c)F中刪除這兩棵樹(shù),同時(shí)將新得到的二叉樹(shù)加入F中; d)重復(fù)b)和c),直到F只含一棵樹(shù)為止。
標(biāo)簽: 算法 W1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 樹(shù)
上傳時(shí)間: 2016-03-05
上傳用戶:lacsx
哈夫曼樹(shù)的建立 一、 實(shí)驗(yàn)?zāi)康模? 1. 理解哈夫曼樹(shù)及其應(yīng)用。 2. 掌握生成哈夫曼樹(shù)的算法。 二、 實(shí)驗(yàn)內(nèi)容: 哈夫曼樹(shù),即最優(yōu)樹(shù),是帶權(quán)路徑長(zhǎng)度最短的樹(shù)。有著廣泛的應(yīng)用。在解決某些判定問(wèn)題上,及字符編碼上,有著重要的價(jià)值。 構(gòu)造一棵哈夫曼樹(shù),哈夫曼最早給出了算法,稱為哈夫曼算法: (1)根據(jù)給定的N個(gè)權(quán)值 W1,W2,W3,……,Wn ,構(gòu)成N棵二叉樹(shù)的集合F= T1,T2,T3,……,Tn ,其中每棵二叉樹(shù)T1只有一個(gè)帶權(quán)為WI的根結(jié)點(diǎn),其左右子樹(shù)均空。 (2)在 F中選出兩棵根結(jié)點(diǎn)權(quán)值最小的樹(shù)作為左右子樹(shù)構(gòu)造一棵新的二叉樹(shù),且置新的二叉樹(shù)的權(quán)值為其左右子樹(shù)上的根結(jié)點(diǎn)的權(quán)值之和。 (3)在F中刪除這兩棵樹(shù),同時(shí)將新得到的加到F之中。重復(fù)(2)和(3),直至F中只剩一個(gè)為止。
標(biāo)簽: 樹(shù) 實(shí)驗(yàn) 算法
上傳時(shí)間: 2013-12-24
上傳用戶:陽(yáng)光少年2016
k-meansy算法源代碼。This directory contains code implementing the K-means algorithm. Source code may be found in KMEANS.CPP. Sample data isfound in KM2.DAT. The KMEANS program accepts input consisting of vectors and calculates the given number of cluster centers using the K-means algorithm. Output is directed to the screen.
標(biāo)簽: code implementing directory algorithm
上傳時(shí)間: 2016-04-07
上傳用戶:shawvi
Problem F:汽車加油 Time Limit:1000MS Memory Limit:65536K Total Submit:1400 Accepted:404 Language: not limited Description 一輛汽車加滿油后可行駛n公里。旅途中有若干個(gè)加油站。設(shè)計(jì)一個(gè)有效算法,指出應(yīng)在哪些加油站停靠加油,使沿途加油次數(shù)最少。 編程任務(wù): 對(duì)于給定的n和k(k <= 10000)個(gè)加油站位置,編程計(jì)算最少加油次數(shù)。 Input 第一行有2 個(gè)正整數(shù)n和k,表示汽車加滿油后可行駛n公里,且旅途中有k個(gè)加油站。接下來(lái)的1 行中,有k+1 個(gè)整數(shù),表示第k個(gè)加油站與第 k-1 個(gè)加油站之間的距離。第0 個(gè)加油站表示出發(fā)地,汽車已加滿油。第k+1 個(gè)加油站表示目的地。 Output 輸出最少加油次數(shù)。如果無(wú)法到達(dá)目的地,則輸出”No Solution”。 Sample Input 7 7 1 2 3 4 5 1 6 6 Sample Output 4
標(biāo)簽: Limit Accepted Language Problem
上傳時(shí)間: 2016-04-12
上傳用戶:youth25
matlab遺傳算法工具箱函數(shù)及實(shí)例講解2 【問(wèn)題】在-5<=Xi<=5,i=1,2區(qū)間內(nèi),求解 f(x1,x2)=-20*exp(-0.2*sqrt(0.5*(x1.^2+x2.^2)))-exp(0.5*(cos(2*pi*x1)+cos(2*pi*x2)))+22.71282的最小值。
上傳時(shí)間: 2013-12-31
上傳用戶:gtzj
Ex4-22 單射函數(shù)問(wèn)題 « 問(wèn)題描述: 設(shè)函數(shù)f將點(diǎn)集S = {0,1, , n -1}映射為f (S) = { f (i) | iÎ S} Í S 。單射函數(shù)問(wèn)題要 從S中選取最大子集X Í S 使f (X )是單射函數(shù)。 例如,當(dāng)n=7, f (S) = {1,0,0,2,2,3,6} Í S 時(shí), X = {0,1,6} Í S 是所求的最大子集。 « 編程任務(wù): 對(duì)于給定的點(diǎn)集S = {0,1, , n -1}上函數(shù)f,試用抽象數(shù)據(jù)類型隊(duì)列,設(shè)計(jì)一個(gè)O(n)時(shí) 間算法,計(jì)算f的最大單射子集。 « 數(shù)據(jù)輸入: 由文件input.txt 提供輸入數(shù)據(jù)。文件的第1 行有1 個(gè)正整數(shù)n,表示給定的點(diǎn)集 S = {0,1, , n -1}。第2 行是f (i)的值,0 £ i < n。 « 結(jié)果輸出: 程序運(yùn)行結(jié)束時(shí),將計(jì)算出的f的最大單射子集的大小輸出到output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 7 1 0 0 2 2 3 6 output.txt 3
標(biāo)簽: Iacute 61516 laquo Icirc
上傳時(shí)間: 2016-05-28
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盲均衡1,采用的自適應(yīng)算法為橫模算法 (blind1cma)
標(biāo)簽: 盲均衡
上傳時(shí)間: 2016-06-15
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低復(fù)雜度下基于mmse的turbo均衡,降低了算法的計(jì)算復(fù)雜度
標(biāo)簽: turbo mmse 復(fù)雜度 均衡
上傳時(shí)間: 2016-06-27
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