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負載平衡

  • 數 據 結 構 大型 作業3.1輸入一個數列L

    數 據 結 構 大型 作業3.1輸入一個數列L,生成一棵二叉排序樹T;3.2對二叉排序樹T作中序遍歷,輸出結果;3.3計算二叉排序樹T的平均查找長度, 輸出結果;3.4判斷二叉排序樹T是否為平衡二叉樹,輸出信息“OK!”/“NO!”;3.5再使用上述數列L,生成平衡的二叉排序樹BT,每當插入新元素,發現當前的二叉排序樹BT不是平衡的二叉排序樹,則立即將它轉換成新的平衡的二叉排序樹BT;3.6計算平衡的二叉排序樹BT的平均查找長度,輸出結果。3.6分析對比未平衡化的二叉排序樹和平衡的二叉排序樹的查找效率(最好、最壞平均比較關鍵字數)

    標簽: 3.1 大型 輸入 數列

    上傳時間: 2014-11-22

    上傳用戶:com1com2

  • 這是s3c4510原廠開發版的cdrom內容

    這是s3c4510原廠開發版的cdrom內容,但是因為原廠停產,所以已經下載不到,得來不易,是arm初學者必備文檔。

    標簽: s3c4510 cdrom

    上傳時間: 2014-02-12

    上傳用戶:偷心的海盜

  • S3C44B0X晶片的BOOTLOADER

    S3C44B0X晶片的BOOTLOADER,結構簡單易懂,具有TFTP下載功能,使用ads運行。

    標簽: BOOTLOADER S3C44B0X 晶片

    上傳時間: 2015-03-31

    上傳用戶:我們的船長

  • 該方案主要是考慮到在嵌入式開發中對程序執行速度的要求特別高

    該方案主要是考慮到在嵌入式開發中對程序執行速度的要求特別高,所以該方案主要是為了優化程序的執行速度。 注意:優化是有側重點的,優化是一門平衡的藝術,它往往要以犧牲程序的可讀性或者增加代碼長度為代價。

    標簽: 方案 嵌入式開發 程序 速度

    上傳時間: 2014-01-21

    上傳用戶:fredguo

  • lcd的源程式

    lcd的源程式,把51的正負極接至lcd,及接好控制腳位,再將lcd.asm檔compile後,lcd便會產生我們寫入的效果

    標簽: lcd 程式

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:woshini123456

  • led的源程式

    led的源程式,把51的正負極接至led,再將led.asm檔compile後,led便會產生一明一暗的效果

    標簽: led 程式

    上傳時間: 2015-04-17

    上傳用戶:waitingfy

  • ADC的源程式

    ADC的源程式,把51的正負極接至ADC,再將ADC.asm檔compile後,ACD便會產生將類比轉成數位訊號的效果

    標簽: ADC 程式

    上傳時間: 2013-12-31

    上傳用戶:569342831

  • Web報表解決方案

    Web報表解決方案,使用XML作為它的配置文件。支持集群、負載平衡、 動態發布、PDF, Excel, LDAP,圖表、過濾器、排序、布局定制、門戶、JasperReports、Velocity 模板、兼容Internet Explorer, Netscape, Mozilla, Opera

    標簽: Web 報表 方案

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:時代電子小智

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

    上傳用戶:R50974

  • 模擬退火算法來源于固體退火原理

    模擬退火算法來源于固體退火原理,將固體加溫至充分高,再讓其徐徐冷卻,加溫時,固體內部粒子隨溫升變為無序狀,內能增大,而徐徐冷卻時粒子漸趨有序,在每個溫度都達到平衡態,最后在常溫時達到基態,內能減為最小。根據Metropolis準則,粒子在溫度T時趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT),其中E為溫度T時的內能,ΔE為其改變量,k為Boltzmann常數。用固體退火模擬組合優化問題,將內能E模擬為目標函數值f,溫度T演化成控制參數t,即得到解組合優化問題的模擬退火算法:由初始解i和控制參數初值t開始,對當前解重復“產生新解→計算目標函數差→接受或舍棄”的迭代,并逐步衰減t值,算法終止時的當前解即為所得近似最優解,這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發式隨機搜索過程。退火過程由冷卻進度表(Cooling Schedule)控制,包括控制參數的初值t及其衰減因子Δt、每個t值時的迭代次數L和停止條件S。

    標簽: 模擬退火算法

    上傳時間: 2015-04-24

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