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開(kāi)關(guān)電源 PCB設(shè)計(jì)

  • 設T[0:n-1]是n個元素的一個數組。對任一元素x

    設T[0:n-1]是n個元素的一個數組。對任一元素x，設S(x)={i|T[i]=x}。當|S(x)|>n/2時，稱x為T的主元素。設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 數組

    上傳時間： 2014-01-08

    上傳用戶：daoxiang126

  • 設T[0:n-1]是n個元素的一個數組。對任一元素x

    設T[0:n-1]是n個元素的一個數組。對任一元素x，設S(x)={i|T[i]=x}。當|S(x)|>n/2時，稱x為T的主元素。設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 數組

    上傳時間： 2013-12-13

    上傳用戶：2525775

  • 給定一個n位正整數a

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

    標簽： 正 整數

    上傳時間： 2013-12-12

    上傳用戶：685

  • 經典算法問題--N皇后問題。回朔法求解

    經典算法問題--N皇后問題。回朔法求解，完整的C++源碼程序。

    標簽： 算法

    上傳時間： 2014-08-02

    上傳用戶：xwd2010

  • 陣列信號處理波束形成卡朋算法仿真：該程序陣列數為N

    陣列信號處理波束形成卡朋算法仿真：該程序陣列數為N，采樣點數為K，入射信號為30度角，干擾信號為60度角。 功能：提取有用信號抑制干擾信號

    標簽： 陣列信號處理 波束形成 仿真 算法

    上傳時間： 2014-12-01

    上傳用戶：jackgao

  • N年前有個法國小組用Delphi寫了一個2D網游（AD&D類型）

    N年前有個法國小組用Delphi寫了一個2D網游（AD&D類型），是否運營不得而知，他們最終公開了源碼

    標簽： Delphi AD 法國 網游

    上傳時間： 2013-12-26

    上傳用戶：wmwai1314

  • k-means是一種經典的聚類算法

    k-means是一種經典的聚類算法，這是用java實現k-means的源碼，其中包括了測試數據文件

    標簽： k-means 聚類算法

    上傳時間： 2014-01-11

    上傳用戶：lizhizheng88

  • 武林DLL注入源碼 VB調用 Private Declare Function CallHotKey Lib "wulin.dll" (ByVal hWnd As Long, ByVal hotke

    武林DLL注入源碼 VB調用 Private Declare Function CallHotKey Lib "wulin.dll" (ByVal hWnd As Long, ByVal hotkey As Long) As Boolean Private Declare Function CallBase Lib "wulin.dll" (ByVal hWnd As Long, ByVal action As Long) As Boolean CallHotKey(窗體句柄,HotKey) HotKey ====0---------17 分別是0-----9 F1-----F8 CallBase(窗體句柄,Action) Action==0-------N 分別實現不同的功能 Action=0 選怪 函數反回值是 布爾值 ( 窗體句柄,Action 窗體句柄,HotKey 都為DWORD值)

    標簽： ByVal CallHotKey Function Private

    上傳時間： 2013-11-25

    上傳用戶：maizezhen

  • How the K-mean Cluster work Step 1. Begin with a decision the value of k = number of clusters S

    How the K-mean Cluster work Step 1. Begin with a decision the value of k = number of clusters Step 2. Put any initial partition that classifies the data into k clusters. You may assign the training samples randomly, or systematically as the following: Take the first k training sample as single-element clusters Assign each of the remaining (N-k) training sample to the cluster with the nearest centroid. After each assignment, recomputed the centroid of the gaining cluster. Step 3 . Take each sample in sequence and compute its distance from the centroid of each of the clusters. If a sample is not currently in the cluster with the closest centroid, switch this sample to that cluster and update the centroid of the cluster gaining the new sample and the cluster losing the sample. Step 4 . Repeat step 3 until convergence is achieved, that is until a pass through the training sample causes no new assignments.

    標簽： the decision clusters Cluster

    上傳時間： 2013-12-21

    上傳用戶：gxmm

  • 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，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，基數排序，計數排序，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

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