“網(wǎng)絡(luò)基本輸入／輸出系統(tǒng)”（Network Basic Input/Output System, NetBIOS）是一種標(biāo)準(zhǔn)的應(yīng)用程序編程接口（ A P I），1 9 8 3年由S y t e k公司專為I B M開(kāi)發(fā)成功)
標(biāo)簽： Network NetBIOS Output System
上傳時(shí)間： 2015-12-09
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最佳調(diào)度問(wèn)題，假設(shè)有n個(gè)任務(wù)由k個(gè)可并行工作的機(jī)器完成。完成任務(wù)i需要的時(shí)間為ti。試設(shè)計(jì)一個(gè)算法找出完成這n個(gè)任務(wù)的最佳調(diào)度，使得完成全部任務(wù)的時(shí)間最早。
標(biāo)簽： 調(diào)度
上傳時(shí)間： 2014-01-06
上傳用戶：1101055045
背包問(wèn)題是關(guān)於最佳化的問(wèn)題，要解最佳化問(wèn)題可以使用「動(dòng)態(tài)規(guī)劃」（Dynamic programming），從空集合開(kāi)始，每增加一個(gè)元素就先求出該階段的最佳解，直到所有的元素加入至集合中，最後得到的就是最佳解。 以背包問(wèn)題為例，我們使用兩個(gè)陣列value與item，value表示目前的最佳解所得之總價(jià)，item表示最後一個(gè)放至背包的水果，假設(shè)有負(fù)重量 1～8的背包8個(gè)，並對(duì)每個(gè)背包求其最佳解
標(biāo)簽：
上傳時(shí)間： 2014-01-22
上傳用戶：aix008
問(wèn)題描述 給定n個(gè)矩陣A1，A2，…，An，其中，Ai與Aj+1是可乘的，i=1，2，…，n-1。 你的任務(wù)是要確定矩陣連乘的運(yùn)算次序，使計(jì)算這n個(gè)矩陣的連乘積A1A2…An時(shí)總的元素乘法次數(shù)達(dá)到最少。 例如：3個(gè)矩陣A1，A2，A3，階分別為10×100、100×5、5×50，計(jì)算連乘積A1A2A3時(shí)按（A1A2）A3所需的元素乘法次數(shù)達(dá)到最少，為7500次。
標(biāo)簽： 矩陣
上傳時(shí)間： 2013-12-20
上傳用戶：banyou
設(shè)T[0:n-1]是n個(gè)元素的一個(gè)數(shù)組。對(duì)任一元素x，設(shè)S(x)={i|T[i]=x}。當(dāng)|S(x)|>n/2時(shí)，稱x為T的主元素。設(shè)計(jì)一個(gè)線性時(shí)間算法，確定T[0:n]是否有一個(gè)主元素。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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設(shè)T[0:n-1]是n個(gè)元素的一個(gè)數(shù)組。對(duì)任一元素x，設(shè)S(x)={i|T[i]=x}。當(dāng)|S(x)|>n/2時(shí)，稱x為T的主元素。設(shè)計(jì)一個(gè)線性時(shí)間算法，確定T[0:n]是否有一個(gè)主元素。
上傳時(shí)間： 2013-12-13
上傳用戶：2525775
給定一個(gè)n位正整數(shù)a，去掉其中任意k<=n個(gè)數(shù)字后，剩下的數(shù)字按原次序排列成一個(gè)新的正整數(shù)。對(duì)于給定的n位正整數(shù)a和正整數(shù)k，設(shè)計(jì)一個(gè)算法找出剩下數(shù)字組成的新數(shù)最小的刪數(shù)方案。
上傳時(shí)間： 2013-12-12
上傳用戶：685
陣列信號(hào)處理波束形成卡朋算法仿真：該程序陣列數(shù)為N，采樣點(diǎn)數(shù)為K，入射信號(hào)為30度角，干擾信號(hào)為60度角。 功能：提取有用信號(hào)抑制干擾信號(hào)
標(biāo)簽： 陣列信號(hào)處理 波束形成 仿真 算法
上傳時(shí)間： 2014-12-01
上傳用戶：jackgao
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(biāo)簽： the decision clusters Cluster
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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一 ：排序n個(gè)元素，元素為隨機(jī)生成的長(zhǎng)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(yùn)行時(shí)間. 二：排序n個(gè)元素，元素為隨機(jī)生成的1~10000的正整數(shù)，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(shù)排序，計(jì)數(shù)排序，比較各種排序在不同輸入下的運(yùn)行時(shí)間.
上傳時(shí)間： 2016-02-07
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