Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍： a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負(fù) 2)算法描述： a)初始化：dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束：dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié)：此算法簡單有效，由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊，對于稠密圖，效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時間復(fù)雜度O(n^3)。 考慮下列變形：如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0，這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的，我們可以把dis設(shè)成boolean類型，則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍(lán)色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標(biāo)簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時間： 2013-12-01
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K-MEANS算法 輸入：聚類個數(shù)k，以及包含 n個數(shù)據(jù)對象的數(shù)據(jù)庫。 輸出：滿足方差最小標(biāo)準(zhǔn)的k個聚類。 處理流程： （1） 從 n個數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心； （2） 循環(huán)（3）到（4）直到每個聚類不再發(fā)生變化為止 （3） 根據(jù)每個聚類對象的均值（中心對象），計算每個對象與這些中心對象的距離；并根據(jù)最小距離重新對相應(yīng)對象進(jìn)行劃分； （4） 重新計算每個（有變化）聚類的均值（中心對象）
上傳時間： 2013-12-20
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題目：加密軟件 要求：（1）輸入任意一段明文M，以及密鑰K （2）根據(jù)一下公式將其轉(zhuǎn)換為密文C。 Ci = mi + K ,其中i = 0,1,……n-1 , K 為密鑰； （3）具有輸入輸出界面。
上傳時間： 2013-11-25
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CD4000 雙3輸入端或非門+單非門 TI CD4001 四2輸入端或非門 HIT/NSC/TI/GOL 雙4輸入端或非門 NSC CD4006 18位串入/串出移位寄存器 NSC CD4007 雙互補(bǔ)對加反相器 NSC CD4008 4位超前進(jìn)位全加器 NSC CD4009 六反相緩沖/變換器 NSC CD4010 六同相緩沖/變換器 NSC CD4011 四2輸入端與非門 HIT/TI CD4012 雙4輸入端與非門 NSC CD4013 雙主-從D型觸發(fā)器 FSC/NSC/TOS CD4014 8位串入/并入-串出移位寄存器 NSC CD4015 雙4位串入/并出移位寄存器 TI CD4016 四傳輸門 FSC/TI CD4017 十進(jìn)制計數(shù)/分配器 FSC/TI/MOT CD4018 可預(yù)制1/N計數(shù)器 NSC/MOT
上傳時間： 2017-07-20
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介紹回歸問題中高斯過程的應(yīng)用，C. E. Rasmussen & C. K. I. Williams, Gaussian Processes for Machine Learning,
上傳時間： 2017-07-25
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k個位子，n個元素填充，每個位置上數(shù)字可重復(fù)。例程為一簡潔的遞歸算法，顯示所有可能的組合
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上傳時間： 2017-09-01
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實驗源代碼 //Warshall.cpp #include<stdio.h> void warshall(int k,int n) { int i , j, t; int temp[20][20]; for(int a=0;a<k;a++) { printf("請輸入矩陣第%d 行元素:",a); for(int b=0;b<n;b++) { scanf ("%d",&temp[a][b]); } } for(i=0;i<k;i++){ for( j=0;j<k;j++){ if(temp[ j][i]==1) { for(t=0;t<n;t++) { temp[ j][t]=temp[i][t]||temp[ j][t]; } } } } printf("可傳遞閉包關(guān)系矩陣是:\n"); for(i=0;i<k;i++) { for( j=0;j<n;j++) { printf("%d", temp[i][ j]); } printf("\n"); } } void main() { printf("利用 Warshall 算法求二元關(guān)系的可傳遞閉包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("請輸入矩陣的行數(shù) i: "); scanf("%d",&k); 四川大學(xué)實驗報告 printf("請輸入矩陣的列數(shù) j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); }
上傳時間： 2016-06-27
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取各障礙物頂點連線的中點為路徑點，相互連接各路徑點，將機(jī)器人移動的起點和終點限制在各路徑點上，利用最短路徑算法來求網(wǎng)絡(luò)圖的最短路徑，找到從起點P1到終點Pn的最短路徑。上述算法使用了連接線中點的條件，因此不是整個規(guī)劃空間的最優(yōu)路徑，然后利用遺傳算法對找到的最短路徑各個路徑點Pi (i=1,2,…n)調(diào)整，讓各路徑點在相應(yīng)障礙物端點連線上滑動，利用Pi= Pi1+ti×(Pi2-Pi1)（ti∈[0,1] i=1,2,…n）即可確定相應(yīng)的Pi，即為新的路徑點，連接此路徑點為最優(yōu)路徑。
標(biāo)簽： 遺傳算法 路徑規(guī)劃 matlab
上傳時間： 2017-05-05
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#include "iostream" using namespace std; class Matrix { private: double** A; //矩陣A double *b; //向量b public: int size; Matrix(int ); ~Matrix(); friend double* Dooli(Matrix& ); void Input(); void Disp(); }; Matrix::Matrix(int x) { size=x; //為向量b分配空間并初始化為0 b=new double [x]; for(int j=0;j<x;j++) b[j]=0; //為向量A分配空間并初始化為0 A=new double* [x]; for(int i=0;i<x;i++) A[i]=new double [x]; for(int m=0;m<x;m++) for(int n=0;n<x;n++) A[m][n]=0; } Matrix::~Matrix() { cout<<"正在析構(gòu)中~~~~"<<endl; delete b; for(int i=0;i<size;i++) delete A[i]; delete A; } void Matrix::Disp() { for(int i=0;i<size;i++) { for(int j=0;j<size;j++) cout<<A[i][j]<<" "; cout<<endl; } } void Matrix::Input() { cout<<"請輸入A:"<<endl; for(int i=0;i<size;i++) for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<i+1<<"行"<<"第"<<j+1<<"列:"<<endl; cin>>A[i][j]; } cout<<"請輸入b:"<<endl; for(int j=0;j<size;j++){ cout<<"第"<<j+1<<"個:"<<endl; cin>>b[j]; } } double* Dooli(Matrix& A) { double *Xn=new double [A.size]; Matrix L(A.size),U(A.size); //分別求得U，L的第一行與第一列 for(int i=0;i<A.size;i++) U.A[0][i]=A.A[0][i]; for(int j=1;j<A.size;j++) L.A[j][0]=A.A[j][0]/U.A[0][0]; //分別求得U，L的第r行，第r列 double temp1=0,temp2=0; for(int r=1;r<A.size;r++){ //U for(int i=r;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp1=temp1+L.A[r][k]*U.A[k][i]; U.A[r][i]=A.A[r][i]-temp1; } //L for(int i=r+1;i<A.size;i++){ for(int k=0;k<r-1;k++) temp2=temp2+L.A[i][k]*U.A[k][r]; L.A[i][r]=(A.A[i][r]-temp2)/U.A[r][r]; } } cout<<"計算U得:"<<endl; U.Disp(); cout<<"計算L的:"<<endl; L.Disp(); double *Y=new double [A.size]; Y[0]=A.b[0]; for(int i=1;i<A.size;i++ ){ double temp3=0; for(int k=0;k<i-1;k++) temp3=temp3+L.A[i][k]*Y[k]; Y[i]=A.b[i]-temp3; } Xn[A.size-1]=Y[A.size-1]/U.A[A.size-1][A.size-1]; for(int i=A.size-1;i>=0;i--){ double temp4=0; for(int k=i+1;k<A.size;k++) temp4=temp4+U.A[i][k]*Xn[k]; Xn[i]=(Y[i]-temp4)/U.A[i][i]; } return Xn; } int main() { Matrix B(4); B.Input(); double *X; X=Dooli(B); cout<<"~~~~解得:"<<endl; for(int i=0;i<B.size;i++) cout<<"X["<<i<<"]:"<<X[i]<<" "; cout<<endl<<"呵呵呵呵呵"; return 0; }
標(biāo)簽： 道理特分解法
上傳時間： 2018-05-20
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function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta) %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta) %該函數(shù)用有限差分法求解有兩種介質(zhì)的正方形區(qū)域的二維拉普拉斯方程的數(shù)值解 %函數(shù)返回迭代因子、迭代次數(shù)以及迭代完成后所求區(qū)域內(nèi)網(wǎng)格節(jié)點處的值 %a為正方形求解區(qū)域的邊長 %r1,r2分別表示兩種介質(zhì)的電導(dǎo)率 %up,under分別為上下邊界值 %num表示將區(qū)域每邊的網(wǎng)格剖分個數(shù) %deta為迭代過程中所允許的相對誤差限 n=num+1; %每邊節(jié)點數(shù) U(n,n)=0; %節(jié)點處數(shù)值矩陣 N=0; %迭代次數(shù)初值 alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子 k=r1/r2; %兩介質(zhì)電導(dǎo)率之比 U(1,1:n)=up; %求解區(qū)域上邊界第一類邊界條件 U(n,1:n)=under; %求解區(qū)域下邊界第一類邊界條件 U(2:num,1)=0;U(2:num,n)=0; for i=2:num U(i,2:num)=up-(up-under)/num*(i-1);%采用線性賦值對上下邊界之間的節(jié)點賦迭代初值 end G=1; while G>0 %迭代條件：不滿足相對誤差限要求的節(jié)點數(shù)目G不為零 Un=U; %完成第n次迭代后所有節(jié)點處的值 G=0; %每完成一次迭代將不滿足相對誤差限要求的節(jié)點數(shù)目歸零 for j=1:n for i=2:num U1=U(i,j); %第n次迭代時網(wǎng)格節(jié)點處的值 if j==1 %第n+1次迭代左邊界第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2*U(i,j+1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end if (j>1)&&(j U2=1/4*(U(i,j+1)+ U(i-1,j)+ U(i,j-1)+ U(i+1,j)); U(i,j)=U1+alpha*(U2-U1); %引入超松弛迭代因子后的網(wǎng)格節(jié)點處的值 end if i==n+1-j %第n+1次迭代兩介質(zhì)分界面（與網(wǎng)格對角線重合）第二類邊界條件 U(i,j)=1/4*(2/(1+k)*(U(i,j+1)+U(i+1,j))+2*k/(1+k)*(U(i-1,j)+U(i,j-1))); end if j==n %第n+1次迭代右邊界第二類邊界條件 U(i,n)=1/4*(2*U(i,j-1)+U(i-1,j)+U(i+1,j)); end end end N=N+1 %顯示迭代次數(shù) Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有節(jié)點處的值 err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代與第n次迭代所有節(jié)點值的相對誤差 err(1,1:n)=0; %上邊界節(jié)點相對誤差置零 err(n,1:n)=0; %下邊界節(jié)點相對誤差置零 G=sum(sum(err>deta))%顯示每次迭代后不滿足相對誤差限要求的節(jié)點數(shù)目G end
標(biāo)簽： 有限差分
上傳時間： 2018-07-13
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