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  • 設給定n 個變量1 x , 2 x ,…, n x 。將這些變量依序作底和各層冪

    設給定n 個變量1 x , 2 x ,…, n x 。將這些變量依序作底和各層冪,可得n重冪如下 n x x x x  3 2 1 這里將上述n 重冪看作是不確定的,當在其中加入適當?shù)睦ㄌ柡螅拍艹蔀橐粋€確定的 n 重冪。不同的加括號方式導致不同的n 重冪。例如,當n=4 時,全部4重冪有5個。

    標簽: 變量

    上傳時間: 2015-10-28

    上傳用戶:1101055045

  • 求N個變量

    求N個變量,N-1個非線性方程的延續(xù)法,文件中附有一個算例,給定一個值,就會以此值算出一個解曲線

    標簽: 變量

    上傳時間: 2016-01-30

    上傳用戶:hwl453472107

  • 方便的將數(shù)字格式從N進制轉(zhuǎn)換成N進制

    方便的將數(shù)字格式從N進制轉(zhuǎn)換成N進制,N和為任意實數(shù);

    標簽: N進制 數(shù)字 轉(zhuǎn)換成

    上傳時間: 2013-12-17

    上傳用戶:jichenxi0730

  • 整數(shù)因子分解問題 大于1 的正整數(shù)n可以分解為:n=x1*x2*…*xm。對于給定的正整數(shù)n

    整數(shù)因子分解問題 大于1 的正整數(shù)n可以分解為:n=x1*x2*…*xm。對于給定的正整數(shù)n,編程計算n共有多少種不同的分解式

    標簽: 整數(shù) 分解 xm

    上傳時間: 2014-01-11

    上傳用戶:xjz632

  • Ex8-4 匯點問題 « 問題描述: 采用鄰接矩陣表示一個具有n 個頂點的圖時

    Ex8-4 匯點問題 « 問題描述: 采用鄰接矩陣表示一個具有n 個頂點的圖時,大多數(shù)關于圖的算法時間復雜性為 O(n2 ),但也有例外。例如,即使采用鄰接矩陣表示一個有向圖G,確定G 是否含有一個 匯(即入度為n-1,出度為0 的頂點),只需要O(n)計算時間。試寫出其算法。 « 編程任務: 對于給定的有n個頂點的圖G 的鄰接矩陣,各頂點依次編號為1,2,…,n。試設計一 個O(n)時間算法,計算圖G 的匯點。 « 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 個正整數(shù)n,表示圖G 中頂點個數(shù)。 第2 行起每行n個數(shù),共n行,給出圖G 的鄰接矩陣。 « 結果輸出: 程序運行結束時,將計算出的匯點編號輸出到output.txt中。當圖G 沒有匯點時輸出0。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 5 0 0 1 1 1 1 0 1 1 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 1 0 1 1 0 0 output.txt 3

    標簽: laquo Ex 矩陣表示

    上傳時間: 2013-12-25

    上傳用戶:yyyyyyyyyy

  • % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % % Inputs: % X(n,d) - input da

    % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % % Inputs: % X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable % k - maximum number of Gaussian components allowed % ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) % maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) % pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) % Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) % % Ouputs: % W(1,k) - estimated weights of GM % M(d,k) - estimated mean vectors of GM % V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM % L - log likelihood of estimates %

    標簽: multidimensional estimation algorithm Gaussian

    上傳時間: 2013-12-03

    上傳用戶:我們的船長

  • 多重冪計數(shù)問題 « 問題描述: 設給定n 個變量1 x , 2 x ,…, n x 。將這些變量依序作底和各層冪

    多重冪計數(shù)問題 « 問題描述: 設給定n 個變量1 x , 2 x ,…, n x 。將這些變量依序作底和各層冪,可得n重冪如下 n x x x x  3 2 1 這里將上述n 重冪看作是不確定的,當在其中加入適當?shù)睦ㄌ柡螅拍艹蔀橐粋€確定的 n 重冪。不同的加括號方式導致不同的n 重冪。例如,當n=4 時,全部4重冪有5個。 « 編程任務: 對n個變量計算出有多少個不同的n重冪。 « 數(shù)

    標簽: laquo 變量 多重

    上傳時間: 2014-01-24

    上傳用戶:stampede

  • 給定含有n 個元素的多重集合S = {a1, a2,., an }

    給定含有n 個元素的多重集合S = {a1, a2,., an } ,1 ≤ ai ≤ n ,1 ≤ i ≤ n ,每個元素在S 中出現(xiàn)的次數(shù)稱為該元素的重數(shù)。多重集S 中重數(shù)大于n/2 的元素稱為主元素。例如,S={2,2,4,2,1,2,5,2,2,8}。多重集S 的主元素是2,其重數(shù)為6。

    標簽: an 元素 多重

    上傳時間: 2016-08-20

    上傳用戶:chongcongying

  • (1)接收原始數(shù)據(jù): 從終端讀入字符集大小n

    (1)接收原始數(shù)據(jù): 從終端讀入字符集大小n,n個字符和n個權值,建立哈夫曼樹,存于文件hfmtree.dat中。 (2)編碼: 利用已建好的哈夫曼樹(如不在內(nèi)存,則從文件hfmtree.dat中讀入)對文件中的正文進行編碼,然后將結果存入文件codefile.dat中。 (3)譯碼: 利用已建好的哈夫曼樹將文件codefile.dat中的代碼進行譯碼,結果存入文件textfile.dat 中。 (4)打印編碼規(guī)則:即字符與編碼的一一對應關系。 (5)打印哈夫曼樹:將已在內(nèi)存中的哈夫曼樹以直觀的方式顯示在終端上。

    標簽: 接收 字符 數(shù)據(jù)

    上傳時間: 2013-12-10

    上傳用戶:asdkin

  • 給定正整數(shù)n

    給定正整數(shù)n,計算出n個元素的集合{1,2,?,n}可以劃分為多少個不同的非空子集。 由文件input.txt提供輸入數(shù)據(jù)。文件的第1 行是元素個數(shù)n。

    標簽: 整數(shù)

    上傳時間: 2014-07-19

    上傳用戶:WMC_geophy

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