算法實現(xiàn)題1-5 最大間隙問題 « 問題描述： 最大間隙問題：給定n 個實數(shù)x , , xn 1 2 ，求這n 個數(shù)在實軸上相鄰2 個數(shù)之間的最 大差值。假設對任何實數(shù)的下取整函數(shù)耗時O(1)，設計解最大間隙問題的線性時間算法。 « 編程任務： 對于給定的n 個實數(shù)n x , x , , x 1 2 ，編程計算它們的最大間隙。 « 數(shù)據(jù)輸入： 輸入數(shù)據(jù)由文件名為input.txt的文本文件提供。文件的第1 行有1 個正整數(shù)n。接下來 的1 行中有n個實數(shù)n x , x , , x 1 2 。 « 結果輸出: 程序運行結束時，將找到的最大間隙輸出到文件output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 5 2.3 3.1 7.5 1.5 6.3 output.txt 3.2
上傳時間： 2016-05-28
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Ex4-22 單射函數(shù)問題 « 問題描述： 設函數(shù)f將點集S = {0,1, , n -1}映射為f (S) = { f (i) | iÎ S} Í S 。單射函數(shù)問題要 從S中選取最大子集X Í S 使f (X )是單射函數(shù)。 例如，當n=7， f (S) = {1,0,0,2,2,3,6} Í S 時， X = {0,1,6} Í S 是所求的最大子集。 « 編程任務： 對于給定的點集S = {0,1, , n -1}上函數(shù)f，試用抽象數(shù)據(jù)類型隊列，設計一個O(n)時 間算法，計算f的最大單射子集。 « 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，表示給定的點集 S = {0,1, , n -1}。第2 行是f (i)的值，0 £ i < n。 « 結果輸出: 程序運行結束時，將計算出的f的最大單射子集的大小輸出到output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 7 1 0 0 2 2 3 6 output.txt 3
上傳時間： 2016-05-28
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分享MSP430浮點庫(提升運算速度)[希望對大家有幫助]
上傳時間： 2016-05-28
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JavaScript 和Java 除了在名字上有一點類似之外，JavaScript 也支援部分Java 的語法及基本的流程控制結構。不過，除此之外， 這兩者有結構性的差異。
標簽： JavaScript Java
上傳時間： 2016-05-28
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將windows font 轉點陣字型lcd 或鉅鎮(zhèn)字型 8051
上傳時間： 2014-01-25
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n個頂點構成的完全圖，求從某點出發(fā)并回到該點的最短路徑，給出最短路徑依次經過的頂點以及最短路徑的長度。
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上傳時間： 2016-05-30
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對于給定（n+1)個節(jié)點上的函數(shù)值，采用三次樣條的方法進行差值，這是一個高階的插值方法，它既有良好的收斂性又比較光滑。它實際上是由分段三次曲線連接而成，在接點處有2階連續(xù)導數(shù)。
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：jqy_china
約瑟夫問題的兩種解法 設有n個人圍坐在一個圓桌周圍，先從第s個人開始報數(shù)，數(shù)到第m個人出列，然后從出列的下一個人重新開始報數(shù)，數(shù)到第m個人又出列……如此重復，直到所有的人出列為止。本程序分別用鏈式存儲結構（循環(huán)鏈表）和順序存儲結構（數(shù)組）解決約瑟夫問題，可供初學者辨別這兩種存儲結構的異同 用戶輸入：n,s,m（逗號隔開） 輸出：出列順序表
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上傳時間： 2013-12-19
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BP算法 給定一個由N維向量X組成的集合，這些向量將是一個響應agent的感知處理單元計算出的特征向量。這些分量的值可以是數(shù)值，也可以是布爾值。這些動作也許是學習者所觀察到的一個教師對一組輸入的響應。這些相關的動作有時稱為向量的“標號”或“類別”。集合與響應的標號組成“訓練集合(training set)”.機器學習問題就是尋找一個函數(shù)。
上傳時間： 2016-06-03
上傳用戶：waizhang
％ 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
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