四柱漢諾塔問題的求解程序.解題思路:如a,b,c,d四柱. 要把a柱第n個盤移到目標(biāo)柱子(d柱),先把上層 分兩為兩部份,上半部份移到b柱,下半部分移到c柱,再把第n盤移到 目標(biāo)柱子,然后,c柱盤子再移到目標(biāo)柱子,再把b柱盤子移到目標(biāo)柱子. 細(xì)節(jié)地方: 上半部份移到b柱時,它的中間變量柱子是有二選一的.而下半部分 移到c柱時,它的中間變量柱子只有一個(因為一個柱子已被上半部份 占了).b,c也移到目標(biāo)柱子時同理。
上傳時間： 2013-12-22
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一般文獻(xiàn)對A—B效應(yīng)的分析不夠明了，作者就此問題進(jìn)行了探究，力求尋求一種既省時又省力簡單明了的方法，試著用費曼的的路徑積分理論定量地分析由矢勢A和標(biāo)∞勢所致的A_B效應(yīng)及超導(dǎo)量子干涉效應(yīng)、介觀體系中的A_B效應(yīng)等這些前沿領(lǐng)域的課題。
上傳時間： 2014-01-27
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高斯亞當(dāng)消去法 GAUSSJ(A[],N,B[])用這個子過程實現(xiàn)高斯亞當(dāng)消去法
上傳時間： 2015-08-29
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1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進(jìn)行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進(jìn)行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0?？紤]到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進(jìn)行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-08
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四種加密解密算法的源代碼/*輾轉(zhuǎn)相除法求a,b的最大公因數(shù)*/
上傳時間： 2015-09-11
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Bing is a point-to-point bandwidth measurement tool (hence the b ), based on ping. Bing determines the real (raw, as opposed to available or average) throughput on a link by measuring ICMP echo requests roundtrip times for different packet sizes for each end of the link
標(biāo)簽： Bing point-to-point measurement determines
上傳時間： 2015-09-15
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用單鏈表實現(xiàn)對兩個無序 A,B表進(jìn)行合并并使的合并后的表按從小到大排序
上傳時間： 2013-11-30
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設(shè)A和B是長度相同的2個字符串。A和B的距離定義為相應(yīng)位置字符距離之和。2個非空格字符的距離是它們的ASCII碼之差的絕對值?？崭衽c空格的距離為0；空格與其它字符的距離為一定值k。 字符串A的擴(kuò)展是在A中插入若干空格字符所產(chǎn)生的字符串。在字符串A和B的所有長度相同的擴(kuò)展中，有一對距離最小的擴(kuò)展，該距離稱為字符串A和B的擴(kuò)展距離。 對于給定的字符串A和B，試設(shè)計一個算法，計算其擴(kuò)展距離。
上傳時間： 2014-12-22
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回溯（b a c k t r a c k i n g）是一種系統(tǒng)地搜索問題解答的方法。為了實現(xiàn)回溯，首先需要為問題定義一個解空間（ solution space），這個空間必須至少包含問題的一個解（可能是最優(yōu)的）。在迷宮老鼠問題中，我們可以定義一個包含從入口到出口的所有路徑的解空間；在具有n 個對象的0 / 1背包問題中（見1 . 4節(jié)和2 . 2節(jié)），解空間的一個合理選擇是2n 個長度為n 的0 / 1向量的集合，這個集合表示了將0或1分配給x的所有可能方法。當(dāng)n= 3時，解空間為{ ( 0 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 0 )，( 0 , 0 , 1 )，( 1 , 0 , 0 )，( 0 , 1 , 1 )，( 1 , 0 , 1 )，( 1 , 1 , 0 )，( 1 , 1 , 1 ) }。
標(biāo)簽： 搜索
上傳時間： 2014-01-17
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If we have two individually sorted vectors "a" and "b" but they are not sorted with respect to each other and we want to merge them into vector "c" such that "c" is also a sorted vector. Then c=mergesorted(a,b) can be used.
標(biāo)簽： sorted individually respect vectors
上傳時間： 2015-09-23
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