實(shí)現(xiàn)最優(yōu)二叉樹(shù)的構(gòu)造；在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報(bào)文中只會(huì)出現(xiàn)如下表所示的字符： 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z ， ． 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統(tǒng)應(yīng)具備如下的功能： 1．初始化。從終端（文件）讀入字符集的數(shù)據(jù)信息，。建立哈夫曼樹(shù)。 2．編碼：利用已建好的哈夫曼樹(shù)對(duì)明文文件進(jìn)行編碼，并存入目標(biāo)文件（哈夫曼碼文件）。 3．譯碼：利用已建好的哈夫曼樹(shù)對(duì)目標(biāo)文件（哈夫曼碼文件）進(jìn)行編碼，并存入指定的明文文件。 4．輸出哈夫曼編碼文件：輸出每一個(gè)字符的哈夫曼編碼。
上傳時(shí)間： 2014-11-23
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替代加密: A B C D E F G H I J K L M N O P Q R S T U V W 密文 Y Z D M R N H X J L I O Q U W A C B E G F K P 明文 X Y Z T S V I HAVE A DREAM！# 密文？？ 用ARM編程實(shí)現(xiàn)替代加密。
標(biāo)簽： 加密
上傳時(shí)間： 2016-07-17
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這是一個(gè)三次樣條插值的.m程序 輸入的是一個(gè)二維數(shù)組A(Nx2) 插值方法為: S(x) = A(J) + B(J)*( x - x(J) ) + C(J)*( x - x(J) )**2 +D(J) * ( x - x(J) )**3 for x(J) <= x < x(J + 1)
上傳時(shí)間： 2013-12-14
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Stanley B Lippman和J o s é e L a j o i e寫的c++ primer 中文版（第三版）。
標(biāo)簽： Stanley Lippman primer
上傳時(shí)間： 2017-06-12
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I. C. Wong, Z. Shen, J. G. Andrews, and B. L. Evans, ``A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems , Proc. IEEE Int. Work. Signal Processing Systems, 針對(duì)這篇文章給出的源代碼
上傳時(shí)間： 2014-01-24
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二: 普通計(jì)算器的設(shè)計(jì)說(shuō)明: 1 普通計(jì)算器的主要功能(普通計(jì)算與逆波蘭計(jì)算): 1.1主要功能: 包括 a普通加減乘除運(yùn)算及帶括號(hào)的運(yùn)算 b各類三角與反三角運(yùn)算（可實(shí)現(xiàn)角度與弧度的切換） c邏輯運(yùn)算， d階乘與分解質(zhì)因數(shù)等 e各種復(fù)雜物理常數(shù)的記憶功能 f對(duì)運(yùn)算過(guò)程的中間變量及上一次運(yùn)算結(jié)果的儲(chǔ)存. G 定積分計(jì)算器（只要輸入表達(dá)式以及上下限就能將積分結(jié)果輸出） H 可編程計(jì)算器（只要輸入帶變量的表達(dá)式后，再輸入相應(yīng)的變量的值就能得到相應(yīng)的結(jié)果） I 二進(jìn)制及八進(jìn)制的計(jì)算器 j十六進(jìn)制轉(zhuǎn)化為十進(jìn)制的功能。 *k (附帶各種進(jìn)制間的轉(zhuǎn)化器)。 L幫助與階乘等附屬功能
標(biāo)簽： 運(yùn)算 1.1 計(jì)算器 計(jì)算
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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車牌定位－－－VC++源代碼程序 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(gè)初始閾值T對(duì)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(duì)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(duì)圖像B做簡(jiǎn)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(huì)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(duì)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(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2013-11-26
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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(gè)初始閾值T對(duì)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(duì)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(duì)圖像B做簡(jiǎn)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(huì)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。考慮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(duì)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(cè)車牌水平位置,利用垂直投影法檢測(cè)車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時(shí)間： 2014-01-08
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考察例1 4 - 8中的1 4個(gè)點(diǎn)。A中的最近點(diǎn)對(duì)為(b,h)，其距離約為0 . 3 1 6。B中最近點(diǎn)對(duì)為 (f, j)，其距離為0 . 3，因此= 0 . 3。當(dāng)考察 是否存在第三類點(diǎn)時(shí)，除d, g, i, l, m 以外 的點(diǎn)均被淘汰，因?yàn)樗鼈兙喾指罹€x= 1的 距離≥ 。RA ={d, i, m}，RB= {g, l}，由 于d 和m 的比較區(qū)中沒(méi)有點(diǎn)，只需考察i 即可。i 的比較區(qū)中僅含點(diǎn)l。計(jì)算i 和l 的距離，發(fā)現(xiàn)它小于，因此(i, l) 是最近
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上傳時(shí)間： 2013-12-03
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問(wèn)題描述 序列Z=<B，C，D，B>是序列X=<A，B，C，B，D，A，B>的子序列，相應(yīng)的遞增下標(biāo)序列為<2，3，5，7>。 一般地，給定一個(gè)序列X=<x1,x2,…,xm>，則另一個(gè)序列Z=<z1,z2,…,zk>是X的子序列，是指存在一個(gè)嚴(yán)格遞增的下標(biāo)序列〈i1,i2,…,ik〉使得對(duì)于所有j=1,2,…,k使Z中第j個(gè)元素zj與X中第ij個(gè)元素相同。 給定2個(gè)序列X和Y，當(dāng)另一序列Z既是X的子序列又是Y的子序列時(shí)，稱Z是序列X和Y的公共子序列。 你的任務(wù)是：給定2個(gè)序列X、Y，求X和Y的最長(zhǎng)公共子序列Z。
上傳時(shí)間： 2014-01-25
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