給定n個整數a , a , ,an 1 2 組成的序列。序列中元素i a 的符號定義為： ï î ï í ì - < = > = 1 0 0 0 1 0 sgn( ) i i i i a a a a 符號平衡問題要求給定序列的最長符號平衡段的長度L，即： þ ý ü î í ì = + - = å = £ £ £ max 1| sgn( ) 0 1 j k i i j n k L j i a 。 例如，當n=10，相應序列為：1，1，-1，-2，0，1，3，-1，2，-1 時，L=9。
上傳時間： 2015-10-28
上傳用戶：xaijhqx
本系統使用VHDL語言進行設計，采用自上向下的設計方法。目標器件選用Xilinx公司的FPGA器件，并利用Xilinx ISE 7.1 進行VHDL程序的編譯與綜合，然后用Modelsim Xilinx Edition 6.1進行功能仿真和時序仿真。
上傳時間： 2016-01-21
上傳用戶：541657925
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)邊權可正可負 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)算法結束：dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結：此算法簡單有效，由于三重循環結構緊湊，對于稠密圖，效率要高于執行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度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色部分，可以更直觀地得到I,j的連通情況。
標簽： Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths
上傳時間： 2013-12-01
上傳用戶：dyctj
遙控解碼通過電腦串口顯示 /* 晶振：11.0569MHz */ #include <REGX52.h> #define uchar unsigned char uchar data IRcode[4] //定義一個4字節的數組用來存儲代碼 uchar CodeTemp //編碼字節緩存變量 uchar i,j,k //延時用的循環變量 sbit IRsignal=P3^2 //HS0038接收頭OUT端直接連P3.2(INT0) /**************************延時0.9ms子程序**********************/ void Delay0_9ms(void) {uchar j,k for(j=18 j>0 j--) for(k=20 k>0 k--) } /***************************延時1ms子程序**********************/ void Delay1ms(void) {uchar i,j for(i=2 i>0 i--) for(j=230 j>0 j--) }
標簽： uchar unsigned 11.0569 include
上傳時間： 2013-12-12
上傳用戶：Breathe0125
嚴格按照BP網絡計算公式來設計的一個matlab程序,對BP網絡進行了優化設計 優化1：設計了yyy，即在o(k)計算公式時，當網絡進入平坦區時(<0.0001)學習率加大，出來后學習率又還原 優化2：v(i,j)=v(i,j)+deltv(i,j)+a*dv(i,j)
上傳時間： 2014-11-30
上傳用戶：妄想演繹師
一個用vhdl編程的軟件可以學習一下。這個軟件很不錯
標簽： xilinx ISE設計開發套件
上傳時間： 2015-05-25
上傳用戶：impossiblexu
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 算法求二元關系的可傳遞閉包\n"); void warshall(int,int); int k , n; printf("請輸入矩陣的行數 i: "); scanf("%d",&k); 四川大學實驗報告 printf("請輸入矩陣的列數 j: "); scanf("%d",&n); warshall(k,n); }
上傳時間： 2016-06-27
上傳用戶：梁雪文以
1．Describe a Θ(n lg n)-time algorithm that, given a set S of n integers and another integer x, determines whether or not there exist two elements in S whose sum is exactly x. (Implement exercise 2.3-7.) #include<stdio.h> #include<stdlib.h> void merge(int arr[],int low,int mid,int high){ int i,k; int *tmp=(int*)malloc((high-low+1)*sizeof(int)); int left_low=low; int left_high=mid; int right_low=mid+1; int right_high=high; for(k=0;left_low<=left_high&&right_low<=right_high;k++) { if(arr[left_low]<=arr[right_low]){ tmp[k]=arr[left_low++]; } else{ tmp[k]=arr[right_low++]; } } if(left_low<=left_high){ for(i=left_low;i<=left_high;i++){ tmp[k++]=arr[i]; } } if(right_low<=right_high){ for(i=right_low;i<=right_high;i++) tmp[k++]=arr[i]; } for(i=0;i<high-low+1;i++) arr[low+i]=tmp[i]; } void merge_sort(int a[],int p,int r){ int q; if(p<r){ q=(p+r)/2; merge_sort(a,p,q); merge_sort(a,q+1,r); merge(a,p,q,r); } } int main(){ int a[8]={3,5,8,6,4,1,1}; int i,j; int x=10; merge_sort(a,0,6); printf("after Merging-Sort:\n"); for(i=0;i<7;i++){ printf("%d",a[i]); } printf("\n"); i=0;j=6; do{ if(a[i]+a[j]==x){ printf("exist"); break; } if(a[i]+a[j]>x) j--; if(a[i]+a[j]<x) i++; }while(i<=j); if(i>j) printf("not exist"); system("pause"); return 0; }
上傳時間： 2017-04-01
上傳用戶：糖兒水嘻嘻
#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; }
標簽： 道理特分解法
上傳時間： 2018-05-20
上傳用戶：Aa123456789
function [alpha,N,U]=youxianchafen2(r1,r2,up,under,num,deta) %[alpha,N,U]=youxianchafen2(a,r1,r2,up,under,num,deta) %該函數用有限差分法求解有兩種介質的正方形區域的二維拉普拉斯方程的數值解 %函數返回迭代因子、迭代次數以及迭代完成后所求區域內網格節點處的值 %a為正方形求解區域的邊長 %r1,r2分別表示兩種介質的電導率 %up,under分別為上下邊界值 %num表示將區域每邊的網格剖分個數 %deta為迭代過程中所允許的相對誤差限 n=num+1; %每邊節點數 U(n,n)=0; %節點處數值矩陣 N=0; %迭代次數初值 alpha=2/(1+sin(pi/num));%超松弛迭代因子 k=r1/r2; %兩介質電導率之比 U(1,1:n)=up; %求解區域上邊界第一類邊界條件 U(n,1:n)=under; %求解區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點數目G不為零 Un=U; %完成第n次迭代后所有節點處的值 G=0; %每完成一次迭代將不滿足相對誤差限要求的節點數目歸零 for j=1:n for i=2:num U1=U(i,j); %第n次迭代時網格節點處的值 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格節點處的值 end if i==n+1-j %第n+1次迭代兩介質分界面（與網格對角線重合）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 Un1=U; %完成第n+1次迭代后所有節點處的值 err=abs((Un1-Un)./Un1);%第n+1次迭代與第n次迭代所有節點值的相對誤差 err(1,1:n)=0; %上邊界節點相對誤差置零 err(n,1:n)=0; %下邊界節點相對誤差置零 G=sum(sum(err>deta))%顯示每次迭代后不滿足相對誤差限要求的節點數目G end
標簽： 有限差分
上傳時間： 2018-07-13
上傳用戶：Kemin
