k個(gè)位子,n個(gè)元素填充,每個(gè)位置上數(shù)字可重復(fù)。例程為一簡潔的遞歸算法,顯示所有可能的組合
資源簡介:k個(gè)位子,n個(gè)元素填充,每個(gè)位置上數(shù)字可重復(fù)。例程為一簡潔的遞歸算法,顯示所有可能的組合
上傳時(shí)間: 2017-09-01
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資源簡介:用三種方法實(shí)現(xiàn)在數(shù)組中選擇第k個(gè)最小的元素
上傳時(shí)間: 2015-03-31
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資源簡介:最佳高度問題。 問題描述: 假設(shè)有n個(gè)任務(wù)由K個(gè)可并行工作的機(jī)器完成。完成任務(wù)i需要的時(shí)間為t(i)。試設(shè)計(jì)一個(gè)算法找出完成這n個(gè)任務(wù)的最佳調(diào)度,使得完成全部任務(wù)的時(shí)間最早。
上傳時(shí)間: 2014-12-07
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資源簡介:最優(yōu)合并問題 給定K個(gè)排好序的序列s1,s2,...,sk,用2 路合并算法將這k個(gè)序列合并成一個(gè)序列。 假設(shè)所采用的2路合并算法合并2個(gè)長度分另為m 和n的序列需要m+n-1次比較。試設(shè)計(jì)一個(gè)算法確定合并這個(gè)序列的最優(yōu)合并順序,使所需的總比較次數(shù)最少。
上傳時(shí)間: 2014-11-29
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資源簡介:從N個(gè)無序數(shù)據(jù)中找K個(gè)最大值的快速算法; 數(shù)據(jù)挖掘課程作業(yè)。
上傳時(shí)間: 2013-12-16
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資源簡介:順序統(tǒng)計(jì)select算法。從s個(gè)元素中找出第k個(gè)大的元素。
上傳時(shí)間: 2013-12-23
上傳用戶:wsf950131
資源簡介:設(shè)計(jì)算法實(shí)現(xiàn)在一個(gè)具有在n各互不相同元素的數(shù)組A[1…n]中找出所有前k個(gè)最小元素的問題,這里k不是常量,即它是輸入數(shù)據(jù)的一部分。要求算法的時(shí)間復(fù)雜性為Θ(n)。
上傳時(shí)間: 2013-12-21
上傳用戶:zhliu007
資源簡介:給定1 棵有n 個(gè)結(jié)點(diǎn)的樹T。子樹分割問題要求從樹T 中刪除盡可能少的邊得到一個(gè)恰有k 個(gè)結(jié)點(diǎn)的連通分支。
上傳時(shí)間: 2016-03-14
上傳用戶:wanghui2438
資源簡介:這個(gè)程序?qū)崿F(xiàn)了將樣本劃分為k個(gè)聚類,在時(shí)間和空間復(fù)雜性上均作了詳細(xì)的較量
上傳時(shí)間: 2013-12-05
上傳用戶:zsjzc
資源簡介:將大于整數(shù)m且緊靠m的k個(gè)素?cái)?shù)存入數(shù)組
上傳時(shí)間: 2016-06-23
上傳用戶:lanhuaying
資源簡介:求第K個(gè)最小值 比2分法還快的算法 只要比N-1次就行
上傳時(shí)間: 2016-07-01
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資源簡介:尋找k個(gè)聚類中心的算法,也就是對(duì)k-means算法初始化進(jìn)行改進(jìn)的一種算法
上傳時(shí)間: 2016-07-02
上傳用戶:z754970244
資源簡介:Hill加密算法的基本思想是將l個(gè)明文字母通過線性變換將它們轉(zhuǎn)換為k個(gè)密文字母。脫密只要做一次逆變換就可以了。密鑰就是變換矩陣本身。即 M=m1m2……ml Ek(M)=c1c2……cl 其中 c1=k11m1+k12m2+……+k1lml c2=k21m1+k22m2+……+k2lml …… cl=kl1m1+kl2...
上傳時(shí)間: 2016-07-15
上傳用戶:Divine
資源簡介:求第k個(gè)最小值問題,中間用半快速排序,教師布置的作業(yè)
上傳時(shí)間: 2016-07-30
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資源簡介:K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對(duì)象相似度較高;而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”(引力中心)來進(jìn)行計(jì)算的。 ...
上傳時(shí)間: 2016-07-31
上傳用戶:youlongjian0
資源簡介:K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對(duì)象相似度較高;而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”(引力中心)來進(jìn)行計(jì)算的。 ...
上傳時(shí)間: 2013-12-19
上傳用戶:chenlong
資源簡介:用分治法編程求出了n個(gè)不同元素中的第k 個(gè)最小元素
上傳時(shí)間: 2014-01-20
上傳用戶:zhouli
資源簡介:k-means 算法接受輸入量 k ;然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足:同一聚類中的對(duì)象相似度較高;而不同聚類中的對(duì)象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對(duì)象的均值所獲得一個(gè)“中心對(duì)象”(引力中心)來進(jìn)行計(jì)算的。 Matlab 源代碼...
上傳時(shí)間: 2014-01-21
上傳用戶:2525775
資源簡介:求K個(gè)點(diǎn)副開的面呢! 求K個(gè)點(diǎn)副開的面呢! 求K個(gè)點(diǎn)副開的面呢!
上傳時(shí)間: 2013-12-21
上傳用戶:dapangxie
資源簡介:在若干個(gè)比較大的數(shù)字中找到k 個(gè)最大的數(shù)字----K_select算法的實(shí)現(xiàn)與應(yīng)用例子,
上傳時(shí)間: 2014-11-22
上傳用戶:lht618
資源簡介:中卷積碼就是一種較好的信道編碼方式。這種編碼方式同樣是把k個(gè)信息比特編成n個(gè)比特,但k和n通常很小,特別適宜于以串行形式傳輸信息,減小了編碼延時(shí)。這里是卷積碼的viterbi算法C源代碼。
上傳時(shí)間: 2017-03-27
上傳用戶:ruixue198909
資源簡介:卷積碼就是一種較好的信道編碼方式。這種編碼方式同樣是把k個(gè)信息比特編成n個(gè)比特,但k和n通常很小,特別適宜于以串行形式傳輸信息,減小了編碼延時(shí)。這里是卷積碼的viterbi算法java源代碼。
上傳時(shí)間: 2014-11-26
上傳用戶:ztj182002
資源簡介:求前k條最短路徑,本程序可用于求地圖的路線安排和前k個(gè)最短路徑分配問題,十分管用,可用于2000個(gè)點(diǎn)的計(jì)算
上傳時(shí)間: 2013-11-29
上傳用戶:jyycc
資源簡介:k-means 算法的工作過程說明如下:首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心;而對(duì)于所剩下其它對(duì)象,則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度(距離),分別將它們分配給與其最相似的(聚類中心所代表的)聚類;然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心(該...
上傳時(shí)間: 2013-12-27
上傳用戶:wpwpwlxwlx
資源簡介:當(dāng)把一類對(duì)象劃分到k個(gè)不同的類中時(shí),主要的目標(biāo)是找到類。PAM實(shí)現(xiàn)了將不同類別的數(shù)據(jù)自動(dòng)劃分到不同的類中
上傳時(shí)間: 2013-12-15
上傳用戶:huannan88
資源簡介:用遞歸法求出棧順序有多少種.(假設(shè)n個(gè)元素中有k個(gè)元素未入棧,棧中還有m個(gè)未出棧.)
上傳時(shí)間: 2017-08-19
上傳用戶:13517191407
資源簡介:在游客游跡跟蹤與追溯系統(tǒng)中,產(chǎn)生大量不確定數(shù)據(jù),有效的Top-K查詢處理是不確定性數(shù)據(jù)管理中一項(xiàng)重要技術(shù)。研究了運(yùn)用Top-K檢索不確定數(shù)據(jù)的問題,定義了不確定數(shù)據(jù)流元組的查詢語義,提出了一種在記錄向量的基礎(chǔ)上的不確定數(shù)據(jù)查詢算法,并利用實(shí)例演示了查...
上傳時(shí)間: 2013-10-27
上傳用戶:l銀幕海
資源簡介:/*最大k乘積問題 問題描述: 設(shè)I是一個(gè)n位十進(jìn)制整數(shù)。如果將I劃分為k段,則可得到k個(gè)整數(shù)。這k個(gè)整數(shù)的乘積稱為I的一個(gè)k乘積 。 試設(shè)計(jì)一個(gè)算法,對(duì)于給定的I和k,求出I的最大k乘積(n<=10)。 示例:輸入為 : 4 3 結(jié)果:1234 */
上傳時(shí)間: 2013-12-14
上傳用戶:caixiaoxu26
資源簡介:實(shí)現(xiàn)聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個(gè)數(shù)K,將n個(gè)對(duì)象分到K個(gè)類中去,使得類內(nèi)對(duì)象之間的相似性最大,而類之間的相似性最小。 缺點(diǎn):產(chǎn)生類的大小相差不會(huì)很大,對(duì)于臟數(shù)據(jù)很敏感。 改進(jìn)的算法:k—medoids 方法。這兒選取一個(gè)對(duì)象叫做mediod來代替上面...
上傳時(shí)間: 2015-04-03
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資源簡介:實(shí)現(xiàn)聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個(gè)數(shù)K,將n個(gè)對(duì)象分到K個(gè)類中去,使得類內(nèi)對(duì)象之間的相似性最大,而類之間的相似性最小。
上傳時(shí)間: 2014-12-21
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