紅黑樹：輸入：在同一目錄下的redblacktree.txt文件中輸入十個大于0的數值，每個數值中間用空格格開 數目可以大于十個，但是要求在源程序中改變＃define NUM 10 ，改成相應關鍵值各個數輸出：按照先序輸出紅黑樹，格式為：根節點。顏色（左子樹。顏色，右子樹。顏色），并輸出此 樹的黑高度，然后輸入要刪除的關鍵值，按回車后輸出刪除后的結果，并輸出其高度。
標簽： redblacktree txt 輸入 樹
上傳時間： 2014-01-12
上傳用戶：zhaiye
ADT BinaryTree 的實現及驗證程序采用的主要數據結構：二叉樹、棧、隊算法思想：1、 先序建樹、輸出樹、后序遍歷用遞歸方法。性能分析：O( n )2、 先序遍歷、中序遍歷：性能分析：O( n )(1) 若遇到新節點非空則先入棧，然后訪問其左子樹。(2) 若為空則將棧頂結點出棧，訪問其右子樹。(3) 循環1、2直到棧為空且無節點可入棧。先序與中序的區別是：先序在入棧時訪問節點，中序在出棧時訪問節點。3、 層遍歷：性能分析：O( n )(1) 根節點入隊(2) 節點出隊并訪問(3) 若節點有左孩子，則左孩子入隊；有右孩子，則右孩子入隊。(4) 重復2、3直到隊列為空。4、 線索樹：算法與先序遍歷、中序遍歷一樣，只是將訪問節點的Visit函數改為連接前驅與后繼的操作。性能分析：O(
標簽： BinaryTree ADT 性能分析 樹
上傳時間： 2014-12-20
上傳用戶：SimonQQ
程序代碼說明 P0401：用Prewitt算子檢測圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對矩陣進行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文字和非文字的兩個類別 P0408：形態學梯度檢測二值圖像的邊緣 P0409：形態學實例——從PCB圖像中刪除所有電流線，僅保留芯片對象
上傳時間： 2014-01-03
上傳用戶：Late_Li
用Canny算子檢測圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對矩陣進行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文字和非文字的兩個類別 P0408：形態學梯度檢測二值圖像的邊緣 P0409：形態學實例——從PCB圖像中刪除所有電流線，僅保留芯片對象
上傳時間： 2015-03-21
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用Canny算子檢測圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對矩陣進行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文字和非文字的兩個類別 P0408：形態學梯度檢測二值圖像的邊緣 P0409：形態學實例——從PCB圖像中刪除所有電流線，僅保留芯片對象
上傳時間： 2014-01-06
上傳用戶：思琦琦
通子的考試系統 本程序版權屬于通子 程序功能： 1。考生可以選擇科目進行考試 2. 考過科目不再重新登陸考試 2?？碱}時隨機的，避免考生之間互相抄襲。 3?？碱}為五題，設定30秒后自動提交 4。提交后可以直接得到你的成績，并知道你是否通過了考試了 5. 可以了解你的成績與總成績的對比 程序優缺點： 1。未使用javaBean技術。 2。使用的是聲明語句在Conn.jsp，功能是進行數據庫連接； 3。使用html處理的不好，頁面不甚美觀。 4。未采用MVC，M(mode-database)，V(view-jsp)，C（controller-servlet）. 程序流程： 進入 考生 —— 登錄界面 ——進入——測試——提交——成績 login.jsp —— test.jsp —— score.jsp test.mdb test.mdb test.mdb 抱歉： 由于時間不足,未能把java(2)班全體同學的信息全部添加到數據庫中。 附： java（2）班全體同學信息打包在里面了，有意者可以添加。 希望對此程序作改進的有我聯系。我的QQ：120244312 E-Mail：zuotongyousai@163.com
上傳時間： 2015-03-25
上傳用戶：wfeel
程序代碼說明 P0401：用Prewitt算子檢測圖像的邊緣 P0402：用不同σ值的LoG算子檢測圖像的邊緣 P0403：用Canny算子檢測圖像的邊緣 P0404：圖像的閾值分割 P0405：用水線閾值法分割圖像 P0406：對矩陣進行四叉樹分解 P0407：將圖像分為文字和非文字的兩個類別 P0408：形態學梯度檢測二值圖像的邊緣 P0409：形態學實例——從PCB圖像中刪除所有電流線，僅保留芯片對象
上傳時間： 2015-04-03
上傳用戶：二驅蚊器
/*[原創]一個樹形多級菜單參考程序 這是一個用于車載電話的菜單程序,可以看成是手機功能菜單的簡化板. 我所認為的樹形多級菜單是指:在一個父菜單項目下面有多個子菜單, 子菜單下面又有多個孫菜單...,進入下層菜單主要依*當前選中的索引.有點象文件的目錄結構. 本木從前實現這類的菜單主要*分層的switch語句,每層都是一個switch.但當我看到曉奇大俠的 程序和耳朵灌滿lq等人的爭論后,那時那地,我的心境變化了,我意識到指針代表了先進的生產力, 代表了社會的發展方向,是建設和諧社會的必要條件.不管你用了多長時間C語言,只要你不善于用 一個小針指來指去,你就是那種"用嘴吃飯的高貴騎士,決不用屁股裝彈步槍"的守舊分子和社會發 展的絆腳石.(跑題太遠,刪去1萬字...打住) .言歸正傳,下面的程序適用CPU為Mega16,編譯器為CVAVR 1.24.4a 由于按鍵數目較多,所以按鍵程 序把按鍵事件分為數字鍵,快捷鍵,確認鍵,取消鍵,上下翻鍵幾類,以減小菜單結構的容量.一下菜單 數據在菜單結構數組中的偏移量,有多少個菜單象就有多少個宏定義*/
上傳時間： 2013-11-28
上傳用戶：tianyi223
算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見，主要應用于求Billboard矩陣。按照定義的計算方法乘法運算，嚴重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運算時，矩陣求逆的優化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法（全選主元）求逆的步驟如下： 首先，對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步： 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素，并記住次元素所在的行號和列號，在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k)，j = 0, 1, ..., n-1；j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j)，i, j = 0, 1, ..., n-1；i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k)，i = 0, 1, ..., n-1；i != k 最后，根據在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進行恢復，恢復的原則如下：在全選主元過程中，先交換的行（列）后進行恢復；原來的行（列）交換用列（行）交換來恢復。
上傳時間： 2015-04-09
上傳用戶：wang5829
本程序用C語言實現了集成神經網絡解決廣義異或問題。用神經網絡集成方法做成表決網,可克服初始權值的影響,對神經網絡分類器來說:假設有N個獨立的子網,采用絕對多數投票法,再假設每個子網以1-p的概率給出正確結果,且網絡之間的錯誤不相關,則表決系統發生錯誤的概率為 Perr = ( ) pk(1-p)N-k 當p<1/2時 Perr 隨N增大而單調遞減. 在工程化設計中,先設計并訓練數目較多的子網,然后從中選取少量最佳子網形成表決系統,可以達到任意高的泛化能力。
上傳時間： 2015-05-03
上傳用戶：kiklkook
