(1).問題描述：集裝箱的裝箱問題 給定一個集裝箱，其長為L，寬為W和高為H，現(xiàn)有一批圓柱形木材，每根木材的長均為L，但是半徑不同，設(shè)第i根木材半徑為ri。問如何裝箱，使得集裝箱的空間利用率最高？ (2).程序設(shè)計要求： a. 設(shè)計一個貪心算法 b. 任給一個輸入實例，能輸出集裝箱的空間利用率 c. 能用圖形演示裝箱的過程 演示： 輸入要測試的文件名，如c17.txt，程序?qū)⒔o出結(jié)果，并用圖形演示。
標(biāo)簽： 集裝箱
上傳時間： 2014-01-07
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基于rsa算法實現(xiàn)的用兩個質(zhì)數(shù)進行數(shù)據(jù)加密的算法，可靠度非常高，為vc++6.0工程
標(biāo)簽： rsa 算法 數(shù)據(jù)加密
上傳時間： 2013-12-19
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BM 算法是一個較優(yōu)的模式匹配算法。一般，如果不考慮模式串的長度，一個具有時間復(fù)雜度O(n)的算法應(yīng)該是最優(yōu)的了，但是事實不是如此。BM算法可以實現(xiàn)更高效率的模式匹配。分析和實驗說明，BM匹配算法對于那些字符集比較大，而模式串中出現(xiàn)的字符比較少的時候，工作效率最快。而且，考慮KMP匹配方式的優(yōu)化，可以結(jié)合KMP匹配和BM匹配，進一步提高效率。
標(biāo)簽： 算法 BM 模式匹配
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最小生成樹Prim算法的實現(xiàn)，時間復(fù)雜度Ｏ（n２）
標(biāo)簽： Prim 生成樹 算法
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：wab1981
java語言版的ostu算法，可用于計算灰度圖象分層的閾值
標(biāo)簽： java ostu 語言 算法
上傳時間： 2016-05-03
上傳用戶：bcjtao
Apriori算法是發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則領(lǐng)域的經(jīng)典算法。該算法將發(fā)現(xiàn)關(guān)聯(lián)規(guī)則的過程分為兩個步驟：第一步通過迭代，檢索出事務(wù)數(shù)據(jù)庫中的所有頻繁項集，即支持度不低于用戶設(shè)定的閾值的項集；第二步利用頻繁項集構(gòu)造出滿足用戶最小信任度的規(guī)則
標(biāo)簽： Apriori 算法 發(fā)現(xiàn) 關(guān)聯(lián)規(guī)則
上傳時間： 2014-01-09
上傳用戶：dave520l
基于遺傳算法的智能組卷研究與應(yīng)用 詳細(xì)介紹了改進的動態(tài)分層遺傳算法應(yīng)用于組卷問題的解決步驟，涵蓋了其中的各項關(guān)鍵技術(shù) 包括模擬試題庫的建立、組卷策略、編碼方案、適應(yīng)度函數(shù)的確定、選擇交叉變異算子、動態(tài)分層遺傳算法的實現(xiàn)等。
標(biāo)簽： 算法 動態(tài) 分層 應(yīng)用于
上傳時間： 2016-05-10
上傳用戶：Miyuki
根據(jù)相似度去重，把文本很相似的刪除掉，基于VSM的算法的實現(xiàn)。
標(biāo)簽： 去重
上傳時間： 2013-12-18
上傳用戶：懶龍1988
一種 較新的聚類算法 Dominant-set 的代碼，包括聚類算法的代碼和測試代碼。該算法最大特點 就是基于圖理論的 ，相對于Normalized Cut,計算復(fù)雜度低很多，況且能自動決定類的個數(shù)
標(biāo)簽： Dominant-set 聚類算法 代碼
上傳時間： 2013-12-20
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摘 要 該文提出了一種新的圖像閾值分割算法。該算法通過求取最大模糊熵準(zhǔn)則下，灰度均值直方圖的最佳模糊劃分 參數(shù)來確定兩個模糊集 和 ，圖像分割閾值即選取為兩個模糊集的交點。該算法用 的模糊熵定義適應(yīng)度函數(shù)， . / 01234 采用改進的遺傳算法尋求最佳模糊參數(shù)。該文對遺傳算法的改進包括，給出了縮短染色體碼長的編碼方法和性能良好的 改進的單點交叉算子和均勻變異算子。實驗結(jié)果表明，該算法的分割效果與二維模糊熵算法接近，而計算時間還沒有用 到二維模糊熵算法的一半。
標(biāo)簽： 算法 圖像 準(zhǔn)則 閾值分割
上傳時間： 2013-12-27
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