本書是關于計算機科學與工程領域的基礎性研究科目之一——數據結構與算法的專著。 本書在簡要回顧了基本的C++ 程序設計概念的基礎上，全面系統地介紹了隊列、堆棧、樹、圖等基本數據結構，以及貪婪算法、分而治之算法、分枝定界算法等多種算法設計方法，為數據結構與算法的繼續學習和研究奠定了一個堅實的基礎。更為可貴的是，本書不僅僅介紹了理論知識，還提供了50多個應用實例及600多道練習題。 本書內容廣博權威，結構清晰合理，是一本全新的有關數據結構與算法的教材，對于計算機科學與工程領域的從業人員也是一本很好的參考書。
標簽： 計算機科學 工程領域 數據結構 算法
上傳時間： 2015-05-24
上傳用戶：黑漆漆
貨郎擔限界算法.c，貨郎擔分枝限界圖形演示.c
標簽： 算法
上傳時間： 2014-01-22
上傳用戶：思琦琦
最短路徑法分詞程序。將中文句子經過原子切分后生成一個有向無環圖，然后使用Dijkstra算法求出由起點到終點的最短路徑以實現中文分詞。
標簽： 分 最短路徑 程序
上傳時間： 2013-12-27
上傳用戶：yulg
---- Huffman 算法的不同實現 本目錄下的程序用8種不同的方式實現了Huffman編碼算法，這8種方式分別是 * huffman_a 使用鏈表結構生成Huffman樹的算法，這是最基本的實現方法，效率最低。 * huffman_b 使用《數據結構》（嚴蔚敏，吳偉民，1997，C語言版）中給出的算法，將二叉樹存放在連續空間里（靜態鏈表），空間的每個結點內仍有左子樹、右子樹、雙親等指針。 * huffman_c 使用Canonical Huffman編碼，同時對huffman_b的存儲結構進行改造，將二叉樹存放在連續空間tree里，空間的每個結點類型都和結點權值的數據類型相同，空間大小為2*num，tree[0]未用，tree[1..num]是每個元素的權值，生成Huffman后，tree[1..2*num-1]中是雙親結點索引。 * huffman_d 在huffman_c的基礎上，增加預先排序的功能先用QuickSort算法對所有元素的權值從小到大排序，這樣，排序后最前面的兩個元素就是最小的一對元素了。我們可以直接將它們挑出來，組合成一個子樹。然后再子樹的權值用折半插入法插到已排序的元素表中， 保證所有結點有序。為了保證初始元素的順序不變，我們另外使用了一個索引數組，所有排序中的交換操作都是在索引數組中進行的
標簽： Huffman 算法 目錄 方式
上傳時間： 2015-06-12
上傳用戶：xg262122
實現聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數K，將n個對象分到K個類中去，使得類內對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。
標簽： K均值算法 聚類
上傳時間： 2014-12-21
上傳用戶：zhouli
用vc++實現的一個算法程序，主要用到算法是分而治之。
標簽： vc 算法 程序
上傳時間： 2015-06-18
上傳用戶：hfmm633
DES(Data Encrypton Standard) 算法的實現網上已經有很多，本人在此講述的是在DES算法加密過程中如何查看16迭代過程中生成的Ki,Li,Ri,Fi,Si等，這樣可以當做一個DES加密對照器，這樣可以方便的發現你在加密過程中出現的錯誤!
標簽： Encrypton Standard Data DES
上傳時間： 2015-06-22
上傳用戶：zhangliming420
增量式PID的matlab仿真程序。實用了一個差分方程的對象，利用了增量式的PID算法。
標簽： matlab PID 增量式 仿真程序
上傳時間： 2015-06-27
上傳用戶：chenbhdt
1。《遺傳算法的數學基礎》，張文修、梁怡編著 西安交通大學出版社 2000年第一版 遺傳算法（genetic algorithm）是模擬自然界生物進化過程與機制求解問題的一類自組織與自適應的人工智能技術，已廣泛應用于計算機科學、人工智能、信息技術及工程實踐。 本書重點在于闡述遺傳算法的數學基礎。全書共分3章，第1章給出了遺傳算法的幾何理論，第2章給出了遺傳算法的馬爾可夫鏈分析，第3章給出了遺傳算法的收斂理論。 本書可以作為應用數學、計算機科學、系統科學等專業研究生的教材，也可以作為研究遺傳算法的參考書。
上傳時間： 2015-07-01
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2。《遺傳算法——理論、應用與軟件實現》，王小平、曹立明編著 西安交通大學出版社 2002年第一版 本書全面系統地介紹了遺傳算法的基本理論，重點介紹了遺傳算法的經典應用和國內外的新發展。全書共分11章。第1章概述了遺傳算法的產生與發展、基本思想、基本操作以及應用情況；第2章介紹了基本遺傳算法；第3章論述了遺傳算法的數學基礎；第4章分析了遺傳算法的多種改進方法；第5章初步介紹了進貨計算理論體系；第6章介紹了遺傳算法應用于數值優化問題；第7章介紹了遺傳算法應用于組合優化問題；第8章介紹了遺傳算法應用于機器學習；第9章討論了遺傳算法在智能控制中的應用；第10章討論了遺傳算法與人工生命研究的相關問題；第11章介紹了遺傳算法在圖像處理、模式識別中的應用。
標簽： 算法 軟件實現
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