實現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構(gòu)造；在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報文中只會出現(xiàn)如下表所示的字符： 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z ， ． 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統(tǒng)應(yīng)具備如下的功能： 1．初始化。從終端（文件）讀入字符集的數(shù)據(jù)信息，。建立哈夫曼樹。 2．編碼：利用已建好的哈夫曼樹對明文文件進(jìn)行編碼，并存入目標(biāo)文件（哈夫曼碼文件）。 3．譯碼：利用已建好的哈夫曼樹對目標(biāo)文件（哈夫曼碼文件）進(jìn)行編碼，并存入指定的明文文件。 4．輸出哈夫曼編碼文件：輸出每一個字符的哈夫曼編碼。
上傳時間： 2014-11-23
上傳用戶：shanml
％ EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation ％ ％ Inputs: ％ X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable ％ k - maximum number of Gaussian components allowed ％ ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) ％ maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) ％ pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) ％ Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) ％ ％ Ouputs: ％ W(1,k) - estimated weights of GM ％ M(d,k) - estimated mean vectors of GM ％ V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM ％ L - log likelihood of estimates ％
標(biāo)簽： multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時間： 2013-12-03
上傳用戶：我們的船長
設(shè)平面上分布著n個白點和n個黑點，每個點用一對坐標(biāo)（x, y）表示。一個黑點b=（xb,yb）支配一個白點w=(xw, yw)當(dāng)且僅當(dāng)xb>=xw和yb>=yw。若黑點b支配白點w，則黑點b和白點w可匹配（可形成一個匹配對）。在一個黑點最多只能與一個白點匹配，一個白點最多只能與一個黑點匹配的前提下，求n個白點和n個黑點的最大匹配對數(shù)。
標(biāo)簽： 分布
上傳時間： 2013-12-20
上傳用戶：米卡
問題描述： 1.初始化輸入:N-參賽學(xué)校總數(shù)，M-男子競賽項目數(shù)，W-女子競賽項目數(shù)； 各項目名次取法有如下幾種： 取前5名：第1名得分 7，第2名得分 5，第3名得分3，第4名得分2，第5名得分 1； 取前3名：第1名得分 5，第2名得分 3，第3名得分2； 用戶自定義：各名次權(quán)值由用戶指定。 2.由程序提醒用戶填寫比賽結(jié)果，輸入各項目獲獎運動員的信息。 3.所有信息記錄完畢后，用戶可以查詢各個學(xué)校的比賽成績，生成團(tuán)體總分報表，查看參賽學(xué)校信息和比賽項目信息等。
上傳時間： 2014-02-08
上傳用戶：redmoons
N位同學(xué)站成一排，音樂老師要請其中的(N-K)位同學(xué)出列，使得剩下的K位同學(xué)排成合唱隊形。 合唱隊形是指這樣的一種隊形：設(shè)K位同學(xué)從左到右依次編號為1，2…，K，他們的身高分別為T1，T2，…，TK， 則他們的身高滿足T1 < T2 < ...< Ti > Ti+1 > … > TK (1 <= i <= K)。 你的任務(wù)是，已知所有N位同學(xué)的身高，計算最少需要幾位同學(xué)出列，可以使得剩下的同學(xué)排成合唱隊形。 Input 輸入包含若干個測試用例。 對于每個測試用例，輸入第一行是一個整數(shù)N(2<=N<=100)，表示同學(xué)的總數(shù)。第二行有N個整數(shù)，用空格分隔，第i個整數(shù)Ti(130<=Ti<=230)是第i位同學(xué)的身高(厘米)。當(dāng)輸入同學(xué)總數(shù)N為0時表示輸入結(jié)束。 Output 對于每個測試案例，輸出包括一行，這一行只包含一個整數(shù)，就是最少需要幾位同學(xué)出列。 Sample Input 8 186 186 150 200 160 130 197 220 3 150 130 140 0 Sample Output 4 1
標(biāo)簽：
上傳時間： 2016-12-06
上傳用戶：jackgao
#include "iostream.h" #include "iomanip.h" #define N 20 //學(xué)習(xí)樣本個數(shù) #define IN 1 //輸入層神經(jīng)元數(shù)目 #define HN 8 //隱層神經(jīng)元數(shù)目 #define ON 1 //輸出層神經(jīng)元數(shù)目 double P[IN] //單個樣本輸入數(shù)據(jù) double T[ON] //單個樣本教師數(shù)據(jù) double W[HN][IN] //輸入層至隱層權(quán)值 double V[ON][HN] //隱層至輸出層權(quán)值 double X[HN] //隱層的輸入 double Y[ON] //輸出層的輸入 double H[HN] //隱層的輸出
標(biāo)簽： define include iostream iomanip
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：凌云御清風(fēng)
樹是由n(n≥0)個結(jié)點組成的有限集合T。n=0的樹稱為空樹；對n>0的樹，有:(1)僅有一個特殊的結(jié)點稱為根結(jié)點，根結(jié)點沒有前驅(qū)結(jié)點；(2)當(dāng)n>1時，除根結(jié)點外其余的結(jié)點分為m(m>0)個互不相交的有限集合T1,T2，…，Tm，其中每個集合Ti本身又是一棵結(jié)構(gòu)和樹類似的子樹。
上傳時間： 2014-01-01
上傳用戶：lgnf
//初始化 initscr() //獲得屏幕尺寸 getmaxyx(stdscr, h, w) //畫背景 for(i=0 i<h i++) for(j=0 j<w j++){ mvaddch(i, j, ACS_CKBOARD) } refresh() //建立窗口 pad = newpad(80, 128) for(i=0 i<80 i++){ char line[128] sprintf(line, "This line in pad is numbered d\n", i) mvwprintw(pad, i, 0, line) } //刷新屏幕 refresh() prefresh(pad, 0, 1, 5, 10, 20, 45) for(i=0 i<50 i++){ prefresh(pad, i+1, 1, 5, 10, 20, 45) usleep(30000) } //等待按鍵 getch()
標(biāo)簽： getmaxyx initscr stdscr for
上傳時間： 2014-08-30
上傳用戶：龍飛艇
CD4000 雙3輸入端或非門+單非門 TI CD4001 四2輸入端或非門 HIT/NSC/TI/GOL 雙4輸入端或非門 NSC CD4006 18位串入/串出移位寄存器 NSC CD4007 雙互補(bǔ)對加反相器 NSC CD4008 4位超前進(jìn)位全加器 NSC CD4009 六反相緩沖/變換器 NSC CD4010 六同相緩沖/變換器 NSC CD4011 四2輸入端與非門 HIT/TI CD4012 雙4輸入端與非門 NSC CD4013 雙主-從D型觸發(fā)器 FSC/NSC/TOS CD4014 8位串入/并入-串出移位寄存器 NSC CD4015 雙4位串入/并出移位寄存器 TI CD4016 四傳輸門 FSC/TI CD4017 十進(jìn)制計數(shù)/分配器 FSC/TI/MOT CD4018 可預(yù)制1/N計數(shù)器 NSC/MOT
上傳時間： 2017-07-20
上傳用戶：lx9076
g a w k或GNU awk是由Alfred V. A h o，Peter J.We i n b e rg e r和Brian W. K e r n i g h a n于1 9 7 7年為U N I X創(chuàng)建的a w k編程語言的較新版本之一。a w k出自創(chuàng)建者姓的首字母。a w k語言（在其所有的版本中）是一種具有很強(qiáng)能力的模式匹配和過程語言。a w k獲取一個文件（或多個文件）來查找匹配特定模式的記錄。當(dāng)查到匹配后，即執(zhí)行所指定的動作。作為一個程序員，你不必操心通過文件打開、循環(huán)讀每個記錄，控制文件的結(jié)束，或執(zhí)行完后關(guān)閉文件。
上傳時間： 2014-01-02
上傳用戶：hwl453472107
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