設(shè)∑＝{α1, α2…… αn }是n個(gè)互不相同的符號組成的符號集。 Lk＝{β1β2…βk | βiЄ ∑,1≤i≤k}是∑中字符組成的長度為k 的全體字符串。 S是Lk的子集，S是Lk的無分隔符字典是指對任意的S中元素a1a2…ak， b1b2…bk. {a2a3…akb1, a3a4…akb1b2, ……, akb1b2… bk-1 }∩S=Φ。該算法算法，對于給定的正整數(shù)n 和k，計(jì)算 Lk的最大無分隔符字典。
上傳時(shí)間： 2013-12-26
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//Euler 函數(shù)前n項(xiàng)和 /* phi(n) 為n的Euler原函數(shù) if( (n/p) ％ i == 0 ) phi(n)=phi(n/p)*i else phi(n)=phi(n/p)*(i-1) 對于約數(shù)：divnum 如果i|pr[j] 那么 divnum[i*pr[j]]=divsum[i]/(e[i]+1)*(e[i]+2) //最小素因子次數(shù)加1 否則 divnum[i*pr[j]]=divnum[i]*divnum[pr[j]] //滿足積性函數(shù)條件 對于素因子的冪次 e[i] 如果i|pr[j] e[i*pr[j]]=e[i]+1 //最小素因子次數(shù)加1 否則 e[i*pr[j]]=1 //pr[j]為1次 對于本題： 1. 篩素?cái)?shù)的時(shí)候首先會判斷i是否是素?cái)?shù)。 根據(jù)定義，當(dāng) x 是素?cái)?shù)時(shí) phi[x] = x-1 因此這里我們可以直接寫上 phi[i] = i-1 2. 接著我們會看prime[j]是否是i的約數(shù) 如果是，那么根據(jù)上述推導(dǎo)，我們有：phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * prime[j] 否則 phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * (prime[j]-1) (其實(shí)這里prime[j]-1就是phi[prime[j]]，利用了歐拉函數(shù)的積性) 經(jīng)過以上改良，在篩完素?cái)?shù)后，我們就計(jì)算出了phi[]的所有值。 我們求出phi[]的前綴和 */
標(biāo)簽： phi Euler else 函數(shù)
上傳時(shí)間： 2016-12-31
上傳用戶：gyq
c++ Ngô n ngữ C cho vi đ iề u khiể n Các tài liệ u tham khả o, ebook. Programming Microcontrollers in C (Ted Van Sickle) C Programming for Microcontrollers (Joe Pardue SmileyMicros.com ) Programming 16-Bit PIC Microcontrollers in C (Jucio di jasio ) C Programming for AVR Programming embedded system I,II (Michael J . Pont ) ( các tài liệ u này đ ã down load về )
上傳時(shí)間： 2017-07-29
上傳用戶：壞壞的華仔
書 名：Programming Windows程式開發(fā)設(shè)計(jì)指南 出版日期：2000/6/2 書 號：957-8239-73-4 I S B N：957-8239-73-4 原 作 者：Charles Petzold 譯 者：余孟學(xué)
標(biāo)簽： 8239 Programming 957 Windows
上傳時(shí)間： 2015-04-26
上傳用戶：xinyuzhiqiwuwu
本題的算法中涉及的三個(gè)函數(shù)： double bbp(int n,int k,int l) 其中n為十六進(jìn)制位第n位，k取值范圍為0到n+7，用來計(jì)算16nS1，16nS2，16nS3，16nS4小數(shù)部分的每一項(xiàng)。返回每一項(xiàng)的小數(shù)部分。 void pi(int m,int n,int p[]) 計(jì)算從n位開始的連續(xù)m位的十六進(jìn)制數(shù)字。其中p為存儲十六進(jìn)制數(shù)字的數(shù)組。 void div(int p[]) void add(int a[],int b[]) 這兩個(gè)函數(shù)都是為最后把十六進(jìn)制數(shù)字轉(zhuǎn)換為十進(jìn)制數(shù)字服務(wù)的。 最后把1000個(gè)數(shù)字分別存儲在整型數(shù)組r[]中，輸出就是按順序輸出該數(shù)組。
上傳時(shí)間： 2014-01-05
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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：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個(gè)“中心對象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個(gè)對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，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（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時(shí)間： 2016-07-31
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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：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個(gè)“中心對象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對象任意選擇 k 個(gè)對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，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（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復(fù)這一過程直到標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù)開始收斂為止。一般都采用均方差作為標(biāo)準(zhǔn)測度函數(shù). k個(gè)聚類具有以下特點(diǎn)：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開
標(biāo)簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶：chenlong
k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個(gè)數(shù)據(jù)對象劃分為 k個(gè)聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個(gè)“中心對象”（引力中心）來進(jìn)行計(jì)算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數(shù)據(jù)集作為測試對象。
上傳時(shí)間： 2014-01-21
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ADT HuffmanTree{ 數(shù)據(jù)對象：D={ai| ai∈CharSet,i=1,2,……,n, n≥0} 數(shù)據(jù)關(guān)系：R={< ai-1, ai > ai-1, ai∈D, ai-1基本操作P： HuffmanTree() 構(gòu)造函數(shù) ~ HuffmanTree() 析構(gòu)函數(shù) Initialization(int WeightNum) 操作結(jié)果：構(gòu)造哈夫曼樹。 Encoder() 初始條件：哈夫曼樹已存在或者哈夫曼樹已存到文件中。 操作結(jié)果：對字符串進(jìn)行編碼 Decoder() 初始條件：哈夫曼樹已存在且已編碼。 操作結(jié)果：對二進(jìn)制串進(jìn)行譯碼 Print() 初始條件：編碼文件已存在。 操作結(jié)果：把已保存好的編碼文件顯示在屏幕 TreePrinting() 初始條件：哈夫曼樹已存在。 操作結(jié)果：將已在內(nèi)存中的哈夫曼樹以直觀的方式顯示在終端上
標(biāo)簽： ai HuffmanTree CharSet ADT
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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基本思想： 設(shè)所排序序列的記錄個(gè)數(shù)為ｎ。i取1,2,…,n-1,從所有n-i+1個(gè)記錄（R,R[i+1],…,R[n]中找出排序碼最小的記錄，與第ｉ個(gè)記錄交換。執(zhí)行n-1趟 后就完成了記錄序列的排序。
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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