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手機(jī)(jī)數(shù)(shù)據(jù)(jù)線

  • 給定n個(gè)整數(shù)a , a , ,an 1 2  組成的序列。序列中元素i a 的符號(hào)定義為: ï î ï í ì - < = > =

    給定n個(gè)整數(shù)a , a , ,an 1 2  組成的序列。序列中元素i a 的符號(hào)定義為: ï î ï í ì - < = > = 1 0 0 0 1 0 sgn( ) i i i i a a a a 符號(hào)平衡問題要求給定序列的最長符號(hào)平衡段的長度L,即: þ ý ü î í ì = + - = å = £ £ £ max 1| sgn( ) 0 1 j k i i j n k L j i a 。 例如,當(dāng)n=10,相應(yīng)序列為:1,1,-1,-2,0,1,3,-1,2,-1 時(shí),L=9。

    標(biāo)簽: iuml 61516 icirc 序列

    上傳時(shí)間: 2015-10-28

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  • 用遞推法產(chǎn)生正交多項(xiàng)式系

    用遞推法產(chǎn)生正交多項(xiàng)式系,即求alpha[j+1]、beta[j] 入口參數(shù):m是數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù),n是擬合的最高階數(shù), float x[],float y[]是對(duì)應(yīng)縱橫坐標(biāo),出口參數(shù):a[] 是最小二乘擬合參數(shù),alpha[]、beta[]是遞推系數(shù)

    標(biāo)簽: 多項(xiàng)式

    上傳時(shí)間: 2014-01-19

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  • Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負(fù) 2)算法描述: a)初始化:d

    Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權(quán)可正可負(fù) 2)算法描述: a)初始化:dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結(jié)束:dis即為所有點(diǎn)對(duì)的最短路徑矩陣 3)算法小結(jié):此算法簡單有效,由于三重循環(huán)結(jié)構(gòu)緊湊,對(duì)于稠密圖,效率要高于執(zhí)行|V|次Dijkstra算法。時(shí)間復(fù)雜度O(n^3)。 考慮下列變形:如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0,這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個(gè)判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的,我們可以把dis設(shè)成boolean類型,則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍(lán)色部分,可以更直觀地得到I,j的連通情況。

    標(biāo)簽: Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths

    上傳時(shí)間: 2013-12-01

    上傳用戶:dyctj

  • out< "please input the number of the nodes"<<endl cin>>nodesNum cout<<"pl

    out< "please input the number of the nodes"<<endl cin>>nodesNum cout<<"please input the graph"<<endl for( i = 1 i<=nodesNum i++) for( j = 1 j <= nodesNum j++) cin>>graph[i][j] */

    標(biāo)簽: lt the nodesNum number

    上傳時(shí)間: 2013-11-29

    上傳用戶:libinxny

  • 程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序

    程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)程序,用于單因素時(shí)間 序列的預(yù)測,采用了單步與多步相結(jié)合預(yù)測 說明: 采用GA(浮點(diǎn)編碼)優(yōu)化NN的初始權(quán)值W[j][i],V[k][j],然后再采用BP算法 優(yōu)化權(quán)值

    標(biāo)簽: ga_bp_predict cpp 程序 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

    上傳時(shí)間: 2014-02-18

    上傳用戶:冇尾飛鉈

  • 動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方程大家都知道

    動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方程大家都知道,就是 f[i,j]=min{f[i-1,j-1],f[i-1,j],f[i,j-1],f[i,j+1]}+a[i,j] 但是很多人會(huì)懷疑這道題的后效性而放棄動(dòng)規(guī)做法。 本來我還想做Dijkstra,后來變了沒二十行pascal就告訴我數(shù)組越界了……(dist:array[1..1000*1001 div 2]...) 無奈之余看了xj_kidb1的題解,剛開始還覺得有問題,后來豁然開朗…… 反復(fù)動(dòng)規(guī)。上山容易下山難,我們可以從上往下走,最后輸出f[n][1]。 xj_kidb1的一個(gè)技巧很重要,每次令f[i][0]=f[i][i],f[i][i+1]=f[i][1](xj_kidb1的題解還寫錯(cuò)了)

    標(biāo)簽: 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 方程

    上傳時(shí)間: 2014-07-16

    上傳用戶:libinxny

  • function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data) [data_n,in_n] = size(data) m= 2 % Exponent fo

    function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data) [data_n,in_n] = size(data) m= 2 % Exponent for U max_iter = 100 % Max. iteration min_impro =1e-5 % Min. improvement c=3 [center, U, obj_fcn] = fcm(data, c) for i=1:max_iter if F(U)>0.98 break else w_new=eye(in_n,in_n) center1=sum(center)/c a=center1(1)./center1 deta=center-center1(ones(c,1),:) w=sqrt(sum(deta.^2)).*a for j=1:in_n w_new(j,j)=w(j) end data1=data*w_new [center, U, obj_fcn] = fcm(data1, c) center=center./w(ones(c,1),:) obj_fcn=obj_fcn/sum(w.^2) end end display(i) result=zeros(1,data_n) U_=max(U) for i=1:data_n for j=1:c if U(j,i)==U_(i) result(i)=j continue end end end

    標(biāo)簽: data function Exponent obj_fcn

    上傳時(shí)間: 2013-12-18

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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

    //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(duì)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(duì)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(duì)于本題: 1. 篩素?cái)?shù)的時(shí)候首先會(huì)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(huì)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

  • Instead of finding the longest common subsequence, let us try to determine the length of the LCS.

    Instead of finding the longest common subsequence, let us try to determine the length of the LCS. 􀂄 Then tracking back to find the LCS. 􀂄 Consider a1a2…am and b1b2…bn. 􀂄 Case 1: am=bn. The LCS must contain am, we have to find the LCS of a1a2…am-1 and b1b2…bn-1. 􀂄 Case 2: am≠bn. Wehave to find the LCS of a1a2…am-1 and b1b2…bn, and a1a2…am and b b b b1b2…bn-1 Let A = a1 a2 … am and B = b1 b2 … bn 􀂄 Let Li j denote the length of the longest i,g g common subsequence of a1 a2 … ai and b1 b2 … bj. 􀂄 Li,j = Li-1,j-1 + 1 if ai=bj max{ L L } a≠b i-1,j, i,j-1 if ai≠j L0,0 = L0,j = Li,0 = 0 for 1≤i≤m, 1≤j≤n.

    標(biāo)簽: the subsequence determine Instead

    上傳時(shí)間: 2013-12-17

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  • 經(jīng)典動(dòng)態(tài)壓縮DP

    經(jīng)典動(dòng)態(tài)壓縮DP,狀態(tài)是f[i][j],表示第i行,以3進(jìn)制j為狀態(tài)。j的位代表一個(gè)格子,只能是:0表示第i行和第i - 1行都沒有炮兵,1表示第i行沒有炮兵而第i-1行有炮兵,2表示第i行有炮兵

    標(biāo)簽: 動(dòng)態(tài)

    上傳時(shí)間: 2014-01-26

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