旅行家問(wèn)題 一個(gè)旅行家想駕駛汽車(chē)以最少的費(fèi)yi 用從一個(gè)城市到另一個(gè)城市（假設(shè)出發(fā)時(shí)油箱是空的）。給定兩個(gè)城市之間的距離為D1、汽車(chē)油箱的容量為C(以升為單位），每升汽油能行駛的距離為 D2，出發(fā)點(diǎn)每升汽油價(jià)格P和沿途油站數(shù)N（N可以為零），油站i離出發(fā)點(diǎn)距離Di,每升汽油價(jià)格Pi(i=1,2...N)。計(jì)算結(jié)果四舍五入至小數(shù)點(diǎn)后兩位。 如果無(wú)法到達(dá)目的地，則輸出“No Solution"。
上傳時(shí)間： 2015-02-14
上傳用戶(hù)：vodssv
空間數(shù)據(jù)庫(kù)中空間數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的應(yīng)用，K-d樹(shù)基本操作的源碼，都在這個(gè)文檔中。
標(biāo)簽： 空間數(shù)據(jù)庫(kù) 空間數(shù)據(jù)
上傳時(shí)間： 2015-03-14
上傳用戶(hù)：qunquan
Hopfield 網(wǎng)——擅長(zhǎng)于聯(lián)想記憶與解迷路 實(shí)現(xiàn)H網(wǎng)聯(lián)想記憶的關(guān)鍵，是使被記憶的模式樣本對(duì)應(yīng)網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的極小值。 設(shè)有M個(gè)N維記憶模式，通過(guò)對(duì)網(wǎng)絡(luò)N個(gè)神經(jīng)元之間連接權(quán) wij 和N個(gè)輸出閾值θj的設(shè)計(jì)，使得: 這M個(gè)記憶模式所對(duì)應(yīng)的網(wǎng)絡(luò)狀態(tài)正好是網(wǎng)絡(luò)能量函數(shù)的M個(gè)極小值。 比較困難，目前還沒(méi)有一個(gè)適應(yīng)任意形式的記憶模式的有效、通用的設(shè)計(jì)方法。 H網(wǎng)的算法 1）學(xué)習(xí)模式——決定權(quán)重 想要記憶的模式，用-1和1的2值表示 模式：-1，-1，1，-1，1，1，... 一般表示： 則任意兩個(gè)神經(jīng)元j、i間的權(quán)重： wij=∑ap(i)ap(j)，p=1…p； P：模式的總數(shù) ap(s)：第p個(gè)模式的第s個(gè)要素（-1或1） wij：第j個(gè)神經(jīng)元與第i個(gè)神經(jīng)元間的權(quán)重 i = j時(shí)，wij=0，即各神經(jīng)元的輸出不直接返回自身。 2)想起模式： 神經(jīng)元輸出值的初始化 想起時(shí)，一般是未知的輸入。設(shè)xi(0)為未知模式的第i個(gè)要素（-1或1） 將xi(0)作為相對(duì)應(yīng)的神經(jīng)元的初始值，其中，0意味t=0。 反復(fù)部分：對(duì)各神經(jīng)元，計(jì)算： xi (t+1) = f (∑wijxj（t）-θi), j=1…n, j≠i n—神經(jīng)元總數(shù) f（）--Sgn（） θi—神經(jīng)元i發(fā)火閾值 反復(fù)進(jìn)行，直到各個(gè)神經(jīng)元的輸出不再變化。
上傳時(shí)間： 2015-03-16
上傳用戶(hù)：JasonC
Routine mampres: To obtain amplitude response from h(exp(jw)). input parameters: h :n dimensioned complex array. the frequency response is stored in h(0) to h(n-1). n :the dimension of h and amp. fs :sampling frequency (Hz). iamp:If iamp=0: The Amplitude Res. amp(k)=abs(h(k)) If iamp=1: The Amplitude Res. amp(k)=20.*alog10(abs(h(k))). output parameters: amp :n dimensioned real array. the amplitude-frequency response is stored in amp(0) to amp(n-1). Note: this program will generate a data file "filename.dat" . in chapter 2
標(biāo)簽： dimensione parameters amplitude response
上傳時(shí)間： 2013-12-19
上傳用戶(hù)：xfbs821
《算法分析與設(shè)計(jì)》中的 “矩陣連乘程序”給定n個(gè)矩陣｛A1,A2,…,An｝，其中Ai與Ai+1是可乘的，i=1,2 ,…,n-1。由于矩陣滿(mǎn)足乘法的結(jié)合律，根據(jù)加括號(hào)的如何確定計(jì)算矩陣連乘積的計(jì)算次序，使得依此次序計(jì)算矩陣連乘積需要的數(shù)乘次數(shù)最少。
上傳時(shí)間： 2015-11-22
上傳用戶(hù)：ma1301115706
很好的搜索： 給你很多長(zhǎng)度不定的木棒，將他們分成幾組，每組中的總長(zhǎng)度作為這組的標(biāo)示值，請(qǐng)給出一種分組方法，能使得所有標(biāo)示值中的最小值最大。 Input 多組，每組兩行，第一行是一個(gè)N和K，代表有N根木棒，分成K組，第二行是N個(gè)數(shù)字，代表木棒的長(zhǎng)度。（N不超過(guò)100，K不超過(guò)20，每根木棒長(zhǎng)度不超過(guò)1000） Output 輸出所有標(biāo)示值中的最小值的最大值。 Sample Input 5 3 1 3 5 7 9 5 3 89 59 68 35 29 Sample Output 8 89
上傳時(shí)間： 2013-12-23
上傳用戶(hù)：nairui21
給定n個(gè)矩陣{A1,A2,…,An}，其中Ai與Ai+1是可乘的，i=1,2,…,n-1。考察這n個(gè)矩陣的連乘積A1A2…An。由于矩陣乘法滿(mǎn)足結(jié)合律，故計(jì)算矩陣的連乘積可以有許多不同的計(jì)算次序，這種計(jì)算次序可以用加括號(hào)的方式來(lái)確定。若一個(gè)矩陣連乘積的計(jì)算次序完全確定，則可以依此次序反復(fù)調(diào)用2個(gè)矩陣相乘的標(biāo)準(zhǔn)算法（有改進(jìn)的方法，這里不考慮）計(jì)算出矩陣連乘積。若A是一個(gè)p×q矩陣，B是一個(gè)q×r矩陣，則計(jì)算其乘積C=AB的標(biāo)準(zhǔn)算法中，需要進(jìn)行pqr次數(shù)乘。
上傳時(shí)間： 2016-06-18
上傳用戶(hù)：hjshhyy
為了開(kāi)發(fā)出適用于各種無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用和業(yè)務(wù)，人們通過(guò)不斷的努力，制定了一個(gè)業(yè)界的技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)和規(guī)范，這就是無(wú)線(xiàn)應(yīng)用協(xié)議 [ WAP ]。無(wú)線(xiàn)應(yīng)用環(huán)境（Wireless ApplicationE n v i r o n m e n t，WA E）是WAP協(xié)議的一部分，它定義了各種無(wú)線(xiàn)終端，諸如移動(dòng)電話(huà)、尋呼機(jī)和個(gè)人數(shù)字助理（P D A）上使用的應(yīng)用結(jié)構(gòu)。
標(biāo)簽： 無(wú)線(xiàn)通信網(wǎng)絡(luò)
上傳時(shí)間： 2017-03-13
上傳用戶(hù)：BIBI
//建立頂級(jí)窗口 toplevel = XtVaAppInitialize[&app, "List", NULL, 0, &argc, argv, NULL, NULL] //建立列表上的復(fù)合字符串 for[i=0 i<12 i++] str_months[i] = XmStringCreateSimple[months[i]] //建立列表 n = 0 XtSetArg[args[n], XmNitems, str_months] n++ XtSetArg[args[n], XmNitemCount, 12] n++ XtSetArg[args[n], XmNvisibleItemCount, 8] n++ //XtSetArg[args[n], XmNscrollBarDisplayPolicy, XmSTATIC] n++ //XtSetArg[args[n], XmNlistSizePolicy, XmCONSTANT] n++ XtSetArg[args[n], XmNselectionPolicy, XmEXTENDED_SELECT] n++ list = XmCreateScrolledList[toplevel, "list", args, n] XtManageChild[list] for[i=0 i<12 i++] XmStringFree[str_months[i]] //顯示窗口 XtRealizeWidget[toplevel] //進(jìn)入事件循環(huán) XtAppMainLoop[app]
標(biāo)簽： NULL XtVaAppInitialize toplevel List
上傳時(shí)間： 2013-12-21
上傳用戶(hù)：asdkin
哈夫曼樹(shù)又稱(chēng)最優(yōu)二叉樹(shù)，是一種帶權(quán)路徑長(zhǎng)度最短的二叉樹(shù)。所謂樹(shù)的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度，就是樹(shù)中所有的葉結(jié)點(diǎn)的權(quán)值乘上其到根結(jié)點(diǎn)的路徑長(zhǎng)度（若根結(jié)點(diǎn)為0層，葉結(jié)點(diǎn)到根結(jié)點(diǎn)的路徑長(zhǎng)度為葉結(jié)點(diǎn)的層數(shù)）。樹(shù)的帶權(quán)路徑長(zhǎng)度記為WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N個(gè)權(quán)值Wi(i=1,2,...n)構(gòu)成一棵有N個(gè)葉結(jié)點(diǎn)的二叉樹(shù)，相應(yīng)的葉結(jié)點(diǎn)的路徑長(zhǎng)度為L(zhǎng)i(i=1,2,...n)。可以證明哈夫曼樹(shù)的WPL是最小的。
上傳時(shí)間： 2017-06-09
上傳用戶(hù)：wang5829
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