石子合并問題 在一個(gè)圓形操場的四周擺放著n 堆石子。現(xiàn)要將石子有次序地合并成一堆。規(guī)定每次只能選相鄰的2 堆石子合并成新的一堆，并將新的一堆石子數(shù)記為該次合并的得分。試設(shè)計(jì)一個(gè)算法，計(jì)算出將n堆石子合并成一堆的最小得分和最大得分。
標(biāo)簽： 合并
上傳時(shí)間： 2016-02-11
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鏈接指針：指出下一個(gè)到達(dá)進(jìn)程的進(jìn)程控制塊首地址。按照進(jìn)程到達(dá)的順序排隊(duì)。系統(tǒng)設(shè)置一個(gè)隊(duì)頭和隊(duì)尾指針分別指向第一個(gè)和最后一個(gè)進(jìn)程。新生成的進(jìn)程放隊(duì)尾。 估計(jì)運(yùn)行時(shí)間、到達(dá)時(shí)間以及進(jìn)程狀態(tài)一第一題中相同。 （2）為每個(gè)進(jìn)程任意確定一個(gè)要求運(yùn)行時(shí)間和到達(dá)時(shí)間。 （3）按照進(jìn)程到達(dá)的先后順序排成一個(gè)循環(huán)隊(duì)列。再設(shè)一個(gè)隊(duì)首指針指向第一個(gè)到達(dá)進(jìn)程的首址。 （4）執(zhí)行處理機(jī)調(diào)度時(shí)，開始選擇隊(duì)首的第一個(gè)進(jìn)程運(yùn)行。另外再設(shè)一個(gè)當(dāng)前運(yùn)行進(jìn)程指針，指向當(dāng)前正在運(yùn)行的進(jìn)程。 （5）由于本實(shí)驗(yàn)是模擬實(shí)驗(yàn)，所以對被選中進(jìn)程并不實(shí)際啟動運(yùn)行，而只是執(zhí)行：估計(jì)運(yùn)行時(shí)間減1、輸出當(dāng)前運(yùn)行進(jìn)程的名字。用這兩個(gè)操作來模擬進(jìn)程的一次運(yùn)行。 （6）進(jìn)程運(yùn)行一次后，以后的調(diào)度則將當(dāng)前指針依次下移一個(gè)位置，指向下一個(gè)進(jìn)程，即調(diào)整當(dāng)前運(yùn)行指針指向該進(jìn)程的鏈接指針?biāo)高M(jìn)程，以指示應(yīng)運(yùn)行進(jìn)程。同時(shí)還應(yīng)判斷該進(jìn)程的剩余運(yùn)行時(shí)間是否為零。若不為零，則等待下一輪的運(yùn)行；若該進(jìn)程的剩余運(yùn)行時(shí)間為零，則將該進(jìn)程的狀態(tài)置為完成態(tài)C，并退出循環(huán)隊(duì)列。 （7）若就緒隊(duì)列不為空，則重復(fù)上述的步驟（5）和（6），直到所有進(jìn)程都運(yùn)行完為止。
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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操作系統(tǒng)構(gòu)成實(shí)驗(yàn) Linux 操作系統(tǒng)的啟動流程 開機(jī)載入程序—引導(dǎo)軟件LILO 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)思想 配置新內(nèi)核bzImage 制作啟動盤(Boot盤) 制作根文件系統(tǒng)盤 系統(tǒng)整合 系統(tǒng)測試
標(biāo)簽： bzImage Linux LILO Boot
上傳時(shí)間： 2014-07-26
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VerilogHDL_advanced_digital_design_code_Ch11 VerilogHDL高級數(shù)字設(shè)計(jì)源碼Ch
標(biāo)簽： VerilogHDL_advanced_digital_desig VerilogHDL n_code_Ch 11
上傳時(shí)間： 2016-02-13
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操作系統(tǒng)調(diào)度算法按照優(yōu)先級的大小找到適合新進(jìn)程的位置進(jìn)行排序
標(biāo)簽： 操作系統(tǒng) 優(yōu)先級 排序 調(diào)度算法
上傳時(shí)間： 2016-02-13
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到車控制系統(tǒng) C語言(單晶片控制) 可搭配語音檔
上傳時(shí)間： 2016-02-13
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新課程改革教學(xué)環(huán)境下，開發(fā)我校信息技術(shù)校本教程，這是七年級上冊。
上傳時(shí)間： 2016-02-14
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一種新的基于特征點(diǎn)的圖像匹配算法，簡單高效，只是現(xiàn)在沒有實(shí)現(xiàn)源碼。
上傳時(shí)間： 2016-02-14
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delphi100例,都是很實(shí)用的例子,新老手都可以
上傳時(shí)間： 2016-02-14
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在圖像模板匹配問題中,基于像素灰度值的相關(guān)算法盡管已經(jīng)十分普遍,并得到廣泛的應(yīng)用,但目前此類算法都還存在有時(shí)間復(fù)雜度高、對圖像亮度與尺寸變化敏感等缺點(diǎn).為了克服這些缺點(diǎn),提出一種新的基于圖像灰度值的編碼表示方法.這種方法將圖像分割為一定大小的方塊(稱為R-塊),計(jì)算每個(gè)R-塊圖像的總灰度值,并根據(jù)它與相鄰R-塊灰度值的排序關(guān)系進(jìn)行編碼.然后通過各個(gè)R-塊編碼值的比較,實(shí)現(xiàn)圖像與模板的匹配.新算法中各個(gè)R-塊編碼的計(jì)算十分簡單 匹配過程只要對編碼值進(jìn)行相等比較,而且可以采用快速的比較算法.新算法對像素灰度的變化與噪聲具有魯棒性,其時(shí)間復(fù)雜度是O(M2log(N)).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法比現(xiàn)有的灰度相關(guān)算法的計(jì)算時(shí)間快了兩個(gè)數(shù)量級.
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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