傅清祥 算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 它覆蓋了《計(jì)算機(jī)學(xué)科教學(xué)計(jì)劃1993》中開(kāi)列的關(guān)于算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)主科目的所有知識(shí)單元。其主要內(nèi)容有:算法與數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的概念、抽象數(shù)據(jù)類(lèi)型(ADT)、基于序列的ADT(如表,棧,隊(duì)列和串等)。反映層次關(guān)系的ADT(如樹(shù),堆和各種平衡樹(shù)等)、關(guān)于集合的ADT(如字典,優(yōu)先隊(duì)列和共查集等)、算法設(shè)計(jì)的策略與技巧、排序與選擇算法、圖的算法、問(wèn)題的計(jì)算復(fù)雜性、并行算法。 全書(shū)強(qiáng)調(diào)“算法”與“數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)”之間密不可分的聯(lián)系,因而強(qiáng)調(diào)融數(shù)據(jù)類(lèi)型與定義在數(shù)據(jù)類(lèi)型上的運(yùn)算于一體的抽象數(shù)據(jù)類(lèi)型,為面向?qū)ο蟮某绦蛟O(shè)計(jì)方法打下扎實(shí)的基礎(chǔ)。 本書(shū)以知識(shí)單元為基本構(gòu)件,具有可拆卸性和可重組性,內(nèi)容豐富,表述詳細(xì),適合不同類(lèi)型的院校按照不同的培養(yǎng)規(guī)格組織教學(xué),其中基礎(chǔ)部分可作為計(jì)算機(jī)學(xué)科各專(zhuān)業(yè)本科生的教材,高級(jí)專(zhuān)題部分可作為高年級(jí)本科生或研究生的教材。
標(biāo)簽: ADT 1993 算法 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)
上傳時(shí)間: 2014-11-26
上傳用戶(hù):dyctj
源碼天空中的序列產(chǎn)生情況 適用于為隨即嗎
標(biāo)簽: 源碼 序列
上傳時(shí)間: 2013-12-31
上傳用戶(hù):moerwang
時(shí)間序列分析中著名的OxMetrics軟件包,具體的運(yùn)用需要花功夫了。
標(biāo)簽: OxMetrics 時(shí)間序列 分 軟件包
上傳時(shí)間: 2015-09-18
上傳用戶(hù):moshushi0009
經(jīng)濟(jì)類(lèi)的實(shí)用的時(shí)間序列分析軟件包,已經(jīng)是目前最好的版本了。USCD_GARCH,可以研究非平穩(wěn)時(shí)間序列數(shù)據(jù)。
標(biāo)簽: 經(jīng)濟(jì) 時(shí)間序列 分析軟件
上傳用戶(hù):qw12
這個(gè)是時(shí)間序列分析的可視化工具,具體的使用可以到mathworks網(wǎng)站上查詢(xún)。
標(biāo)簽: 時(shí)間序列 分 可視 化工
上傳時(shí)間: 2014-01-22
上傳用戶(hù):tedo811
時(shí)間序列的時(shí)頻分析工具箱,應(yīng)該在業(yè)內(nèi)有較大的影響力。具體的幫助文件可以在壓縮包內(nèi)看到。
標(biāo)簽: 時(shí)間序列 工具箱 時(shí)頻分析
上傳時(shí)間: 2014-12-03
上傳用戶(hù):sunjet
通過(guò)系統(tǒng)API 獲得硬盤(pán)物理序列號(hào) 通過(guò)系統(tǒng)API 獲得硬盤(pán)物理序列號(hào)
標(biāo)簽: API 硬盤(pán) 物理
上傳用戶(hù):ruixue198909
建立面向?qū)ο蟮氖澜缬^——對(duì)對(duì)象模型的通俗理解(邱嘉文) 1.通過(guò)通俗簡(jiǎn)單的生活事例來(lái)演繹對(duì)象建模的基本概念。 2.開(kāi)闊學(xué)員視野,讓學(xué)員輕松樹(shù)立面向?qū)ο蟮氖澜缬^。 3.讓學(xué)員掌握用面向?qū)ο蠓椒ǚ治鰡?wèn)題的要領(lǐng)。 4.為學(xué)員學(xué)習(xí)對(duì)象建模方法熱身。
標(biāo)簽: 對(duì)象模型 對(duì)象 基本概念
上傳時(shí)間: 2015-09-19
上傳用戶(hù):qiao8960
隨著新的數(shù)學(xué)工具小波分析的實(shí)用化為基于NN負(fù)荷預(yù)測(cè)模型性能的改善提供了理論依據(jù)對(duì)于電力系統(tǒng)負(fù)荷非線(xiàn)性時(shí)間序列的辨識(shí)在預(yù)測(cè)方法研究中應(yīng)給予重視在本文所用的基于小波原理和NN融合的預(yù)測(cè)原理是具有強(qiáng)的非線(xiàn)性時(shí)間序列的辯能力由研究和仿真表明它能有效提高預(yù)測(cè)的精度
標(biāo)簽: 非線(xiàn)性 小波分析 負(fù)荷預(yù)測(cè) 模型
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在matlab中生成單邊指數(shù)調(diào)幅信號(hào). y=amexpols(N,t0)N生成信號(hào)的點(diǎn)數(shù),t0函數(shù)的起始點(diǎn),y返回信號(hào).
標(biāo)簽: amexpols matlab 調(diào)幅信號(hào) 信號(hào)
上傳時(shí)間: 2014-11-27
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