一個(gè)小射擊遊戲 po 上來(lái)跟大家分享 最主要的是 如果有大大玩了以後 看看有沒(méi)有什麼改進(jìn)的地方 讓我可以多學(xué)習(xí)改進(jìn) 求一下進(jìn)步 謝謝大家
上傳時(shí)間: 2015-05-22
上傳用戶:維子哥哥
最優(yōu)合并問(wèn)題 給定K個(gè)排好序的序列s1,s2,...,sk,用2 路合并算法將這k個(gè)序列合并成一個(gè)序列。 假設(shè)所采用的2路合并算法合并2個(gè)長(zhǎng)度分另為m 和n的序列需要m+n-1次比較。試設(shè)計(jì)一個(gè)算法確定合并這個(gè)序列的最優(yōu)合并順序,使所需的總比較次數(shù)最少。
上傳時(shí)間: 2014-11-29
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最小重量機(jī)器設(shè)計(jì)問(wèn)題 設(shè)某一機(jī)器由n個(gè)部件組成,每一種部件都可以從m個(gè)不同的供應(yīng)商處購(gòu)得。設(shè)w(i,j)是從供應(yīng)商j處購(gòu)得的部件i的重量,C(i,j)是相應(yīng)的價(jià)格。 設(shè)計(jì)一個(gè)優(yōu)先列式分支限界法,給出總價(jià)格不超過(guò)c的最小重量機(jī)器設(shè)計(jì)。
標(biāo)簽: 機(jī)器 設(shè)計(jì)問(wèn)題 部件
上傳時(shí)間: 2014-01-22
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用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的向后處理法求解背包問(wèn)題的最優(yōu)決策序列。即給定一個(gè)背包序列的重量和相對(duì)應(yīng)的效益值。做出一個(gè)最優(yōu)決策序列Xi(i=1~n),使得最終效益和最大。
標(biāo)簽: 序列 Xi 動(dòng)態(tài)規(guī)劃 后處
上傳時(shí)間: 2015-06-02
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從N個(gè)無(wú)序數(shù)據(jù)中找K個(gè)最大值的快速算法; 數(shù)據(jù)挖掘課程作業(yè)。
標(biāo)簽: 數(shù)據(jù) 快速算法 數(shù)據(jù)挖掘
上傳時(shí)間: 2013-12-16
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帶有期限的作業(yè)排序問(wèn)題:假定只能在一臺(tái)機(jī)器上處理n個(gè)作業(yè),每個(gè)作業(yè)均可在單位時(shí)間內(nèi)完成;又假定每個(gè)作業(yè)i都有一個(gè)截止期限di>0(它是整數(shù)),當(dāng)且僅當(dāng)作業(yè)i在它的期限截止以前被完成時(shí),則獲得pi>0的效益。求具有最大效益值的可行解。 文件中包含詳細(xì)的源代碼和注釋,以實(shí)現(xiàn)這個(gè)經(jīng)典的問(wèn)題。
上傳時(shí)間: 2014-01-14
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最小平方近似法 (least-squares approximation) 是用來(lái)求出一組離散 (discrete) 數(shù)據(jù)點(diǎn)的近似函數(shù) (approximating function),作實(shí)驗(yàn)所得的數(shù)據(jù)亦常使用最小平方近似法來(lái)達(dá)成曲線密合 (curve fitting)。以下所介紹的最小平方近似法是使用多項(xiàng)式作為近似函數(shù),除了多項(xiàng)式之外,指數(shù)、對(duì)數(shù)方程式亦可作為近似函數(shù)。關(guān)於最小平方近似法的計(jì)算原理,請(qǐng)參閱市面上的數(shù)值分析書(shū)籍
標(biāo)簽: least-squares approximation approximating discrete
上傳時(shí)間: 2015-06-21
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問(wèn)題算法源代碼:騎士遍歷、萬(wàn)年歷、N皇后問(wèn)題回溯算法、動(dòng)態(tài)計(jì)算網(wǎng)絡(luò)最長(zhǎng)最短路線、貨郎擔(dān)分枝限界圖形演示、貨郎擔(dān)限界算法、矩陣乘法動(dòng)態(tài)規(guī)劃、網(wǎng)絡(luò)最短路徑Dijkstra算法
標(biāo)簽: Dijkstra 算法 網(wǎng)絡(luò) 源代碼
上傳時(shí)間: 2014-01-06
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設(shè)n個(gè)不同的整數(shù)排好序后存于T[0:n-1]中。若存在一個(gè)下標(biāo)I,0<I<n,使得t[I]=I,設(shè)計(jì)一個(gè)有效算法找到這個(gè)下標(biāo)。要求算法在最壞情況下的計(jì)算時(shí)間為O(logn).
上傳時(shí)間: 2015-07-15
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拉格朗日插值多項(xiàng)式擬合,牛頓插值多項(xiàng)式,歐拉方程解偏微分方程,使用極限微分求解導(dǎo)數(shù)(微分),微分方程組的N=4龍格庫(kù)塔解法,雅可比爹迭代法解方程AX=B,最小二乘多項(xiàng)式擬合,組合辛普生公式求解積分,用三角分解法解方程AX=B
標(biāo)簽: 多項(xiàng)式 插值 微分 方程
上傳時(shí)間: 2015-07-23
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