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模擬開(kāi)關(guān)

《計算機算法基礎》關于選擇問題算法：找第k小元素

《計算機算法基礎》關于選擇問題算法：找第k小元素，時間復雜度為O（n）；

標簽： 算法計算機元素

上傳時間： 2013-12-31

上傳用戶：天涯
if (pfile() == 0) unlink(inname) else fprintf(stderr, "%s: I/O Error -- File unchanged ", inna

if (pfile() == 0) unlink(inname) else fprintf(stderr, "%s: I/O Error -- File unchanged\n", inname) fclose(outfile) fclose(infile) } exit(0)

標簽： unchanged fprintf inname unlink

上傳時間： 2015-03-12

上傳用戶：l254587896
系統資源(r1…rm),共有m類

系統資源(r1…rm),共有m類，每類數目為r1…rm。隨機產生進程Pi(id,s(j,k)，t),0

標簽： rm 資源

上傳時間： 2014-01-27

上傳用戶：天誠24
實現聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數K

實現聚類K均值算法： K均值算法：給定類的個數K，將n個對象分到K個類中去，使得類內對象之間的相似性最大，而類之間的相似性最小。缺點：產生類的大小相差不會很大，對于臟數據很敏感。改進的算法：k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心的作用，這樣的一個medoid就標識了這個類。步驟： 1，任意選取K個對象作為medoids（O1,O2,…Oi…Ok）。以下是循環的： 2，將余下的對象分到各個類中去（根據與medoid最相近的原則）； 3，對于每個類（Oi）中，順序選取一個Or，計算用Or代替Oi后的消耗—E（Or）。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了，下面就再轉到2。 4，這樣循環直到K個medoids固定下來。這種算法對于臟數據和異常數據不敏感，但計算量顯然要比K均值要大，一般只適合小數據量。

標簽： K均值算法聚類

上傳時間： 2015-04-03

上傳用戶：sardinescn
求解網絡中的最短路徑。假設某個計算機網絡有n個站點

求解網絡中的最短路徑。假設某個計算機網絡有n個站點，依次編號為1,2,…,n；有的站點之間有直接的線路連接（即這兩個站點之間沒有其它站點），有的站點之間沒有直接的線路連接。如果用三元組（i,j,f）來表示該網絡中的站點I和站點j之間有直接的線路連接且它們之間的距離為f 當已知該網絡各站點之間的直接連接情況由m個三元組（i1,j1,f1）,(i2,j2,f2),…,(im,jm,fm)確定時，要求計算出對于網絡中任意一個站點g(1≤g≤n)到其余各站點的最短距離。

標簽： 網絡最短路徑站點計算機網絡

上傳時間： 2013-12-27

上傳用戶：asdkin
如果整數A的全部因子(包括1

如果整數A的全部因子(包括1，不包括A本身)之和等于B；且整數B的全部因子(包括1，不包括B本身)之和等于A，則將整數A和B稱為親密數。求3000以內的全部親密數。 *題目分析與算法設計按照親密數定義，要判斷數a是否有親密數，只要計算出a的全部因子的累加和為b，再計算b的全部因子的累加和為n，若n等于a則可判定a和b是親密數。計算數a的各因子的算法：用a依次對i(i=1~a/2)進行模運算，若模運算結果等于0，則i為a的一個因子；否則i就不是a的因子。 *

標簽： 整數

上傳時間： 2015-04-24

上傳用戶：金宜
．數據結構假設有M個進程N類資源

．數據結構假設有M個進程N類資源，則有如下數據結構： MAX[M*N] M個進程對N類資源的最大需求量 AVAILABLE[N] 系統可用資源數 ALLOCATION[M*N] M個進程已經得到N類資源的資源量 NEED[M*N] M個進程還需要N類資源的資源量 2．銀行家算法設進程I提出請求Request[N]，則銀行家算法按如下規則進行判斷。 (1)如果Request[N]<=NEED[I，N]，則轉(2)；否則，出錯。 (2)如果Request[N]<=AVAILABLE，則轉(3)；否則，出錯。 (3)系統試探分配資源，修改相關數據： AVAILABLE=AVAILABLE-REQUEST ALLOCATION=ALLOCATION+REQUEST NEED=NEED-REQUEST (4)系統執行安全性檢查，如安全，則分配成立；否則試探險性分配作廢，系統恢復原狀，進程等待。 3．安全性檢查 (1)設置兩個工作向量WORK=AVAILABLE；FINISH[M]=FALSE (2)從進程集合中找到一個滿足下述條件的進程， FINISH[i]=FALSE NEED<=WORK 如找到，執行(3)；否則，執行(4) (3)設進程獲得資源，可順利執行，直至完成，從而釋放資源。 WORK=WORK+ALLOCATION FINISH=TRUE GO TO 2 (4)如所有的進程Finish[M]=true，則表示安全；否則系統不安全。

標簽： 數據結構進程資源

上傳時間： 2014-01-05

上傳用戶：moshushi0009
數據結構假設有M個進程N類資源

數據結構假設有M個進程N類資源，則有如下數據結構： MAX[M*N] M個進程對N類資源的最大需求量 AVAILABLE[N] 系統可用資源數 ALLOCATION[M*N] M個進程已經得到N類資源的資源量 NEED[M*N] M個進程還需要N類資源的資源量 2．銀行家算法設進程I提出請求Request[N]，則銀行家算法按如下規則進行判斷。 (1)如果Request[N]<=NEED[I，N]，則轉(2)；否則，出錯。 (2)如果Request[N]<=AVAILABLE，則轉(3)；否則，出錯。 (3)系統試探分配資源，修改相關數據： AVAILABLE=AVAILABLE-REQUEST ALLOCATION=ALLOCATION+REQUEST NEED=NEED-REQUEST (4)系統執行安全性檢查，如安全，則分配成立；否則試探險性分配作廢，系統恢復原狀，進程等待。 3．安全性檢查 (1)設置兩個工作向量WORK=AVAILABLE；FINISH[M]=FALSE (2)從進程集合中找到一個滿足下述條件的進程， FINISH[i]=FALSE NEED<=WORK 如找到，執行(3)；否則，執行(4) (3)設進程獲得資源，可順利執行，直至完成，從而釋放資源。 WORK=WORK+ALLOCATION FINISH=TRUE GO TO 2 (4)如所有的進程Finish[M]=true，則表示安全；否則系統不安全。

標簽： 數據結構進程資源

上傳時間： 2013-12-24

上傳用戶：alan-ee
本程序用C語言實現了集成神經網絡解決廣義異或問題。用神經網絡集成方法做成表決網,可克服初始權值的影響,對神經網絡分類器來說:假設有N個獨立的子網,采用絕對多數投票法,再假設每個子網以1-p的概率給出正

本程序用C語言實現了集成神經網絡解決廣義異或問題。用神經網絡集成方法做成表決網,可克服初始權值的影響,對神經網絡分類器來說:假設有N個獨立的子網,采用絕對多數投票法,再假設每個子網以1-p的概率給出正確結果,且網絡之間的錯誤不相關,則表決系統發生錯誤的概率為 Perr = ( ) pk(1-p)N-k 當p<1/2時 Perr 隨N增大而單調遞減. 在工程化設計中,先設計并訓練數目較多的子網,然后從中選取少量最佳子網形成表決系統,可以達到任意高的泛化能力。

標簽： 神經網絡子網程序 C語言

上傳時間： 2015-05-03

上傳用戶：kiklkook
1.能實現不同的個數的矩陣連乘. 2.最后矩陣大小是8X8. 3是最優的矩陣相乘. 描述：給定n 個矩陣｛A1, A2,...,An｝

1.能實現不同的個數的矩陣連乘. 2.最后矩陣大小是8X8. 3是最優的矩陣相乘. 描述：給定n 個矩陣｛A1, A2,...,An｝，其中Ai與Ai+1是可乘的，i=1，2…，n-1?？疾爝@n個矩陣的連乘積A1A2...An。矩陣A 和B 可乘的條件是矩陣A的列數等于矩陣B 的行數。若A 是一個p x q矩陣，B是一個q * r矩陣，則其乘積C=AB是一個p * r矩陣,需要pqr次數乘。

標簽： 矩陣 An 矩陣相乘

上傳時間： 2013-12-04

上傳用戶：wang5829

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