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浮點(diǎn)(diǎn)算法

這是一個(gè)將Dijkstra算法的時(shí)間復(fù)雜度從O(n*n) 優(yōu)化為O(nlogn)的方法

這是一個(gè)將Dijkstra算法的時(shí)間復(fù)雜度從O(n*n) 優(yōu)化為O(nlogn)的方法

標(biāo)簽： Dijkstra nlogn 算法復(fù)雜度

上傳時(shí)間： 2017-06-14

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C＋＋實(shí)現(xiàn)的牛頓插值算法：對(duì)于n個(gè)點(diǎn)的插值

C＋＋實(shí)現(xiàn)的牛頓插值算法：對(duì)于n個(gè)點(diǎn)的插值，產(chǎn)生多項(xiàng)式的時(shí)間復(fù)雜度是O(n*n)，最終進(jìn)行一個(gè)點(diǎn)的計(jì)算的時(shí)間復(fù)雜度是O(n)。

標(biāo)簽： 插值牛頓算法

上傳時(shí)間： 2017-06-20

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N-皇后問題線性時(shí)間算法 O(n)復(fù)雜度

N-皇后問題線性時(shí)間算法 O(n)復(fù)雜度，非O(n^2)的，使用的是構(gòu)造法。

標(biāo)簽： 線性算法復(fù)雜度

上傳時(shí)間： 2013-12-21

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k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象

k-means 算法的工作過(guò)程說(shuō)明如下：首先從n個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象任意選擇 k 個(gè)對(duì)象作為初始聚類中心；而對(duì)于所剩下其它對(duì)象，則根據(jù)它們與這些聚類中心的相似度（距離），分別將它們分配給與其最相似的（聚類中心所代表的）聚類；然后再計(jì)算每個(gè)所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對(duì)象的均值）；不斷重復(fù)這一過(guò)程直到標(biāo)準(zhǔn)測(cè)度函數(shù)開始收斂為止。

標(biāo)簽： k-means 對(duì)象算法工作過(guò)程

上傳時(shí)間： 2013-12-27

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n個(gè)數(shù)的全排列的非遞歸算法

n個(gè)數(shù)的全排列的非遞歸算法，cpp文件可編譯運(yùn)行

標(biāo)簽： 遞歸算法

上傳時(shí)間： 2013-12-25

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N皇后問題主要是運(yùn)用遞歸來(lái)做的一個(gè)算法

N皇后問題主要是運(yùn)用遞歸來(lái)做的一個(gè)算法

標(biāo)簽： 遞歸算法

上傳時(shí)間： 2017-06-29

上傳用戶：lanhuaying
把N個(gè)點(diǎn)擬合成一條曲線這是阿克瑪曲線擬合,本算法有什么不妥的地方請(qǐng)各位給與修正

把N個(gè)點(diǎn)擬合成一條曲線這是阿克瑪曲線擬合,本算法有什么不妥的地方請(qǐng)各位給與修正

標(biāo)簽： 合成曲線擬合算法正

上傳時(shí)間： 2014-08-08

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具有檢測(cè)FIR濾波器單位脈沖響應(yīng)h[n]中零系數(shù)（zero tap detection）功能的LMS算法自適應(yīng)均衡器

具有檢測(cè)FIR濾波器單位脈沖響應(yīng)h[n]中零系數(shù)（zero tap detection）功能的LMS算法自適應(yīng)均衡器，可處理相關(guān)輸入（colored inputs)和獨(dú)立輸入(white inputs). 檢測(cè)出零系數(shù)的個(gè)數(shù)和位置,減少后續(xù)計(jì)算次數(shù)，提高算法效率。

標(biāo)簽： detection zero FIR tap

上傳時(shí)間： 2014-08-20

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數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程設(shè)計(jì)：“構(gòu)造可以使n個(gè)城市連接的最小生成樹”算法的實(shí)現(xiàn)！非常不錯(cuò)！

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課程設(shè)計(jì)：“構(gòu)造可以使n個(gè)城市連接的最小生成樹”算法的實(shí)現(xiàn)！非常不錯(cuò)！

標(biāo)簽： 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 城市連接生成樹

上傳時(shí)間： 2017-07-25

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kruskal算法求解最小生成樹　K r u s k a l算法每次選擇n- 1條邊

kruskal算法求解最小生成樹　K r u s k a l算法每次選擇n- 1條邊，所使用的貪婪準(zhǔn)則是：從剩下的邊中選擇一條不會(huì)產(chǎn)生環(huán)路的具有最小耗費(fèi)的邊加入已選擇的邊的集合中。注意到所選取的邊若產(chǎn)生環(huán)路則不可能形成一棵生成樹。K r u s k a l算法分e 步，其中e 是網(wǎng)絡(luò)中邊的數(shù)目。按耗費(fèi)遞增的順序來(lái)考慮這e 條邊，每次考慮一條邊。當(dāng)考慮某條邊時(shí)，若將其加入到已選邊的集合中會(huì)出現(xiàn)環(huán)路，則將其拋棄，否則，將它選入。

標(biāo)簽： kruskal 算法生成樹

上傳時(shí)間： 2013-12-14

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