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。
上傳時間： 2013-12-24
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DSP編程代碼,FFT算法,經典!! FFT實驗 一、 理論： 公式（1）FFT運算公式 FFT并不是一種新的變換，它是離散傅立葉變換（DFT）的一種快速算法。由于我們在計算DFT時一次復數乘法需用四次實數乘法和二次實數加法；一次復數加法則需二次實數加法。每運算一個X（k）需要4N次復數乘法及2N+2（N-1）=2（2N-1）次實數加法。所以整個DFT運算總共需要4N^2次實數乘法和N*2(2N-1)=2N(2N-1)次實數加法。如此一來，計算時乘法次數和加法次數都是和N^2成正比的，當N很大時，運算量是可觀的，因而需要改進對DFT的算法減少運算速度。 根據傅立葉變換的對稱性和周期性，我們可以將DFT運算中有些項合并。 我們先設序列長度為N=2^L，L為整數。將N=2^L的序列x(n)(n=0,1,……，N-1)，按N的奇偶分成兩組，也就是說我們將一個N點的DFT分解成兩個N/2點的DFT，他們又從新組合成一個如下式所表達的N點DFT： 一般來說，輸入被假定為連續、合成的。當輸入為純粹的實數的時候，我們就可以利用左右對稱的特性更好的計算DFT。 我們稱這樣的RFFT優化算法是包裝算法：首先2N點實數的連續輸入稱為“進包”。其次N點的FFT被連續被運行。最后作為結果產生的N點的合成輸出是
上傳時間： 2015-04-29
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Strassn關于兩個矩陣相乘的算法，同過分治原理把兩個n*n的矩陣階各分解成四個n/2*n/2階的矩陣，當分解出來的矩陣階數等于2時，求借各個小矩陣，若階數大與2，就遞歸的調用前面方法，直到分解成2*2的子矩陣為止。
上傳時間： 2015-05-21
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矩陣相乘的Strassen算法，其中 乘積矩陣C = H*H，H =（hij）n*n 1. hij = ， i，j=1，…8 2. i，j=1，…12 矩陣H =（hij）n*n自動生成，取小數點后面6位計算
上傳時間： 2014-01-17
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將大數看作一個n進制數組，對于目前的32位系統而言n可以取值為2的32次方，即0x10000000， 假如將一個1024位的大數轉化成0x10000000進制，它就變成了32位，而每一位的取值范圍就不是0-1 或0-9，而是0-0xffffffff。我們正好可以用一個無符號長整數來表示這一數值。所以1024位的大數 就是一個有32個元素的unsigned long數組。而且0x100000000進制的數組排列與2進制流對于計算機 來說，實際上是一回事，但是我們完全可以針對unsigned long數組進行“豎式計算”，而循環規模 被降低到了32次之內，并且算法很容易理解。
上傳時間： 2015-05-29
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給定n 個正整數和4 個運算符＋、－、*、/， 且運算符無優先級，如2+3*5=25。對于任意給定 的整數m，試設計一個算法，用以上給出的n 個數 和4 個運算符，產生整數m，且用的運算次數最少 給出的n個數中每個數最多只能用1 次，但每種運 算符可以任意使用。
上傳時間： 2014-06-23
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實驗描述：分布式數據庫的算法partition的具體實現。即通過該算法找到關系數據庫最優分裂點，使得結果最優。 算法思想： 1、 首先根據所輸入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 對CA矩陣中劃分點預先設在n-1處，并將屬性列分成兩個集合，TA和BA，TA中的元為：{ A1 、A2 …… An-1 },BA中的元素為：{ An} 3、 確定集合TQ、BQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 計算出CTQ、CBQ、COQ這些值，其中CTQ= ，CBQ= ，COQ= 5、 通過劃分點的第次移動分別計算出z=CTQ*CBQ-COQ2 6、 對取到的z的最大值處標記，為分割點 7、 對CA進行調整，重復計算得到最終z的最大值點，對CA矩陣進行劃分 8、 對上述算法進行修改，將得到的最大z值的分割點和次大的分割點都記錄下來，得到兩個分割，則將原有的屬性集劃分成三部分。 該算法的目的是找到獨立存取的屬性集合或者分別的應用集。比如說，如果可以找到兩個屬性A1,A2,他們只是被q1讀取，而A3,A4被q2,q3讀取，這樣在分裂的時候可以確定。算法就是找到這些組。另外為了簡單化起見，我命令refj(qi)全部等于1.
上傳時間： 2015-06-04
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實驗描述：分布式數據庫的算法partition的具體實現。即通過該算法找到關系數據庫最優分裂點(2個），使得結果最優。 1、 首先根據所輸入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 對CA矩陣中劃分點預先設在n-1處，并將屬性列分成3個集合，TA和BA和MA， 3、 確定集合TQ、BQ,MQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, MQ={ qj| AQ(qi) MA},OQ=Q-{TQ BQ}。 4、 計算出CTQ、CBQ、CMQ、COQ這些值，其中CTQ= ，CBQ= ，CMQ= ，COQ= 5、 通過劃分點的第次移動分別計算出z=CTQ*CBQ*CMQ-COQ3 6、 對取到的z的最大值處標記，為分割點 7、 對CA進行調整，重復計算得到最終z的最大值點，對CA矩陣進行劃分 對上述算法進行修改，將得到的最大z值的分割點和次大的分割點都記錄下來，得到兩個分割，則將原有的屬性集劃分成三部分。
上傳時間： 2015-06-04
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源代碼\用動態規劃算法計算序列關系個數 用關系"<"和"="將3個數a，b，c依次序排列時，有13種不同的序列關系： a=b=c,a=b<c,a<b=v,a<b<c,a<c<b a=c<b,b<a=c,b<a<c,b<c<a,b=c<a c<a=b,c<a<b,c<b<a 若要將n個數依序列，設計一個動態規劃算法，計算出有多少種不同的序列關系， 要求算法只占用O(n),只耗時O(n*n).
上傳時間： 2013-12-26
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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。
上傳時間： 2014-12-21
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