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準(zhǔn)確度

數據結構中的樹狀數組,能夠實現高效查詢,在數組中進行查詢的復雜度為 O(log(n

數據結構中的樹狀數組,能夠實現高效查詢,在數組中進行查詢的復雜度為 O(log(n

標簽： log 數組查詢數據結構

上傳時間： 2016-01-28

上傳用戶：zjf3110
trie tree, 是一個高效處理字符串的比較常見的算法,能夠讓我們在復雜度 O(log(n))的情況下插入和查詢一個字符串

trie tree, 是一個高效處理字符串的比較常見的算法,能夠讓我們在復雜度 O(log(n))的情況下插入和查詢一個字符串

標簽： trie tree log 字符串

上傳時間： 2013-12-22

上傳用戶：SimonQQ
ABBYY FineReader 8.0專業版是最新、最準確的ABBYY OCR軟體版本。它可以為用戶提供最高級別識字精確率

ABBYY FineReader 8.0專業版是最新、最準確的ABBYY OCR軟體版本。它可以為用戶提供最高級別識字精確率，是一個非常節省時間的好方案。FineReader允許你將各種紙張和電子文件轉換、編輯以及重新使用，包括：雜誌、報紙、傳真、複製和PDF文件。

標簽： ABBYY FineReader 8.0 OCR

上傳時間： 2016-02-11

上傳用戶：q123321
K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據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；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開

標簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象

上傳時間： 2016-07-31

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K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各

K-MEANS算法: k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 k-means 算法的工作過程說明如下：首先從n個數據對象任意選擇 k 個對象作為初始聚類中心；而對于所剩下其它對象，則根據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；然后再計算每個所獲新聚類的聚類中心（該聚類中所有對象的均值）；不斷重復這一過程直到標準測度函數開始收斂為止。一般都采用均方差作為標準測度函數. k個聚類具有以下特點：各聚類本身盡可能的緊湊，而各聚類之間盡可能的分開

標簽： 聚類 K-MEANS k-means 對象

上傳時間： 2013-12-19

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k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個

k-means 算法接受輸入量 k ；然后將n個數據對象劃分為 k個聚類以便使得所獲得的聚類滿足：同一聚類中的對象相似度較高；而不同聚類中的對象相似度較小。聚類相似度是利用各聚類中對象的均值所獲得一個“中心對象”（引力中心）來進行計算的。 Matlab 源代碼，以蘭花數據集作為測試對象。

標簽： 聚類 k-means 對象算法

上傳時間： 2014-01-21

上傳用戶：2525775
這是一個將n個樣本聚類到m個類別中將n個樣本在m個類里如何分配輸出的遺傳算法代碼。適應度：sum(i=1_110)sum(j=1_20)【xi-vj】~2

這是一個將n個樣本聚類到m個類別中將n個樣本在m個類里如何分配輸出的遺傳算法代碼。適應度：sum(i=1_110)sum(j=1_20)【xi-vj】~2

標簽： sum xi-vj 110 樣本

上傳時間： 2014-08-09

上傳用戶：wkchong
很高效的判斷組合數C(n,k)的奇偶性。巧妙的使用了位運算。時間復雜度為O(1). 避免使用大數類。

很高效的判斷組合數C(n,k)的奇偶性。巧妙的使用了位運算。時間復雜度為O(1). 避免使用大數類。

標簽： 組合位運算復雜度

上傳時間： 2016-12-01

上傳用戶：lizhen9880
1)自選存儲結構,輸入含n個頂點（用字符表示頂點）和e 條邊的圖G； (2)求每個頂點的度,輸出結果； (3)指定任意頂點x為初始頂點,對圖G作DFS遍歷,輸出DFS 頂點序列(提示:使用

1)自選存儲結構,輸入含n個頂點（用字符表示頂點）和e 條邊的圖G； (2)求每個頂點的度,輸出結果； (3)指定任意頂點x為初始頂點,對圖G作DFS遍歷,輸出DFS 頂點序列(提示:使用一個棧實現DFS)； (4)指定任意頂點x為初始頂點,對圖G作BFS遍歷,輸出BFS 頂點序列(提示:使用一個隊列實現BFS)； (5)輸入頂點x,查找圖G:若存在含x的頂點,則刪除該結點及與之相關連的邊,并作DFS遍歷(執行操作3)；否則輸出信息“無x”； (6)判斷圖G是否是連通圖，輸出信息“YES”/“NO”； (7)如果選用的存儲結構是鄰接矩陣,則用鄰接矩陣的信息生成圖G的鄰接表,即復制圖G,然再執行操作(2)；反之亦然。

標簽： DFS 輸出存儲結構字符

上傳時間： 2013-12-26

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PKU ACM 1007 的源碼,求逆序的算法時間復雜度控制在O(n)

PKU ACM 1007 的源碼,求逆序的算法時間復雜度控制在O(n)

標簽： 1007 PKU ACM 源碼

上傳時間： 2014-11-26

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