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  • acm HDOJ 1051WoodenSticks Description: There is a pile of n wooden sticks. The length and weight o

    acm HDOJ 1051WoodenSticks Description: There is a pile of n wooden sticks. The length and weight of each stick are known in advance. The sticks are to be processed by a woodworking machine in one by one fashion. It needs some time, called setup time, for the machine to prepare processing a stick. The setup times are associated with cleaning operations and changing tools and shapes in the machine. The setup times of the woodworking machine are given as follows: (a) The setup time for the first wooden stick is 1 minute. (b) Right after processing a stick of length l and weight w , the machine will need no setup time for a stick of length l and weight w if l<=l and w<=w . Otherwise, it will need 1 minute for setup.

    標簽: WoodenSticks Description length wooden

    上傳時間: 2014-03-08

    上傳用戶:netwolf

  • 代入法的啟發示搜索 我的代碼實現是:按照自然語言各字母出現頻率的大小從高到低(已經有人作國統計分析了)先生成一張字母出現頻率統計表(A)--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(

    代入法的啟發示搜索 我的代碼實現是:按照自然語言各字母出現頻率的大小從高到低(已經有人作國統計分析了)先生成一張字母出現頻率統計表(A)--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ,再對密文字母計算頻率,并按頻率從高到低生成一張輸入密文字母的統計表(B),通過兩張表的對應關系,不斷用A中的字母去替換B中的字母,搜索不成功時就回退,在這里回朔是一個關鍵。

    標簽: 字母 頻率 搜索 代碼

    上傳時間: 2015-10-24

    上傳用戶:wanqunsheng

  • 黑白點的匹配貪心算法 設平面上分布著n個白點和n個黑點

    黑白點的匹配貪心算法 設平面上分布著n個白點和n個黑點,每個點用一對坐標(x, y)表示。一個黑點b=(xb,yb)支配一個白點w=(xw, yw)當且僅當xb>=xw和yb>=yw。若黑點b支配白點w,則黑點b和白點w可匹配(可形成一個匹配對)。在一個黑點最多只能與一個白點匹配,一個白點最多只能與一個黑點匹配的前提下,求n個白點和n個黑點的最大匹配對數。

    標簽: 黑白 算法 分布

    上傳時間: 2015-10-25

    上傳用戶:zhliu007

  • 設B是一個n×n棋盤

    設B是一個n×n棋盤,n=2k,(k=1,2,3,…)。用分治法設計一個算法,使得:用若干個L型條塊可以覆蓋住B的除一個特殊方格外的所有方格。其中,一個L型條塊可以覆蓋3個方格。且任意兩個L型條塊不能重疊覆蓋棋盤

    標簽:

    上傳時間: 2013-12-16

    上傳用戶:腳趾頭

  • 鍵盤任意輸入一個稀疏矩陣A(m*n)

    鍵盤任意輸入一個稀疏矩陣A(m*n),采用三元組存儲方法求其轉置矩陣B(n*m),并用快速轉置算法實現該操作。

    標簽: 鍵盤 輸入 稀疏 矩陣

    上傳時間: 2013-12-08

    上傳用戶:lingzhichao

  • [輸入] 圖的頂點個數N

    [輸入] 圖的頂點個數N,圖中頂點之間的關系及起點A和終點B [輸出] 若A到B無路徑,則輸出“There is no path” 否則輸出A到B路徑上個頂點 [存儲結構] 圖采用鄰接矩陣的方式存儲。 [算法的基本思想] 采用廣度優先搜索的方法,從頂點A開始,依次訪問與A鄰接的頂點VA1,VA2,...,VAK, 訪問遍之后,若沒有訪問B,則繼續訪問與VA1鄰接的頂點VA11,VA12,...,VA1M,再訪問與VA2鄰接頂點...,如此下去,直至找到B,最先到達B點的路徑,一定是邊數最少的路徑。實現時采用隊列記錄被訪問過的頂點。每次訪問與隊頭頂點相鄰接的頂點,然后將隊頭頂點從隊列中刪去。若隊空,則說明到不存在通路。在訪問頂點過程中,每次把當前頂點的序號作為與其鄰接的未訪問的頂點的前驅頂點記錄下來,以便輸出時回溯。 #include<stdio.h> int number //隊列類型 typedef struct{ int q[20]

    標簽: 輸入

    上傳時間: 2015-11-16

    上傳用戶:ma1301115706

  • 圖論中最小生成樹Kruskal算法 及畫圖程序 M-函數 格式 [Wt,Pp]=mintreek(n,W):n為圖頂點數,W為圖的帶權鄰接矩陣

    圖論中最小生成樹Kruskal算法 及畫圖程序 M-函數 格式 [Wt,Pp]=mintreek(n,W):n為圖頂點數,W為圖的帶權鄰接矩陣,不構成邊的兩頂點之間的權用inf表示。顯示最小生成樹的邊及頂點, Wt為最小生成樹的權,Pp(:,1:2)為最小生成樹邊的兩頂點,Pp(:,3)為最小生成樹的邊權,Pp(:,4)為最小生成樹邊的序號 附圖,紅色連線為最小生成樹的圖 例如 n=6 w=inf*ones(6) w(1,[2,3,4])=[6,1,5] w(2,[3,5])=[5,3] w(3,[4,5,6])=[5,6,4] w(4,6)=2 w(5,6)=6 [a,b]=mintreek(n,w)

    標簽: mintreek Kruskal Wt Pp

    上傳時間: 2015-11-30

    上傳用戶:dreamboy36

  • 本題的算法中涉及的三個函數: double bbp(int n,int k,int l) 其中n為十六進制位第n位

    本題的算法中涉及的三個函數: double bbp(int n,int k,int l) 其中n為十六進制位第n位,k取值范圍為0到n+7,用來計算16nS1,16nS2,16nS3,16nS4小數部分的每一項。返回每一項的小數部分。 void pi(int m,int n,int p[]) 計算從n位開始的連續m位的十六進制數字。其中p為存儲十六進制數字的數組。 void div(int p[]) void add(int a[],int b[]) 這兩個函數都是為最后把十六進制數字轉換為十進制數字服務的。 最后把1000個數字分別存儲在整型數組r[]中,輸出就是按順序輸出該數組。

    標簽: int double bbp 算法

    上傳時間: 2014-01-05

    上傳用戶:xcy122677

  • We have a group of N items (represented by integers from 1 to N), and we know that there is some tot

    We have a group of N items (represented by integers from 1 to N), and we know that there is some total order defined for these items. You may assume that no two elements will be equal (for all a, b: a<b or b<a). However, it is expensive to compare two items. Your task is to make a number of comparisons, and then output the sorted order. The cost of determining if a < b is given by the bth integer of element a of costs (space delimited), which is the same as the ath integer of element b. Naturally, you will be judged on the total cost of the comparisons you make before outputting the sorted order. If your order is incorrect, you will receive a 0. Otherwise, your score will be opt/cost, where opt is the best cost anyone has achieved and cost is the total cost of the comparisons you make (so your score for a test case will be between 0 and 1). Your score for the problem will simply be the sum of your scores for the individual test cases.

    標簽: represented integers group items

    上傳時間: 2016-01-17

    上傳用戶:jeffery

  • 單純形法算法,int K,M,N,Q=100,Type,Get,Let,Et,Code[50],XB[50],IA,IAA[50],Indexg,Indexl,Indexe float Sum,A

    單純形法算法,int K,M,N,Q=100,Type,Get,Let,Et,Code[50],XB[50],IA,IAA[50],Indexg,Indexl,Indexe float Sum,A[50][50],B[50],C[50]

    標簽: 50 Indexg Indexe Indexl

    上傳時間: 2013-12-22

    上傳用戶:頂得柱

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