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  • 給定n個整數a , a , ,an 1 2  組成的序列。序列中元素i a 的符號定義為: ï î ï í ì - < = > =

    給定n個整數a , a , ,an 1 2  組成的序列。序列中元素i a 的符號定義為: ï î ï í ì - < = > = 1 0 0 0 1 0 sgn( ) i i i i a a a a 符號平衡問題要求給定序列的最長符號平衡段的長度L,即: þ ý ü î í ì = + - = å = £ £ £ max 1| sgn( ) 0 1 j k i i j n k L j i a 。 例如,當n=10,相應序列為:1,1,-1,-2,0,1,3,-1,2,-1 時,L=9。

    標簽: iuml 61516 icirc 序列

    上傳時間: 2015-10-28

    上傳用戶:xaijhqx

  • 給定n 個整數a ,a , ,an 1 2  組成的序列

    給定n 個整數a ,a , ,an 1 2  組成的序列, a n i | |£ ,1 £ i £ n。如果對于i £ j ,有 0 = å = j k i k a ,則稱序列區間i i j a , a , , a +1  為一個零和區間,相應的區間長度為j-i+1。

    標簽: 61516 an 整數 序列

    上傳時間: 2015-07-23

    上傳用戶:zhangzhenyu

  • 給定n 個整數a ,a , ,an 1 2  組成的序列

    給定n 個整數a ,a , ,an 1 2  組成的序列, a n i | |£ ,1 £ i £ n。如果對于i £ j ,有 0 = å = j k i k a ,則稱序列區間i i j a , a , , a +1  為一個零和區間,相應的區間長度為j-i+1。

    標簽: 61516 an 整數 序列

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:偷心的海盜

  • 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

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  • Ex4-22 單射函數問題 « 問題描述: 設函數f將點集S = {0,1, , n -1}映射為f (S) = { f (i) | iÎ S} Í

    Ex4-22 單射函數問題 « 問題描述: 設函數f將點集S = {0,1, , n -1}映射為f (S) = { f (i) | iÎ S} Í S 。單射函數問題要 從S中選取最大子集X Í S 使f (X )是單射函數。 例如,當n=7, f (S) = {1,0,0,2,2,3,6} Í S 時, X = {0,1,6} Í S 是所求的最大子集。 « 編程任務: 對于給定的點集S = {0,1, , n -1}上函數f,試用抽象數據類型隊列,設計一個O(n)時 間算法,計算f的最大單射子集。 « 數據輸入: 由文件input.txt 提供輸入數據。文件的第1 行有1 個正整數n,表示給定的點集 S = {0,1, , n -1}。第2 行是f (i)的值,0 £ i < n。 « 結果輸出: 程序運行結束時,將計算出的f的最大單射子集的大小輸出到output.txt中。 輸入文件示例 輸出文件示例 input.txt 7 1 0 0 2 2 3 6 output.txt 3

    標簽: Iacute 61516 laquo Icirc

    上傳時間: 2016-05-28

    上傳用戶:tyler

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2014-01-15

    上傳用戶:hongmo

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2013-12-26

    上傳用戶:dreamboy36

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2016-06-28

    上傳用戶:change0329

  • 求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) >

    求標準偏差 > function c=myfunction(x) > [m,n]=size(x) > t=0 > for i=1:numel(x) > t=t+x(i)*x(i) > end > c=sqrt(t/(m*n-1)) function c=myfunction(x) [m,n]=size(x) t=0 for i=1:m for j=1:n t=t+x(i,j)*x(i,j) end end c=sqrt(t/(m*n-1

    標簽: gt myfunction function numel

    上傳時間: 2014-09-03

    上傳用戶:jjj0202

  • OTSU Gray-level image segmentation using Otsu s method. Iseg = OTSU(I,n) computes a segmented i

    OTSU Gray-level image segmentation using Otsu s method. Iseg = OTSU(I,n) computes a segmented image (Iseg) containing n classes by means of Otsu s n-thresholding method (Otsu N, A Threshold Selection Method from Gray-Level Histograms, IEEE Trans. Syst. Man Cybern. 9:62-66 1979). Thresholds are computed to maximize a separability criterion of the resultant classes in gray levels. OTSU(I) is equivalent to OTSU(I,2). By default, n=2 and the corresponding Iseg is therefore a binary image. The pixel values for Iseg are [0 1] if n=2, [0 0.5 1] if n=3, [0 0.333 0.666 1] if n=4, ... [Iseg,sep] = OTSU(I,n) returns the value (sep) of the separability criterion within the range [0 1]. Zero is obtained only with images having less than n gray level, whereas one (optimal value) is obtained only with n-valued images.

    標簽: OTSU segmentation Gray-level segmented

    上傳時間: 2017-04-24

    上傳用戶:yuzsu

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