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約簡(jiǎn)算法

  • 數據預測算法

    數據預測算法,主要是一元n次方程的回歸預測實現。* 預測分析--本算法只適用于有明顯線性趨勢的數據 * 默認為一元二次曲線方程法 * * 本程序主要涉及有兩個算法 * 1.用最小二乘原理找到線性方程組的系數和常數。 * 2.解線性方程組 * 本程序在解線性方程組中,由于考慮到收斂性問題未采用迭代法,而是采用Gauss-Jordan消去法來解決。

    標簽: 數據 預測算法

    上傳時間: 2015-03-27

    上傳用戶:lanjisu111

  • C++完美演繹 經典算法 如 /* 頭文件:my_Include.h */ #include <stdio.h> /* 展開C語言的內建函數指令 */ #define PI 3.141

    C++完美演繹 經典算法 如 /* 頭文件:my_Include.h */ #include <stdio.h> /* 展開C語言的內建函數指令 */ #define PI 3.1415926 /* 宏常量,在稍后章節再詳解 */ #define circle(radius) (PI*radius*radius) /* 宏函數,圓的面積 */ /* 將比較數值大小的函數寫在自編include文件內 */ int show_big_or_small (int a,int b,int c) { int tmp if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } if (b>c) { tmp = b b = c c = tmp } if (a>b) { tmp = a a = b b = tmp } printf("由小至大排序之后的結果:%d %d %d\n", a, b, c) } 程序執行結果: 由小至大排序之后的結果:1 2 3 可將內建函數的include文件展開在自編的include文件中 圓圈的面積是=201.0619264

    標簽: my_Include include define 3.141

    上傳時間: 2014-01-17

    上傳用戶:epson850

  • 1024位的大整數進行相乘(N方)取模

    1024位的大整數進行相乘(N方)取模,是RSA密鑰算法的一部分。其中,我對十進制,二進制的高效轉換部分非常滿意

    標簽: 1024 整數 取模

    上傳時間: 2014-07-02

    上傳用戶:aix008

  • 此為編譯原理實驗報告 學習消除文法左遞規算法

    此為編譯原理實驗報告 學習消除文法左遞規算法,了解消除文法左遞規在語法分析中的作用 內含 設計算法 目的 源碼 等等.... 算法:消除左遞歸算法為: (1)把文法G的所有非終結符按任一種順序排列成P1,P2,…Pn 按此順序執行 (2)FOR i:=1 TO n DO BEGIN FOR j:=1 DO 把形如Pi→Pjγ的規則改寫成 Pi→δ1γ δ2γ … δkγ。其中Pj→δ1 δ2 … δk是關于Pj的所有規則; 消除關于Pi規則的直接左遞歸性 END (3)化簡由(2)所得的文法。即去除那些從開始符號出發永遠無法到達的非終結符的 產生規則。

    標簽: 編譯原理 實驗報告 算法

    上傳時間: 2015-03-29

    上傳用戶:極客

  • 0 / 1背包問題是一個N P-復雜問題

    0 / 1背包問題是一個N P-復雜問題,為了解決該問題,,將用回溯算法解決該問題。既然想選擇一個對象的子集,將它們裝入背包,以便獲得的收益最大,則解空間應組織成子集樹的形狀(如圖1 6 - 2所示)。該回溯算法與4 . 2節的裝載問題很類似。首先形成一個遞歸算法,去找到可獲得的最大收益。然后,對該算法加以改進,形成代碼。改進后的代碼可找到獲得最大收益時包含在背包中的對象的集合。

    標簽: 背包問題

    上傳時間: 2013-11-25

    上傳用戶:helmos

  • 排序算法的性能比較 對不同類型的問題規模

    排序算法的性能比較 對不同類型的問題規模,測試各種介紹的排序算法的性能。統計他們的鍵值比較次數,鍵值移動次數以及運行時間并分析結果。 小型問題:N≈20 中型問題:N≈2000 大型問題:N≈200000. C 語言的32關鍵字如下: 實驗原理: 線性表的排序,快速,起泡,選擇,插入。

    標簽: 排序算法 性能比較

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:lingzhichao

  • 實現聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個數K

    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。 缺點:產生類的大小相差不會很大,對于臟數據很敏感。 改進的算法:k—medoids 方法。這兒選取一個對象叫做mediod來代替上面的中心 的作用,這樣的一個medoid就標識了這個類。步驟: 1,任意選取K個對象作為medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循環的: 2,將余下的對象分到各個類中去(根據與medoid最相近的原則); 3,對于每個類(Oi)中,順序選取一個Or,計算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。選擇E最小的那個Or來代替Oi。這樣K個medoids就改變了,下面就再轉到2。 4,這樣循環直到K個medoids固定下來。 這種算法對于臟數據和異常數據不敏感,但計算量顯然要比K均值要大,一般只適合小數據量。

    標簽: K均值算法 聚類

    上傳時間: 2015-04-03

    上傳用戶:sardinescn

  • 算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見

    算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見,主要應用于求Billboard矩陣。按照定義的計算方法乘法運算,嚴重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運算時,矩陣求逆的優化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法(全選主元)求逆的步驟如下: 首先,對于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步: 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對值最大的元素,并記住次元素所在的行號和列號,在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k),j = 0, 1, ..., n-1;j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j),i, j = 0, 1, ..., n-1;i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k),i = 0, 1, ..., n-1;i != k 最后,根據在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進行恢復,恢復的原則如下:在全選主元過程中,先交換的行(列)后進行恢復;原來的行(列)交換用列(行)交換來恢復。

    標簽: 算法 矩陣求逆 程序

    上傳時間: 2015-04-09

    上傳用戶:wang5829

  • 用Burg算法估計AR模型參數

    用Burg算法估計AR模型參數,進而實現功率譜估計. 形參說明: x——雙精度實型一維數組,長度為n,存放隨機序列。 n--整型變量,隨機序列的長度。 p--整型變量,AR模型的階數。 a--雙精度實型一維數組,長度為(p十1)。存放AR模型的系數a(0),a(1),...,a(p)。 v--雙精度實型指針,它指向預測誤差功率,即AR模型激勵白噪聲的方差。

    標簽: Burg AR模型 算法 參數

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:330402686

  • strassen算法的擴展

    strassen算法的擴展,可以計算任何偶數階矩陣的相乘,一般strassen只能計算2的n次方階(自己編寫,英文注釋~)

    標簽: strassen 算法 擴展

    上傳時間: 2013-12-27

    上傳用戶:1966640071

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