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  • 數據結構 1、算法思路: 哈夫曼樹算法:a)根據給定的n個權值{W1

    數據結構 1、算法思路: 哈夫曼樹算法:a)根據給定的n個權值{W1,W2… ,Wn }構成 n棵二叉樹的集合F={T1,T2…,T n },其中每棵二叉樹T中只有一個帶權為W i的根結點,其左右子樹均空;b)在F中選取兩棵根結點的權值最小的樹作為左右子樹構造一棵新的二叉樹,且置新的二叉樹的根結點的權值為其左、右子樹上結點的權值之和;c)F中刪除這兩棵樹,同時將新得到的二叉樹加入F中; d)重復b)和c),直到F只含一棵樹為止。

    標簽: 算法 W1 數據結構

    上傳時間: 2016-03-05

    上傳用戶:lacsx

  • 任務:參加運動會有n個學校

    任務:參加運動會有n個學校,學校編號為1……n。比賽分成m個男子項目,和w個女子項目。項目編號為男子1……m,女子m+1……m+w。不同的項目取前五名或前三名積分;取前五名的積分分別為:7、5、3、2、1,前三名的積分分別為:5、3、2;哪些取前五名或前三名由學生自己設定。(m<=20,n<=20) 功能要求:1).可以輸入各個項目的前三名或前五名的成績;

    標簽:

    上傳時間: 2016-03-21

    上傳用戶:athjac

  • 運動會分數統計 任務:參加運動會有n個學校

    運動會分數統計 任務:參加運動會有n個學校,學校編號為1……n。比賽分成m個男子項目,和w個女子項目。項目編號為男子1……m,女子m+1……m+w。不同的項目取前五名或前三名積分;取前五名的積分分別為:7、5、3、2、1,前三名的積分分別為:5、3、2;哪些取前五名或前三名由學生自己設定。(m<=20,n<=20)

    標簽: 分數

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:WMC_geophy

  • 給定一塊寬度為W的矩形板

    給定一塊寬度為W的矩形板,矩形板的高度不受限制。現需要從板上分別切割出n個高度為hi,寬度為wi的矩形零件。切割的規則是零件的高度方向與矩形板的高度方向保持一致。問如何切割使得所使用的矩形板的高度h最小? 里面附有詳細報告

    標簽: 矩形

    上傳時間: 2016-05-07

    上傳用戶:zhaoq123

  • 實現最優二叉樹的構造;在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22

    實現最優二叉樹的構造;在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現如下表所示的字符: 字符 A B C D E F G H I J K L M N 頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57 字符 O P Q R S T U V W X Y Z , . 頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2 要求完成的系統應具備如下的功能: 1.初始化。從終端(文件)讀入字符集的數據信息,。建立哈夫曼樹。 2.編碼:利用已建好的哈夫曼樹對明文文件進行編碼,并存入目標文件(哈夫曼碼文件)。 3.譯碼:利用已建好的哈夫曼樹對目標文件(哈夫曼碼文件)進行編碼,并存入指定的明文文件。 4.輸出哈夫曼編碼文件:輸出每一個字符的哈夫曼編碼。

    標簽: 186 字符 13 64

    上傳時間: 2014-11-23

    上傳用戶:shanml

  • % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % % Inputs: % X(n,d) - input da

    % EM algorithm for k multidimensional Gaussian mixture estimation % % Inputs: % X(n,d) - input data, n=number of observations, d=dimension of variable % k - maximum number of Gaussian components allowed % ltol - percentage of the log likelihood difference between 2 iterations ([] for none) % maxiter - maximum number of iteration allowed ([] for none) % pflag - 1 for plotting GM for 1D or 2D cases only, 0 otherwise ([] for none) % Init - structure of initial W, M, V: Init.W, Init.M, Init.V ([] for none) % % Ouputs: % W(1,k) - estimated weights of GM % M(d,k) - estimated mean vectors of GM % V(d,d,k) - estimated covariance matrices of GM % L - log likelihood of estimates %

    標簽: multidimensional estimation algorithm Gaussian

    上傳時間: 2013-12-03

    上傳用戶:我們的船長

  • 設平面上分布著n個白點和n個黑點

    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: 分布

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:米卡

  • 問題描述: 1.初始化輸入:N-參賽學校總數

    問題描述: 1.初始化輸入:N-參賽學校總數,M-男子競賽項目數,W-女子競賽項目數; 各項目名次取法有如下幾種: 取前5名:第1名得分 7,第2名得分 5,第3名得分3,第4名得分2,第5名得分 1; 取前3名:第1名得分 5,第2名得分 3,第3名得分2; 用戶自定義:各名次權值由用戶指定。 2.由程序提醒用戶填寫比賽結果,輸入各項目獲獎運動員的信息。 3.所有信息記錄完畢后,用戶可以查詢各個學校的比賽成績,生成團體總分報表,查看參賽學校信息和比賽項目信息等。

    標簽: 初始化 輸入

    上傳時間: 2014-02-08

    上傳用戶:redmoons

  • 在 Java EE 的藍圖中

    在 Java EE 的藍圖中,JSP Servlet是屬於Web層技術,JSP與Servlet是一體的兩面,您可以使用單獨一項技術來解決動態網頁呈現的需求,但最好的方式是取兩者的長處,JSP是網頁設計人員導向的,而Servlet是程式設計人員導向的,釐清它們之間的職責可以讓兩個不同專長的團隊彼此合作,並降低相互間的牽制作用。

    標簽: Java EE

    上傳時間: 2016-11-15

    上傳用戶:sxdtlqqjl

  • #include "iostream.h" #include "iomanip.h" #define N 20 //學習樣本個數 #define IN 1 //輸入層神經元數目 #define

    #include "iostream.h" #include "iomanip.h" #define N 20 //學習樣本個數 #define IN 1 //輸入層神經元數目 #define HN 8 //隱層神經元數目 #define ON 1 //輸出層神經元數目 double P[IN] //單個樣本輸入數據 double T[ON] //單個樣本教師數據 double W[HN][IN] //輸入層至隱層權值 double V[ON][HN] //隱層至輸出層權值 double X[HN] //隱層的輸入 double Y[ON] //輸出層的輸入 double H[HN] //隱層的輸出

    標簽: define include iostream iomanip

    上傳時間: 2014-01-01

    上傳用戶:凌云御清風

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