數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1、算法思路: 哈夫曼樹算法:a)根據(jù)給定的n個(gè)權(quán)值{W1,W2… ,Wn }構(gòu)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(gè)帶權(quán)為W i的根結(jié)點(diǎn),其左右子樹均空;b)在F中選取兩棵根結(jié)點(diǎn)的權(quán)值最小的樹作為左右子樹構(gòu)造一棵新的二叉樹,且置新的二叉樹的根結(jié)點(diǎn)的權(quán)值為其左、右子樹上結(jié)點(diǎn)的權(quán)值之和;c)F中刪除這兩棵樹,同時(shí)將新得到的二叉樹加入F中; d)重復(fù)b)和c),直到F只含一棵樹為止。
標(biāo)簽: 算法 W1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 樹
上傳時(shí)間: 2016-03-05
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任務(wù):參加運(yùn)動(dòng)會(huì)有n個(gè)學(xué)校,學(xué)校編號(hào)為1……n。比賽分成m個(gè)男子項(xiàng)目,和w個(gè)女子項(xiàng)目。項(xiàng)目編號(hào)為男子1……m,女子m+1……m+w。不同的項(xiàng)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(xué)生自己設(shè)定。(m<=20,n<=20) 功能要求:1).可以輸入各個(gè)項(xiàng)目的前三名或前五名的成績;
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上傳時(shí)間: 2016-03-21
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運(yùn)動(dòng)會(huì)分?jǐn)?shù)統(tǒng)計(jì) 任務(wù):參加運(yùn)動(dòng)會(huì)有n個(gè)學(xué)校,學(xué)校編號(hào)為1……n。比賽分成m個(gè)男子項(xiàng)目,和w個(gè)女子項(xiàng)目。項(xiàng)目編號(hào)為男子1……m,女子m+1……m+w。不同的項(xiàng)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(xué)生自己設(shè)定。(m<=20,n<=20)
標(biāo)簽: 分?jǐn)?shù)
上傳時(shí)間: 2013-12-21
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給定一塊寬度為W的矩形板,矩形板的高度不受限制。現(xiàn)需要從板上分別切割出n個(gè)高度為hi,寬度為wi的矩形零件。切割的規(guī)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(xì)報(bào)告
上傳時(shí)間: 2016-05-07
上傳用戶:zhaoq123
實(shí)現(xiàn)最優(yōu)二叉樹的構(gòu)造;在此基礎(chǔ)上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設(shè)報(bào)文中只會(huì)出現(xiàn)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(tǒng)應(yīng)具備如下的功能: 1.初始化。從終端(文件)讀入字符集的數(shù)據(jù)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(jìn)行編碼,并存入目標(biāo)文件(哈夫曼碼文件)。 3.譯碼:利用已建好的哈夫曼樹對目標(biāo)文件(哈夫曼碼文件)進(jìn)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(gè)字符的哈夫曼編碼。
上傳時(shí)間: 2014-11-23
上傳用戶:shanml
% 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(biāo)簽: multidimensional estimation algorithm Gaussian
上傳時(shí)間: 2013-12-03
上傳用戶:我們的船長
設(shè)平面上分布著n個(gè)白點(diǎn)和n個(gè)黑點(diǎn),每個(gè)點(diǎn)用一對坐標(biāo)(x, y)表示。一個(gè)黑點(diǎn)b=(xb,yb)支配一個(gè)白點(diǎn)w=(xw, yw)當(dāng)且僅當(dāng)xb>=xw和yb>=yw。若黑點(diǎn)b支配白點(diǎn)w,則黑點(diǎn)b和白點(diǎn)w可匹配(可形成一個(gè)匹配對)。在一個(gè)黑點(diǎn)最多只能與一個(gè)白點(diǎn)匹配,一個(gè)白點(diǎn)最多只能與一個(gè)黑點(diǎn)匹配的前提下,求n個(gè)白點(diǎn)和n個(gè)黑點(diǎn)的最大匹配對數(shù)。
標(biāo)簽: 分布
上傳時(shí)間: 2013-12-20
上傳用戶:米卡
問題描述: 1.初始化輸入:N-參賽學(xué)校總數(shù),M-男子競賽項(xiàng)目數(shù),W-女子競賽項(xiàng)目數(shù); 各項(xiàng)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(quán)值由用戶指定。 2.由程序提醒用戶填寫比賽結(jié)果,輸入各項(xiàng)目獲獎(jiǎng)運(yùn)動(dòng)員的信息。 3.所有信息記錄完畢后,用戶可以查詢各個(gè)學(xué)校的比賽成績,生成團(tuán)體總分報(bào)表,查看參賽學(xué)校信息和比賽項(xiàng)目信息等。
上傳時(shí)間: 2014-02-08
上傳用戶:redmoons
在 Java EE 的藍(lán)圖中,JSP Servlet是屬於Web層技術(shù),JSP與Servlet是一體的兩面,您可以使用單獨(dú)一項(xiàng)技術(shù)來解決動(dòng)態(tài)網(wǎng)頁呈現(xiàn)的需求,但最好的方式是取兩者的長處,JSP是網(wǎng)頁設(shè)計(jì)人員導(dǎo)向的,而Servlet是程式設(shè)計(jì)人員導(dǎo)向的,釐清它們之間的職責(zé)可以讓兩個(gè)不同專長的團(tuán)隊(duì)彼此合作,並降低相互間的牽制作用。
上傳時(shí)間: 2016-11-15
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#include "iostream.h" #include "iomanip.h" #define N 20 //學(xué)習(xí)樣本個(gè)數(shù) #define IN 1 //輸入層神經(jīng)元數(shù)目 #define HN 8 //隱層神經(jīng)元數(shù)目 #define ON 1 //輸出層神經(jīng)元數(shù)目 double P[IN] //單個(gè)樣本輸入數(shù)據(jù) double T[ON] //單個(gè)樣本教師數(shù)據(jù) double W[HN][IN] //輸入層至隱層權(quán)值 double V[ON][HN] //隱層至輸出層權(quán)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(biāo)簽: define include iostream iomanip
上傳時(shí)間: 2014-01-01
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