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計(jì)算機(jī)技術(shù)

  • 《實戰C++ — 八個別具特色的實作經驗》與目前市面㆖ 眾多C++ 書籍的最大不同

    《實戰C++ — 八個別具特色的實作經驗》與目前市面㆖ 眾多C++ 書籍的最大不同,在於 本書既非基礎觀念之教㈻ 書籍,亦非開發工具之使用手冊,而是以「㆒ 章㆒ 專案」的方式, 從實際應用面引領讀者領略C++。 本書是《The Art of C++》的㆗ 文譯本。原作者Herbert Schildt 是㆒ 位㈻ ㈲ 專精、著作等身的 IT 技術作家,其作品普遍獲得良好評價。

    標簽: 12694

    上傳時間: 2016-02-08

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  • Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述: a)初始化:d

    Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述: a)初始化:dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結束:dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結:此算法簡單有效,由于三重循環結構緊湊,對于稠密圖,效率要高于執行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度O(n^3)。 考慮下列變形:如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0,這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的,我們可以把dis設成boolean類型,則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分,可以更直觀地得到I,j的連通情況。

    標簽: Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths

    上傳時間: 2013-12-01

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  • 「新聞群聚」就是一項需要人力介入的新聞服務

    「新聞群聚」就是一項需要人力介入的新聞服務,而為了使其更為自動化,我們將文件分群(document clustering)的技術應用在新聞文件上,達到新聞分群(news clustering)的目的。

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    上傳時間: 2014-01-24

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  • 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

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  • 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

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  • 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

  • 動態規劃的方程大家都知道

    動態規劃的方程大家都知道,就是 f[i,j]=min{f[i-1,j-1],f[i-1,j],f[i,j-1],f[i,j+1]}+a[i,j] 但是很多人會懷疑這道題的后效性而放棄動規做法。 本來我還想做Dijkstra,后來變了沒二十行pascal就告訴我數組越界了……(dist:array[1..1000*1001 div 2]...) 無奈之余看了xj_kidb1的題解,剛開始還覺得有問題,后來豁然開朗…… 反復動規。上山容易下山難,我們可以從上往下走,最后輸出f[n][1]。 xj_kidb1的一個技巧很重要,每次令f[i][0]=f[i][i],f[i][i+1]=f[i][1](xj_kidb1的題解還寫錯了)

    標簽: 動態規劃 方程

    上傳時間: 2014-07-16

    上傳用戶:libinxny

  • ㆒ 般㆟ 對 C++ templates 的粗淺印象

    ㆒ 般㆟ 對 C++ templates 的粗淺印象,大約停留在「容器(containers)」的製作㆖ 。稍有研究 則會發現,templates衍生出來的 C++ Generic Programming(泛型編程)技術,在 C++ 標準程 式庫㆗ 已經遍㆞ 開花結果。以 STL為重要骨幹的 C++ 標準程式庫,將 templates 廣泛運用於容 器 (containers) 、演算法 (algorithms) 、仿函式 (functors) 、配接器 (adapters) 、配置器 (allocators) 、 迭代器(iterators)㆖ 頭,無處不在,無役不與,乃至於原有的 class-based iostream都被改寫為 template-based iostream。

    標簽: templates 12690 12703

    上傳時間: 2016-10-28

    上傳用戶:rocwangdp

  • Euler函數: m = p1^r1 * p2^r2 * …… * pn^rn ai >= 1 , 1 <= i <= n Euler函數: 定義:phi(m) 表示小于等

    Euler函數: m = p1^r1 * p2^r2 * …… * pn^rn ai >= 1 , 1 <= i <= n Euler函數: 定義:phi(m) 表示小于等于m并且與m互質的正整數的個數。 phi(m) = p1^(r1-1)*(p1-1) * p2^(r2-1)*(p2-1) * …… * pn^(rn-1)*(pn-1) = m*(1 - 1/p1)*(1 - 1/p2)*……*(1 - 1/pn) = p1^(r1-1)*p2^(r2-1)* …… * pn^(rn-1)*phi(p1*p2*……*pn) 定理:若(a , m) = 1 則有 a^phi(m) = 1 (mod m) 即a^phi(m) - 1 整出m 在實際代碼中可以用類似素數篩法求出 for (i = 1 i < MAXN i++) phi[i] = i for (i = 2 i < MAXN i++) if (phi[i] == i) { for (j = i j < MAXN j += i) { phi[j] /= i phi[j] *= i - 1 } } 容斥原理:定義phi(p) 為比p小的與p互素的數的個數 設n的素因子有p1, p2, p3, … pk 包含p1, p2…的個數為n/p1, n/p2… 包含p1*p2, p2*p3…的個數為n/(p1*p2)… phi(n) = n - sigm_[i = 1](n/pi) + sigm_[i!=j](n/(pi*pj)) - …… +- n/(p1*p2……pk) = n*(1 - 1/p1)*(1 - 1/p2)*……*(1 - 1/pk)

    標簽: Euler lt phi 函數

    上傳時間: 2014-01-10

    上傳用戶:wkchong

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