#include <stdio.h> #include <stdlib.h> #define SMAX 100 typedef struct SPNode { int i,j,v; }SPNode; struct sparmatrix { int rows,cols,terms; SPNode data [SMAX]; }; sparmatrix CreateSparmatrix() { sparmatrix A; printf("\n\t\t請輸入稀疏矩陣的行數，列數和非零元素個數（用逗號隔開）:"); scanf("%d,%d,%d",&A.cols,&A.terms); for(int n=0;n<=A.terms-1;n++) { printf("\n\t\t輸入非零元素值（格式：行號，列號，值）:"); scanf("%d,%d,%d",&A.data[n].i,&A.data[n].j,&A.data[n].v); } return A; } void ShowSparmatrix(sparmatrix A) { int k; printf("\n\t\t"); for(int x=0;x<=A.rows-1;x++) { for(int y=0;y<=A.cols-1;y++) { k=0; for(int n=0;n<=A.terms-1;n++) { if((A.data[n].i-1==x)&&(A.data[n].j-1==y)) { printf("%8d",A.data[n].v); k=1; } } if(k==0) printf("%8d",k); } printf("\n\t\t"); } } void sumsparmatrix(sparmatrix A) { SPNode *p; p=(SPNode*)malloc(sizeof(SPNode)); p->v=0; int k; k=0; printf("\n\t\t"); for(int x=0;x<=A.rows-1;x++) { for(int y=0;y<=A.cols-1;y++) { for(int n=0;n<=A.terms;n++) { if((A.data[n].i==x)&&(A.data[n].j==y)&&(x==y)) { p->v=p->v+A.data[n].v; k=1; } } } printf("\n\t\t"); } if(k==1) printf("\n\t\t對角線元素的和：:%d\n",p->v); else printf("\n\t\t對角線元素的和為：:0"); } int main() { int ch=1,choice; struct sparmatrix A; A.terms=0; while(ch) { printf("\n"); printf("\n\t\t 稀疏矩陣的三元組系統 "); printf("\n\t\t*********************************"); printf("\n\t\t 1------------創建 "); printf("\n\t\t 2------------顯示 "); printf("\n\t\t 3------------求對角線元素和"); printf("\n\t\t 4------------返回 "); printf("\n\t\t*********************************"); printf("\n\t\t請選擇菜單號（0-3）:"); scanf("%d",&choice); switch(choice) { case 1: A=CreateSparmatrix(); break; case 2: ShowSparmatrix(A); break; case 3: SumSparmatrix(A); break; default: system("cls"); printf("\n\t\t輸入錯誤！請重新輸入！\n"); break; } if (choice==1||choice==2||choice==3) { printf("\n\t\t"); system("pause"); system("cls"); } else system("cls"); } }
上傳時間： 2020-06-11
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本文介紹了一種在單片機應用中實現高效、多功能鍵盤掃描分析的設計思想、方法和原理。該演算法可以實現組合鍵、自動連續等功能，並具有軟、硬體開銷小，效率高等特點。該演算法已應用於實際產品中。 關鍵字：鍵盤掃描；單片機
上傳時間： 2013-12-14
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針對同一場景可見光與紅外圖像的融合問題,提出了一種新的多尺度對比度塔圖像融合方法. 該方法 利用對比度金字塔數據結構得到圖像的多分辨序列,采用基于視覺特性的融合算子在圖像的相應各級上融 合源圖像的細節,再通過金字塔逆變換重構出最終融合圖像. 這種圖像處理方法具自適應性,不隨各自輸入 圖像的灰度特性而改變,同時增強了融合圖像的對比度,產生了較好的視覺處理效果.
上傳時間： 2014-01-21
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《Java手機程式設計入門》／王森 書號：29014 頁數：約 492 頁 ISBN：957-200-527-8 出版日期：2001年08月25日 出版廠商：知城數位科技股份有限公司 訂價：380 第一章 Java 2 Micro Edition概論陣 第二章 Java程式設計簡介陣 第三章 撰寫您的第一個手機程式陣 第四章 在實體機器上執行MIDlet陣 第五章 J2ME Wireless Toolkit陣 第六章 Motorola A6288手機程式開發陣 第七章 JBuilder MobileSet陣 第八章 MIDP for Palm 第九章 MIDlet的事件處理陣 第十章 MIDP圖形使用者介面程式設計陣 第十一章 MIDP圖形處理陣 第十二章 MIDP資料庫程式設計陣 第十三章 MIDP網路程式設計陣 附錄A MID其他參考資源總整理陣 附錄B Motorola J2ME SDK
上傳時間： 2016-12-01
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WEBGAME 機器人大戰EBS(無盡的戰爭) 架設方法 WIN2K系列主機 ，最簡單的方法就是 設置一個虛擬目錄 其它就稍微改改 config.cgi的設置，還有餓ebs_sub 1 2 3.cgi的圖片地址就基本好了 WIN2K沒有虛擬目錄的話就除了要做上面的那些以外 還要打開所有文件，搜索類似這樣的 require config.cgi 都改成絕對路徑就行了 UNIX LINUX FREEBSD 系列的話,就要設置屬性了 ebs目錄所有CGI文件設置成 755 所有DAT文件設置成 777 logmiulerebeb 目錄也就是數據目錄，這個要設置成 777 裏面所有文件也是 777 當然，你可以修改這個目錄，最好修改成其他目錄，然後把config.cgi的數據庫目錄改改就可以了, 然後就是改 config.cgi的一些設置，還要改 ebs_sub 1 2 3.cgi的圖片地址了,最後就是，UNIX LINUX系列的大小寫都分的很清楚，這個版本我懶得整理，所以有的是答謝，有的是小寫，自己改改吧.
上傳時間： 2014-01-10
上傳用戶：tuilp1a
表達式分析, 支持算術運算,括號,關系運算,邏輯運算,字符串的like運算等。采用了有限自動機做詞法分析, 語法分析用算符優先分析方法，正負號算符使文法不是OPG，因此這里作了特殊處理。分析的結果是逆波蘭式, 存在一個鏈表中。在逆波蘭式的基礎上，用一個棧來進行求值。在vc++6.0下試驗通過。 如有問題，可以mail: zch888email@163.com 我將盡快回復你。
上傳時間： 2013-12-30
上傳用戶：changeboy
qemu性能直逼VMware的仿真器QEMU 的模擬速度約為實機的 25％；約為 Bochs 的 60 倍。Plex86、User-Mode-Linux、VMware 和 Virtual PC 則比 QEMU 快一點，但 Bochs 需要特定的 Kernel Patch；User-Mode-Linux 的 Guest System 必須為 Linux；VMware 和 Virtual PC 則需要在 Guest System 上安裝特定的 Driver，且它們是針對作業系統而進行模擬，並不能說是完整的模擬器。所以 QEMU 仍不失為極優秀的 x86 模擬器。
標簽： VMware User-Mode-Linux Virtual Bochs
上傳時間： 2014-06-04
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事實上這個氣泡排序法已經不是單純的氣泡排序了，它使用了旗標與右端左移兩個方法來改進排序的效能，而Shaker排序法使用到後面這個觀念進一步改良氣泡排序法。
標簽： 排序
上傳時間： 2013-12-30
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文章提出了一種基于Sobel算子和網格的二尺度彩色圖像邊緣檢測方法.該方法將圖像劃分成預先設定大小的網格，在兩個尺度上對圖像進行分析，完成圖像的邊緣檢測。首先用Sobel算子求得圖像邊緣，依據網格內含有邊緣像素的數目以及連通情況將不同的網格分別處理。 然后以網格為數據單元，在較大尺度上運用Sobel算子得到圖像邊緣。最后通過設定數據的優先級和使用形態學的方法合并兩次計算邊緣的結果。該方法充分考慮到了圖像當中可能出現的各種復雜情況，從兩個尺度分割圖像，彌補了單一方法的不足，提高了分割的正確率。
上傳時間： 2013-12-05
上傳用戶：hxy200501
基于Sobel算子.該方法將圖像劃分成預先設定大小的網格，在兩個尺度上對圖像進行分析，完成圖像的邊緣檢測。首先用Sobel算子求得圖像邊緣，依據網格內含有邊緣像素的數目以及連通情況將不同的網格分別處理。 然后以網格為數據單元，在較大尺度上運用Sobel算子得到圖像邊緣。最后通過設定數據的優先級和使用形態學的方法合并兩次計算邊緣的結果。
上傳時間： 2014-09-08
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