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調(diào)(diào)度算法

全書從算法設(shè)計(jì)和算法分析的基本概念和方法入手

全書從算法設(shè)計(jì)和算法分析的基本概念和方法入手，系統(tǒng)介紹了算法設(shè)計(jì)方法與分析技巧。全書分為3個(gè)部分：第一部分介紹算法的基本概念、算法的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)以及算法復(fù)雜度分析；第二部分針對(duì)排序問題和圖的問題，討論各種已有的算法，并介紹常用的算法設(shè)計(jì)方法包括分治法、貪心法、動(dòng)態(tài)規(guī)劃法、回溯法和分支限界法，并介紹了計(jì)算的復(fù)雜性以及NP完全問題；第三部分講述并行計(jì)算模型和并行算法設(shè)計(jì)技術(shù)。書中每章后面都附有一定數(shù)量的習(xí)題，幫助讀者理解和掌握書中的內(nèi)容。

標(biāo)簽： 算法設(shè)計(jì) 算法分析基本概念

上傳時(shí)間： 2013-12-17

上傳用戶：mikesering
基于小波變換的特征檢索算法

基于小波變換的特征檢索算法，用了廣義高斯函數(shù)和K-L距離為相似側(cè)度

標(biāo)簽： 小波變換特征檢索算法

上傳時(shí)間： 2017-07-19

上傳用戶：GHF
深度優(yōu)先算法

深度優(yōu)先算法，用深度優(yōu)先來遍歷樹結(jié)構(gòu)，能夠取得很好的復(fù)雜度

標(biāo)簽： 算法

上傳時(shí)間： 2017-08-10

上傳用戶：zsjinju
CORDIC算法參考

CORDIC算法參考，可用，無錯(cuò)，原理可在百度百科找到，個(gè)人收藏

標(biāo)簽： CORDIC 算法

上傳時(shí)間： 2014-01-10

上傳用戶：saharawalker
：將K—means算法引入到樸素貝葉斯分類研究中

：將K—means算法引入到樸素貝葉斯分類研究中，提出一種基于K—means的樸素貝葉斯分類算法。首先用K— me．a(chǎn)rks算法對(duì)原始數(shù)據(jù)集中的完整數(shù)據(jù)子集進(jìn)行聚類，計(jì)算缺失數(shù)據(jù)子集中的每條記錄與個(gè)簇重心之間的相似度，把記錄賦給距離最近的一個(gè)簇，并用該簇相應(yīng)的屬性均值來填充記錄的缺失值，然后用樸素貝葉斯分類算法對(duì)處理后的數(shù)據(jù) 集進(jìn)行分類。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，與樸素貝葉斯相比，基于K—means思想的樸素貝葉斯算法具有較高的分類準(zhǔn)確率。

標(biāo)簽： means 算法分類貝葉斯

上傳時(shí)間： 2017-08-18

上傳用戶：banyou
一個(gè)用C++實(shí)現(xiàn)的平衡二叉樹算法

一個(gè)用C++實(shí)現(xiàn)的平衡二叉樹算法，實(shí)現(xiàn)了高度、平衡度、父子節(jié)點(diǎn)等

標(biāo)簽： 二叉樹算法

上傳時(shí)間： 2014-01-25

上傳用戶：yyyyyyyyyy
遺傳算法是一種模擬自然界生物進(jìn)化的搜索算法

遺傳算法是一種模擬自然界生物進(jìn)化的搜索算法，由于它簡(jiǎn)單易行，魯棒性強(qiáng)，尤其是其不需要專門的領(lǐng)域知識(shí)而僅用適應(yīng)度函數(shù)作評(píng)價(jià)來指導(dǎo)搜索過程，從而使它的應(yīng)用范圍極為廣泛，并且己在眾多領(lǐng)域得到了實(shí)際應(yīng)用，取得了許多令人矚目的成果，引起廣大學(xué)者和工程人員的關(guān)注。

標(biāo)簽： 算法模擬搜索算法

上傳時(shí)間： 2014-02-10

上傳用戶：lizhizheng88
采用了保優(yōu)的選擇遺傳算法終止條件的判斷是：到達(dá)一定的代數(shù)。可改進(jìn)為：相鄰若干代的種群平均適應(yīng)值的變化來判斷。若相鄰若干代的種群平均適應(yīng)值為變化或者是變化小于某一閾值

采用了保優(yōu)的選擇遺傳算法終止條件的判斷是：到達(dá)一定的代數(shù)。可改進(jìn)為：相鄰若干代的種群平均適應(yīng)值的變化來判斷。若相鄰若干代的種群平均適應(yīng)值為變化或者是變化小于某一閾值，表示算法已經(jīng)收斂，則退出算法。選擇算子：輪盤賭選擇；交叉算子：?jiǎn)吸c(diǎn)交叉,隨機(jī)選擇計(jì)算此適應(yīng)度值，若大于當(dāng)前最佳適應(yīng)度值則降低交叉概率，否則不變；變異算子：模板,對(duì)于優(yōu)勢(shì)個(gè)體，除采用低概率變異外，變異位置應(yīng)采取權(quán)值越大，變異概率越小的原則,而對(duì)劣勢(shì)個(gè)體則相反.

標(biāo)簽： 變化算法閾值

上傳時(shí)間： 2017-09-02

上傳用戶：shinesyh
主要實(shí)現(xiàn)了對(duì)快速排序算法的改進(jìn)工作

主要實(shí)現(xiàn)了對(duì)快速排序算法的改進(jìn)工作，使得該算法的時(shí)間復(fù)雜度提高到<logn級(jí)

標(biāo)簽： 快速排序法的改進(jìn)

上傳時(shí)間： 2014-08-31

上傳用戶：anng
處理45以下的超級(jí)合數(shù)的優(yōu)化算法

處理45以下的超級(jí)合數(shù)的優(yōu)化算法，時(shí)間訪問度低于5秒

標(biāo)簽： 超級(jí) 優(yōu)化算法

上傳時(shí)間： 2014-06-22

上傳用戶：戀天使569