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開(kāi)關(guān)二極管

  • 背包問題是關於最佳化的問題

    背包問題是關於最佳化的問題,要解最佳化問題可以使用「動態規劃」(Dynamic programming),從空集合開始,每增加一個元素就先求出該階段的最佳解,直到所有的元素加入至集合中,最後得到的就是最佳解。 以背包問題為例,我們使用兩個陣列value與item,value表示目前的最佳解所得之總價,item表示最後一個放至背包的水果,假設有負重量 1~8的背包8個,並對每個背包求其最佳解

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    上傳時間: 2014-01-22

    上傳用戶:aix008

  • 問題描述 給定n個矩陣A1

    問題描述 給定n個矩陣A1,A2,…,An,其中,Ai與Aj+1是可乘的,i=1,2,…,n-1。 你的任務是要確定矩陣連乘的運算次序,使計算這n個矩陣的連乘積A1A2…An時總的元素乘法次數達到最少。 例如:3個矩陣A1,A2,A3,階分別為10×100、100×5、5×50,計算連乘積A1A2A3時按(A1A2)A3所需的元素乘法次數達到最少,為7500次。

    標簽: 矩陣

    上傳時間: 2013-12-20

    上傳用戶:banyou

  • 設T[0:n-1]是n個元素的一個數組。對任一元素x

    設T[0:n-1]是n個元素的一個數組。對任一元素x,設S(x)={i|T[i]=x}。當|S(x)|>n/2時,稱x為T的主元素。設計一個線性時間算法,確定T[0:n]是否有一個主元素。

    標簽: 元素 數組

    上傳時間: 2014-01-08

    上傳用戶:daoxiang126

  • 設T[0:n-1]是n個元素的一個數組。對任一元素x

    設T[0:n-1]是n個元素的一個數組。對任一元素x,設S(x)={i|T[i]=x}。當|S(x)|>n/2時,稱x為T的主元素。設計一個線性時間算法,確定T[0:n]是否有一個主元素。

    標簽: 元素 數組

    上傳時間: 2013-12-13

    上傳用戶:2525775

  • 給定一個n位正整數a

    給定一個n位正整數a,去掉其中任意k<=n個數字后,剩下的數字按原次序排列成一個新的正整數。對于給定的n位正整數a和正整數k,設計一個算法找出剩下數字組成的新數最小的刪數方案。

    標簽: 整數

    上傳時間: 2013-12-12

    上傳用戶:685

  • 陣列信號處理波束形成卡朋算法仿真:該程序陣列數為N

    陣列信號處理波束形成卡朋算法仿真:該程序陣列數為N,采樣點數為K,入射信號為30度角,干擾信號為60度角。 功能:提取有用信號抑制干擾信號

    標簽: 陣列信號處理 波束形成 仿真 算法

    上傳時間: 2014-12-01

    上傳用戶:jackgao

  • 巫魔世界是一個被墻所環繞的二維格子世界

    巫魔世界是一個被墻所環繞的二維格子世界,相鄰格子相通,洞穴在左下角。每一個格子可以包含agent或物體??紤]到格子世界的大小對于本次問題的討論不具絕對的影響,因此設定格子世界的行和列均為N,因此在本實驗中,巫魔世界是一個N*N的二維格子,將世界中格子以行和列的二元組標示,因此洞穴入口在[1,1]。本程序實現了一個巫魔世界小游戲。

    標簽: 二維

    上傳時間: 2014-12-08

    上傳用戶:Avoid98

  • How the K-mean Cluster work Step 1. Begin with a decision the value of k = number of clusters S

    How the K-mean Cluster work Step 1. Begin with a decision the value of k = number of clusters Step 2. Put any initial partition that classifies the data into k clusters. You may assign the training samples randomly, or systematically as the following: Take the first k training sample as single-element clusters Assign each of the remaining (N-k) training sample to the cluster with the nearest centroid. After each assignment, recomputed the centroid of the gaining cluster. Step 3 . Take each sample in sequence and compute its distance from the centroid of each of the clusters. If a sample is not currently in the cluster with the closest centroid, switch this sample to that cluster and update the centroid of the cluster gaining the new sample and the cluster losing the sample. Step 4 . Repeat step 3 until convergence is achieved, that is until a pass through the training sample causes no new assignments.

    標簽: the decision clusters Cluster

    上傳時間: 2013-12-21

    上傳用戶:gxmm

  • 用分支限界法求解背包問題(0/1背包) 1.問題描述:已知有N個物品和一個可以容納TOT重量的背包

    用分支限界法求解背包問題(0/1背包) 1.問題描述:已知有N個物品和一個可以容納TOT重量的背包,每種物品I的重量為Weight,價值為Value。一個只能全放入或者不放入,求解如何放入物品,可以使背包里的物品的總價值最大。 2.設計思想與分析:對物品的選取與否構成一棵解樹,左子樹表示裝入,右表示不裝入,通過檢索問題的解樹得出最優解,并用結點上界殺死不符合要求的結點。

    標簽: TOT 分支 背包問題

    上傳時間: 2016-02-09

    上傳用戶:我們的船長

  • 使用二維離散余弦變換(DCT)進行圖象壓縮。原始圖象被轉換成為8*8大小的塊進行壓縮和重構。 Cnum:為壓縮時保留的系數的個數 MSM:均方誤差壓縮應該做到在最合理的近似原圖象的情況下使用最少的系數

    使用二維離散余弦變換(DCT)進行圖象壓縮。原始圖象被轉換成為8*8大小的塊進行壓縮和重構。 Cnum:為壓縮時保留的系數的個數 MSM:均方誤差壓縮應該做到在最合理的近似原圖象的情況下使用最少的系數。函數:dctmtx:返回一個n*n階DCT變換 blkproc:對圖象進行不同的塊處理。 im2col:重排圖象塊為矩陣列。注意:只適用于灰度圖象。

    標簽: Cnum DCT MSM 圖象

    上傳時間: 2014-01-07

    上傳用戶:zhuyibin

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