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關(guān)(guān)鍵算法

  • 此為編譯原理實(shí)驗(yàn)報(bào)告 學(xué)習(xí)消除文法左遞規(guī)算法

    此為編譯原理實(shí)驗(yàn)報(bào)告 學(xué)習(xí)消除文法左遞規(guī)算法,了解消除文法左遞規(guī)在語法分析中的作用 內(nèi)含 設(shè)計(jì)算法 目的 源碼 等等.... 算法:消除左遞歸算法為: (1)把文法G的所有非終結(jié)符按任一種順序排列成P1,P2,…Pn 按此順序執(zhí)行 (2)FOR i:=1 TO n DO BEGIN FOR j:=1 DO 把形如Pi→Pjγ的規(guī)則改寫成 Pi→δ1γ δ2γ … δkγ。其中Pj→δ1 δ2 … δk是關(guān)于Pj的所有規(guī)則; 消除關(guān)于Pi規(guī)則的直接左遞歸性 END (3)化簡(jiǎn)由(2)所得的文法。即去除那些從開始符號(hào)出發(fā)永遠(yuǎn)無法到達(dá)的非終結(jié)符的 產(chǎn)生規(guī)則。

    標(biāo)簽: 編譯原理 實(shí)驗(yàn)報(bào)告 算法

    上傳時(shí)間: 2015-03-29

    上傳用戶:極客

  • 0 / 1背包問題是一個(gè)N P-復(fù)雜問題

    0 / 1背包問題是一個(gè)N P-復(fù)雜問題,為了解決該問題,,將用回溯算法解決該問題。既然想選擇一個(gè)對(duì)象的子集,將它們裝入背包,以便獲得的收益最大,則解空間應(yīng)組織成子集樹的形狀(如圖1 6 - 2所示)。該回溯算法與4 . 2節(jié)的裝載問題很類似。首先形成一個(gè)遞歸算法,去找到可獲得的最大收益。然后,對(duì)該算法加以改進(jìn),形成代碼。改進(jìn)后的代碼可找到獲得最大收益時(shí)包含在背包中的對(duì)象的集合。

    標(biāo)簽: 背包問題

    上傳時(shí)間: 2013-11-25

    上傳用戶:helmos

  • 排序算法的性能比較 對(duì)不同類型的問題規(guī)模

    排序算法的性能比較 對(duì)不同類型的問題規(guī)模,測(cè)試各種介紹的排序算法的性能。統(tǒng)計(jì)他們的鍵值比較次數(shù),鍵值移動(dòng)次數(shù)以及運(yùn)行時(shí)間并分析結(jié)果。 小型問題:N≈20 中型問題:N≈2000 大型問題:N≈200000. C 語言的32關(guān)鍵字如下: 實(shí)驗(yàn)原理: 線性表的排序,快速,起泡,選擇,插入。

    標(biāo)簽: 排序算法 性能比較

    上傳時(shí)間: 2013-12-20

    上傳用戶:lingzhichao

  • 實(shí)現(xiàn)聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個(gè)數(shù)K

    實(shí)現(xiàn)聚類K均值算法: K均值算法:給定類的個(gè)數(shù)K,將n個(gè)對(duì)象分到K個(gè)類中去,使得類內(nèi)對(duì)象之間的相似性最大,而類之間的相似性最小。 缺點(diǎn):產(chǎn)生類的大小相差不會(huì)很大,對(duì)于臟數(shù)據(jù)很敏感。 改進(jìn)的算法:k—medoids 方法。這兒選取一個(gè)對(duì)象叫做mediod來代替上面的中心 的作用,這樣的一個(gè)medoid就標(biāo)識(shí)了這個(gè)類。步驟: 1,任意選取K個(gè)對(duì)象作為medoids(O1,O2,…Oi…Ok)。 以下是循環(huán)的: 2,將余下的對(duì)象分到各個(gè)類中去(根據(jù)與medoid最相近的原則); 3,對(duì)于每個(gè)類(Oi)中,順序選取一個(gè)Or,計(jì)算用Or代替Oi后的消耗—E(Or)。選擇E最小的那個(gè)Or來代替Oi。這樣K個(gè)medoids就改變了,下面就再轉(zhuǎn)到2。 4,這樣循環(huán)直到K個(gè)medoids固定下來。 這種算法對(duì)于臟數(shù)據(jù)和異常數(shù)據(jù)不敏感,但計(jì)算量顯然要比K均值要大,一般只適合小數(shù)據(jù)量。

    標(biāo)簽: K均值算法 聚類

    上傳時(shí)間: 2015-04-03

    上傳用戶:sardinescn

  • 算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見

    算法介紹 矩陣求逆在程序中很常見,主要應(yīng)用于求Billboard矩陣。按照定義的計(jì)算方法乘法運(yùn)算,嚴(yán)重影響了性能。在需要大量Billboard矩陣運(yùn)算時(shí),矩陣求逆的優(yōu)化能極大提高性能。這里要介紹的矩陣求逆算法稱為全選主元高斯-約旦法。 高斯-約旦法(全選主元)求逆的步驟如下: 首先,對(duì)于 k 從 0 到 n - 1 作如下幾步: 從第 k 行、第 k 列開始的右下角子陣中選取絕對(duì)值最大的元素,并記住次元素所在的行號(hào)和列號(hào),在通過行交換和列交換將它交換到主元素位置上。這一步稱為全選主元。 m(k, k) = 1 / m(k, k) m(k, j) = m(k, j) * m(k, k),j = 0, 1, ..., n-1;j != k m(i, j) = m(i, j) - m(i, k) * m(k, j),i, j = 0, 1, ..., n-1;i, j != k m(i, k) = -m(i, k) * m(k, k),i = 0, 1, ..., n-1;i != k 最后,根據(jù)在全選主元過程中所記錄的行、列交換的信息進(jìn)行恢復(fù),恢復(fù)的原則如下:在全選主元過程中,先交換的行(列)后進(jìn)行恢復(fù);原來的行(列)交換用列(行)交換來恢復(fù)。

    標(biāo)簽: 算法 矩陣求逆 程序

    上傳時(shí)間: 2015-04-09

    上傳用戶:wang5829

  • 用Burg算法估計(jì)AR模型參數(shù)

    用Burg算法估計(jì)AR模型參數(shù),進(jìn)而實(shí)現(xiàn)功率譜估計(jì). 形參說明: x——雙精度實(shí)型一維數(shù)組,長度為n,存放隨機(jī)序列。 n--整型變量,隨機(jī)序列的長度。 p--整型變量,AR模型的階數(shù)。 a--雙精度實(shí)型一維數(shù)組,長度為(p十1)。存放AR模型的系數(shù)a(0),a(1),...,a(p)。 v--雙精度實(shí)型指針,它指向預(yù)測(cè)誤差功率,即AR模型激勵(lì)白噪聲的方差。

    標(biāo)簽: Burg AR模型 算法 參數(shù)

    上傳時(shí)間: 2013-12-21

    上傳用戶:330402686

  • strassen算法的擴(kuò)展

    strassen算法的擴(kuò)展,可以計(jì)算任何偶數(shù)階矩陣的相乘,一般strassen只能計(jì)算2的n次方階(自己編寫,英文注釋~)

    標(biāo)簽: strassen 算法 擴(kuò)展

    上傳時(shí)間: 2013-12-27

    上傳用戶:1966640071

  • n皇后問題

    n皇后問題,可以顯示所有的合適路徑,典型的回溯算法

    標(biāo)簽:

    上傳時(shí)間: 2015-04-22

    上傳用戶:aa54

  • n階費(fèi)波納契數(shù)列求值

    n階費(fèi)波納契數(shù)列求值,n可變。數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)常用算法。

    標(biāo)簽: 數(shù)列

    上傳時(shí)間: 2014-01-14

    上傳用戶:wyc199288

  • 經(jīng)典8數(shù)碼問題擴(kuò)展為N數(shù)碼問題

    經(jīng)典8數(shù)碼問題擴(kuò)展為N數(shù)碼問題,JAVA可視化編程,注意算法大家看一下

    標(biāo)簽: 數(shù)碼 擴(kuò)展

    上傳時(shí)間: 2015-04-26

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