Hybrid Monte Carlo sampling.SAMPLES = HMC(F, X, OPTIONS, GRADF) uses a hybrid Monte Carlo
algorithm to sample from the distribution P ~ EXP(-F), where F is the
first argument to HMC. The Markov chain starts at the point X, and
the function GRADF is the gradient of the `energy function F.
實現最優二叉樹的構造；在此基礎上完成哈夫曼編碼器與譯碼器。 假設報文中只會出現如下表所示的字符：
字符 A B C D E F G H I J K L M N
頻度 186 64 13 22 32 103 21 15 47 57 1 5 32 20 57
字符 O P Q R S T U V W X Y Z ， ．
頻度 63 15 1 48 51 80 23 8 18 1 16 1 6 2
要求完成的系統應具備如下的功能：
1．初始化。從終端（文件）讀入字符集的數據信息，。建立哈夫曼樹。
2．編碼：利用已建好的哈夫曼樹對明文文件進行編碼，并存入目標文件（哈夫曼碼文件）。
3．譯碼：利用已建好的哈夫曼樹對目標文件（哈夫曼碼文件）進行編碼，并存入指定的明文文件。
4．輸出哈夫曼編碼文件：輸出每一個字符的哈夫曼編碼。
This demonstration models a flight control for the longitudinal motion of a Grumman Aerospace F-14 Tomcat. First order linear
approximations of the aircraft and actuator behavior are connected to an analog flight control design that uses the pilot s
stick pitch command as the set point for the aircraft s pitch attitude and uses aircraft pitch angle and pitch rate to determine commands. A simplified Dryden wind gust model is incorporated to perturb the system.
Ex4-22 單射函數問題
« 問題描述：
設函數f將點集S = {0,1, , n -1}映射為f (S) = { f (i) | iÎ S} Í S 。單射函數問題要
從S中選取最大子集X Í S 使f (X )是單射函數。
例如，當n=7， f (S) = {1,0,0,2,2,3,6} Í S 時， X = {0,1,6} Í S 是所求的最大子集。
« 編程任務：
對于給定的點集S = {0,1, , n -1}上函數f，試用抽象數據類型隊列，設計一個O(n)時
間算法，計算f的最大單射子集。
« 數據輸入：
由文件input.txt 提供輸入數據。文件的第1 行有1 個正整數n，表示給定的點集
S = {0,1, , n -1}。第2 行是f (i)的值，0 £ i < n。
« 結果輸出:
程序運行結束時，將計算出的f的最大單射子集的大小輸出到output.txt中。
輸入文件示例 輸出文件示例
input.txt
7
1 0 0 2 2 3 6
output.txt
3
