算法ebook(10部算法經(jīng)典著作的合集) 算法ebook> 10部算法經(jīng)典著作的合集 chm格式 (1)Fundamentals of Data Structures by Ellis Horowitz and Sartaj Sahni (2)Data Structures, Algorithms and Program Style Using C by James F. Korsh and Leonard J. Garrett (3)Data Structures and Algorithm Analysis in C by Mark Allen Weiss (4)Data Structures: From Arrays to Priority Queues by Wayne Amsbury (5)Information Retrieval: Data Structures & Algorithms edited by William B. Frakes and Ricardo Baeza-Yates (6)Introduction to Algorithms by Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, and Ronald L. Rivest (7)Practical Data Structures in C++ by Bryan Flamig (8)Reliable Data Structures in C by Thomas Plum (9)Data Structures and Algorithms Alfred V. Aho, Bell Laboratories, Murray Hill, New Jersey John E. Hopcroft, Cornell University, Ithaca, New York Jeffrey D. Ullman, Stanford University, Stanford, California (10)DDJ Algorithms and Data Structures Articles
標(biāo)簽： ebook Fundamentals Structures Ellis
上傳時(shí)間： 2015-04-04
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HD7279(c語(yǔ)言)驅(qū)動(dòng) 程序作用：測(cè)試Sage Tech.開(kāi)發(fā)板（MCP300）中hd7279鍵盤顯示芯片是否能正常工作 程序功能：按下1號(hào)鍵顯示0、1、2、3，按下2號(hào)鍵顯示c、d、e、f，按下3號(hào)鍵顯示4、5 、6、7 按下4號(hào)鍵顯示8、9、a、b，按下0號(hào)鍵點(diǎn)亮4個(gè)LED燈
上傳時(shí)間： 2015-04-08
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本程序?qū)崿F(xiàn)了數(shù)理統(tǒng)計(jì)的趨勢(shì)面分析，并給出了F,t檢驗(yàn)，可用作數(shù)理統(tǒng)計(jì)教材的配套計(jì)算
標(biāo)簽： 程序 數(shù)理統(tǒng)計(jì) 分
上傳時(shí)間： 2013-12-25
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44B0的測(cè)試程序。此程序?yàn)?4B0的4*4鍵盤的應(yīng)用程序，基于中斷0觸發(fā)，當(dāng)按下其中一個(gè)鍵時(shí)，會(huì)把0-F的相應(yīng)鍵值顯示在8段LED上。
標(biāo)簽： 44B0 測(cè)試程序 應(yīng)用程序 程序
上傳時(shí)間： 2013-12-19
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世界名牌專業(yè)音響網(wǎng)址大全,由東方網(wǎng)絡(luò)收集整理,是目前世界音響燈光行業(yè)著名公司及名牌產(chǎn)品網(wǎng)址的最新匯編，每一頁(yè)的網(wǎng)址都按照公司或產(chǎn)品英文字母的第一個(gè)字母而排列，您可以按照公司或名牌產(chǎn)品中英文名稱的關(guān)鍵詞進(jìn)行查找（Ctrl+F快捷鍵），如果沒(méi)有搜索結(jié)果，您可以直接到東方論壇詢問(wèn)，我們將幫助您查找。該程序由原來(lái)的<世界名牌音響網(wǎng)址>現(xiàn)更名為<世界名牌專業(yè)音響網(wǎng)址> ,已從新調(diào)整,添加了一些新的網(wǎng)址,刪除了死鍵接,然后再作美化!該電子程序升級(jí)為9IASP Audio web V2.8
上傳時(shí)間： 2015-04-22
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prolog 找路例子程序： === === === === === === Part 1-Adding connections Part 2-Simple Path example | ?- path1(a,b,P,T). will produce the response: T = 15 P = [a,b] ? Part 3 - Non-repeating path As an example, the query: ?- path2(a,h,P,T). will succeed and may produce the bindings: P = [a,depot,b,d,e,f,h] T = 155 Part 4 - Generating a path below a cost threshold As an example, the query: ?- path_below_cost(a,[a,b,c,d,e,f,g,h],RS,300). returns: RS = [a,b,depot,c,d,e,g,f,h] ? RS = [a,c,depot,b,d,e,g,f,h] ? no ==================================
標(biāo)簽： Part connections example prolog
上傳時(shí)間： 2015-04-24
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模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時(shí)，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序，在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問(wèn)題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問(wèn)題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開(kāi)始，對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過(guò)程。退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時(shí)間： 2015-04-24
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模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時(shí)，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序，在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問(wèn)題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問(wèn)題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開(kāi)始，對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過(guò)程。退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時(shí)間： 2015-04-24
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模擬退火算法來(lái)源于固體退火原理，將固體加溫至充分高，再讓其徐徐冷卻，加溫時(shí)，固體內(nèi)部粒子隨溫升變?yōu)闊o(wú)序狀，內(nèi)能增大，而徐徐冷卻時(shí)粒子漸趨有序，在每個(gè)溫度都達(dá)到平衡態(tài)，最后在常溫時(shí)達(dá)到基態(tài)，內(nèi)能減為最小。根據(jù)Metropolis準(zhǔn)則，粒子在溫度T時(shí)趨于平衡的概率為e-ΔE/(kT)，其中E為溫度T時(shí)的內(nèi)能，ΔE為其改變量，k為Boltzmann常數(shù)。用固體退火模擬組合優(yōu)化問(wèn)題，將內(nèi)能E模擬為目標(biāo)函數(shù)值f，溫度T演化成控制參數(shù)t，即得到解組合優(yōu)化問(wèn)題的模擬退火算法：由初始解i和控制參數(shù)初值t開(kāi)始，對(duì)當(dāng)前解重復(fù)“產(chǎn)生新解→計(jì)算目標(biāo)函數(shù)差→接受或舍棄”的迭代，并逐步衰減t值，算法終止時(shí)的當(dāng)前解即為所得近似最優(yōu)解，這是基于蒙特卡羅迭代求解法的一種啟發(fā)式隨機(jī)搜索過(guò)程。退火過(guò)程由冷卻進(jìn)度表(Cooling Schedule)控制，包括控制參數(shù)的初值t及其衰減因子Δt、每個(gè)t值時(shí)的迭代次數(shù)L和停止條件S。
標(biāo)簽： 模擬退火算法
上傳時(shí)間： 2014-12-19
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分而治之方法還可以用于實(shí)現(xiàn)另一種完全不同的排序方法，這種排序法稱為快速排序（quick sort）。在這種方法中， n 個(gè)元素被分成三段（組）：左段l e f t，右段r i g h t和中段m i d d l e。中段僅包含一個(gè)元素。左段中各元素都小于等于中段元素，右段中各元素都大于等于中段元素。因此l e f t和r i g h t中的元素可以獨(dú)立排序，并且不必對(duì)l e f t和r i g h t的排序結(jié)果進(jìn)行合并。m i d d l e中的元素被稱為支點(diǎn)( p i v o t )。圖1 4 - 9中給出了快速排序的偽代碼
上傳時(shí)間： 2015-04-27
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