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高級(jí)數(shù)據(jù)鏈路控制

  • 最小重量機器設計問題 設某一機器由n個部件組成

    最小重量機器設計問題 設某一機器由n個部件組成,每一種部件都可以從m個不同的供應商處購得。設w(i,j)是從供應商j處購得的部件i的重量,C(i,j)是相應的價格。 設計一個優先列式分支限界法,給出總價格不超過c的最小重量機器設計。

    標簽: 機器 設計問題 部件

    上傳時間: 2014-01-22

    上傳用戶:stewart·

  • 給定n個整數a , a , ,an 1 2  組成的序列。序列中元素i a 的符號定義為: ï î ï í ì - < = > =

    給定n個整數a , a , ,an 1 2  組成的序列。序列中元素i a 的符號定義為: ï î ï í ì - < = > = 1 0 0 0 1 0 sgn( ) i i i i a a a a 符號平衡問題要求給定序列的最長符號平衡段的長度L,即: þ ý ü î í ì = + - = å = £ £ £ max 1| sgn( ) 0 1 j k i i j n k L j i a 。 例如,當n=10,相應序列為:1,1,-1,-2,0,1,3,-1,2,-1 時,L=9。

    標簽: iuml 61516 icirc 序列

    上傳時間: 2015-10-28

    上傳用戶:xaijhqx

  • 用遞推法產生正交多項式系

    用遞推法產生正交多項式系,即求alpha[j+1]、beta[j] 入口參數:m是數據點數,n是擬合的最高階數, float x[],float y[]是對應縱橫坐標,出口參數:a[] 是最小二乘擬合參數,alpha[]、beta[]是遞推系數

    標簽: 多項式

    上傳時間: 2014-01-19

    上傳用戶:gyq

  • Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述: a)初始化:d

    Floyd-Warshall算法描述 1)適用范圍: a)APSP(All Pairs Shortest Paths) b)稠密圖效果最佳 c)邊權可正可負 2)算法描述: a)初始化:dis[u,v]=w[u,v] b)For k:=1 to n For i:=1 to n For j:=1 to n If dis[i,j]>dis[i,k]+dis[k,j] Then Dis[I,j]:=dis[I,k]+dis[k,j] c)算法結束:dis即為所有點對的最短路徑矩陣 3)算法小結:此算法簡單有效,由于三重循環結構緊湊,對于稠密圖,效率要高于執行|V|次Dijkstra算法。時間復雜度O(n^3)。 考慮下列變形:如(I,j)∈E則dis[I,j]初始為1,else初始為0,這樣的Floyd算法最后的最短路徑矩陣即成為一個判斷I,j是否有通路的矩陣。更簡單的,我們可以把dis設成boolean類型,則每次可以用“dis[I,j]:=dis[I,j]or(dis[I,k]and dis[k,j])”來代替算法描述中的藍色部分,可以更直觀地得到I,j的連通情況。

    標簽: Floyd-Warshall Shortest Pairs Paths

    上傳時間: 2013-12-01

    上傳用戶:dyctj

  • out< "please input the number of the nodes"<<endl cin>>nodesNum cout<<"pl

    out< "please input the number of the nodes"<<endl cin>>nodesNum cout<<"please input the graph"<<endl for( i = 1 i<=nodesNum i++) for( j = 1 j <= nodesNum j++) cin>>graph[i][j] */

    標簽: lt the nodesNum number

    上傳時間: 2013-11-29

    上傳用戶:libinxny

  • 程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA優化的BP神經網絡程序

    程序名:ga_bp_predict.cpp 描述: 采用GA優化的BP神經網絡程序,用于單因素時間 序列的預測,采用了單步與多步相結合預測 說明: 采用GA(浮點編碼)優化NN的初始權值W[j][i],V[k][j],然后再采用BP算法 優化權值

    標簽: ga_bp_predict cpp 程序 BP神經網絡

    上傳時間: 2014-02-18

    上傳用戶:冇尾飛鉈

  • 動態規劃的方程大家都知道

    動態規劃的方程大家都知道,就是 f[i,j]=min{f[i-1,j-1],f[i-1,j],f[i,j-1],f[i,j+1]}+a[i,j] 但是很多人會懷疑這道題的后效性而放棄動規做法。 本來我還想做Dijkstra,后來變了沒二十行pascal就告訴我數組越界了……(dist:array[1..1000*1001 div 2]...) 無奈之余看了xj_kidb1的題解,剛開始還覺得有問題,后來豁然開朗…… 反復動規。上山容易下山難,我們可以從上往下走,最后輸出f[n][1]。 xj_kidb1的一個技巧很重要,每次令f[i][0]=f[i][i],f[i][i+1]=f[i][1](xj_kidb1的題解還寫錯了)

    標簽: 動態規劃 方程

    上傳時間: 2014-07-16

    上傳用戶:libinxny

  • function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data) [data_n,in_n] = size(data) m= 2 % Exponent fo

    function [U,center,result,w,obj_fcn]= fenlei(data) [data_n,in_n] = size(data) m= 2 % Exponent for U max_iter = 100 % Max. iteration min_impro =1e-5 % Min. improvement c=3 [center, U, obj_fcn] = fcm(data, c) for i=1:max_iter if F(U)>0.98 break else w_new=eye(in_n,in_n) center1=sum(center)/c a=center1(1)./center1 deta=center-center1(ones(c,1),:) w=sqrt(sum(deta.^2)).*a for j=1:in_n w_new(j,j)=w(j) end data1=data*w_new [center, U, obj_fcn] = fcm(data1, c) center=center./w(ones(c,1),:) obj_fcn=obj_fcn/sum(w.^2) end end display(i) result=zeros(1,data_n) U_=max(U) for i=1:data_n for j=1:c if U(j,i)==U_(i) result(i)=j continue end end end

    標簽: data function Exponent obj_fcn

    上傳時間: 2013-12-18

    上傳用戶:ynzfm

  • //Euler 函數前n項和 /* phi(n) 為n的Euler原函數 if( (n/p) % i == 0 ) phi(n)=phi(n/p)*i else phi(n)=phi(n/p

    //Euler 函數前n項和 /* phi(n) 為n的Euler原函數 if( (n/p) % i == 0 ) phi(n)=phi(n/p)*i else phi(n)=phi(n/p)*(i-1) 對于約數:divnum 如果i|pr[j] 那么 divnum[i*pr[j]]=divsum[i]/(e[i]+1)*(e[i]+2) //最小素因子次數加1 否則 divnum[i*pr[j]]=divnum[i]*divnum[pr[j]] //滿足積性函數條件 對于素因子的冪次 e[i] 如果i|pr[j] e[i*pr[j]]=e[i]+1 //最小素因子次數加1 否則 e[i*pr[j]]=1 //pr[j]為1次 對于本題: 1. 篩素數的時候首先會判斷i是否是素數。 根據定義,當 x 是素數時 phi[x] = x-1 因此這里我們可以直接寫上 phi[i] = i-1 2. 接著我們會看prime[j]是否是i的約數 如果是,那么根據上述推導,我們有:phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * prime[j] 否則 phi[ i * prime[j] ] = phi[i] * (prime[j]-1) (其實這里prime[j]-1就是phi[prime[j]],利用了歐拉函數的積性) 經過以上改良,在篩完素數后,我們就計算出了phi[]的所有值。 我們求出phi[]的前綴和 */

    標簽: phi Euler else 函數

    上傳時間: 2016-12-31

    上傳用戶:gyq

  • Instead of finding the longest common subsequence, let us try to determine the length of the LCS.

    Instead of finding the longest common subsequence, let us try to determine the length of the LCS. 􀂄 Then tracking back to find the LCS. 􀂄 Consider a1a2…am and b1b2…bn. 􀂄 Case 1: am=bn. The LCS must contain am, we have to find the LCS of a1a2…am-1 and b1b2…bn-1. 􀂄 Case 2: am≠bn. Wehave to find the LCS of a1a2…am-1 and b1b2…bn, and a1a2…am and b b b b1b2…bn-1 Let A = a1 a2 … am and B = b1 b2 … bn 􀂄 Let Li j denote the length of the longest i,g g common subsequence of a1 a2 … ai and b1 b2 … bj. 􀂄 Li,j = Li-1,j-1 + 1 if ai=bj max{ L L } a≠b i-1,j, i,j-1 if ai≠j L0,0 = L0,j = Li,0 = 0 for 1≤i≤m, 1≤j≤n.

    標簽: the subsequence determine Instead

    上傳時間: 2013-12-17

    上傳用戶:evil

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