設(shè)T[0:n-1]是n個(gè)元素的一個(gè)數(shù)組。對任一元素x，設(shè)S(x)={i|T[i]=x}。當(dāng)|S(x)|>n/2時(shí)，稱x為T的主元素。設(shè)計(jì)一個(gè)線性時(shí)間算法，確定T[0:n]是否有一個(gè)主元素。
上傳時(shí)間： 2013-12-13
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給定一個(gè)n位正整數(shù)a，去掉其中任意k<=n個(gè)數(shù)字后，剩下的數(shù)字按原次序排列成一個(gè)新的正整數(shù)。對于給定的n位正整數(shù)a和正整數(shù)k，設(shè)計(jì)一個(gè)算法找出剩下數(shù)字組成的新數(shù)最小的刪數(shù)方案。
上傳時(shí)間： 2013-12-12
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陣列信號處理波束形成卡朋算法仿真：該程序陣列數(shù)為N，采樣點(diǎn)數(shù)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
上傳時(shí)間： 2014-12-01
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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(biāo)簽： the decision clusters Cluster
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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一 ：排序n個(gè)元素，元素為隨機(jī)生成的長為1~16的字符串，n的取值為2k（k取4、6、8、10、12、16、18、20），排序算法分別為直接插入排序， 冒泡排序，堆排序，歸并排序，快速排序，比較各種排序在不同輸入下的運(yùn)行時(shí)間. 二：排序n個(gè)元素，元素為隨機(jī)生成的1~10000的正整數(shù)，n的取值為2k（k取4、6、8、10、12、16、18、20），排序算法分別為直接插入排序，快速排序，基數(shù)排序，計(jì)數(shù)排序，比較各種排序在不同輸入下的運(yùn)行時(shí)間.
上傳時(shí)間： 2016-02-07
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N皇后問題，主要利用棧來實(shí)現(xiàn)，本程序短小精煉，效率較高
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上傳時(shí)間： 2014-01-15
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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(gè)物品和一個(gè)可以容納TOT重量的背包，每種物品I的重量為Weight，價(jià)值為Value。一個(gè)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(jià)值最大。 2.設(shè)計(jì)思想與分析：對物品的選取與否構(gòu)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(yōu)解，并用結(jié)點(diǎn)上界殺死不符合要求的結(jié)點(diǎn)。
上傳時(shí)間： 2016-02-09
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AVR單片機(jī)應(yīng)用設(shè)計(jì).pdf 本書以AT90S8535單片機(jī)為主線講述AVR單片機(jī)。AT90S8535單片機(jī)是AVR單片機(jī)中內(nèi)部接口豐富、功能比較全、性能價(jià)格比高的品種。 本書共分16章。第1章，單片機(jī)概述；第2章,8535單片機(jī)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)概況；第3章，AVR單片機(jī)指令系統(tǒng)；第4章，定點(diǎn)數(shù)運(yùn)算程序設(shè)計(jì)及數(shù)制轉(zhuǎn)換；第5章，浮點(diǎn)數(shù)運(yùn)算程序設(shè)計(jì)；第6章，8535單片機(jī) EEPROM讀/寫訪問；第7章，8535單片機(jī)I/O端口及其應(yīng)用；第8章，中斷系統(tǒng)及應(yīng)用；第9章，8535單片機(jī)定時(shí)器/計(jì)數(shù)器及其應(yīng)用；第10章，8535單片機(jī)模擬量輸入接口；第11章，AVR單片機(jī)串行接口及應(yīng)用；第12章，AVR單片機(jī)存儲器編程；第13章，AVR的C語言IccAVR及應(yīng)用；第14章，AVR單片機(jī)開發(fā)工具及應(yīng)用；第15章，AVR單片機(jī)的最新發(fā)展；第16章，整機(jī)設(shè)計(jì)中幾個(gè)問題的處理方法。書中所舉硬件設(shè)計(jì)、軟件設(shè)計(jì)實(shí)例均經(jīng)實(shí)驗(yàn)通過。
上傳時(shí)間： 2014-06-11
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在圖像模板匹配問題中,基于像素灰度值的相關(guān)算法盡管已經(jīng)十分普遍,并得到廣泛的應(yīng)用,但目前此類算法都還存在有時(shí)間復(fù)雜度高、對圖像亮度與尺寸變化敏感等缺點(diǎn).為了克服這些缺點(diǎn),提出一種新的基于圖像灰度值的編碼表示方法.這種方法將圖像分割為一定大小的方塊(稱為R-塊),計(jì)算每個(gè)R-塊圖像的總灰度值,并根據(jù)它與相鄰R-塊灰度值的排序關(guān)系進(jìn)行編碼.然后通過各個(gè)R-塊編碼值的比較,實(shí)現(xiàn)圖像與模板的匹配.新算法中各個(gè)R-塊編碼的計(jì)算十分簡單 匹配過程只要對編碼值進(jìn)行相等比較,而且可以采用快速的比較算法.新算法對像素灰度的變化與噪聲具有魯棒性,其時(shí)間復(fù)雜度是O(M2log(N)).實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,新算法比現(xiàn)有的灰度相關(guān)算法的計(jì)算時(shí)間快了兩個(gè)數(shù)量級.
上傳時(shí)間： 2013-12-21
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約瑟夫環(huán)問題算法的優(yōu)化 1、問題描述： 已知n個(gè)人（以編號1，2，3...n分別表示）圍坐在一張圓桌周圍。從編號為k的人開始報(bào)數(shù)，數(shù)到m的那個(gè)人出列；他的下一個(gè)人又從1開始報(bào)數(shù)，數(shù)到m的那個(gè)人又出列；依此規(guī)律重復(fù)下去，直到圓桌周圍的人全部出列，求最后出列的哪一個(gè)人。
標(biāo)簽： 算法
上傳時(shí)間： 2016-02-23
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