數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 1、算法思路： 哈夫曼樹算法：a）根據(jù)給定的n個權(quán)值{W1，W2… ，Wn }構(gòu)成 n棵二叉樹的集合F={T1，T2…，T n }，其中每棵二叉樹T中只有一個帶權(quán)為W i的根結(jié)點，其左右子樹均空；b）在F中選取兩棵根結(jié)點的權(quán)值最小的樹作為左右子樹構(gòu)造一棵新的二叉樹，且置新的二叉樹的根結(jié)點的權(quán)值為其左、右子樹上結(jié)點的權(quán)值之和；c）F中刪除這兩棵樹，同時將新得到的二叉樹加入F中； d）重復(fù)b)和c),直到F只含一棵樹為止。
標(biāo)簽： 算法 W1 數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu) 樹
上傳時間： 2016-03-05
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(1).問題描述：集裝箱的裝箱問題 給定一個集裝箱，其長為L，寬為W和高為H，現(xiàn)有一批圓柱形木材，每根木材的長均為L，但是半徑不同，設(shè)第i根木材半徑為ri。問如何裝箱，使得集裝箱的空間利用率最高？ (2).程序設(shè)計要求： a. 設(shè)計一個貪心算法 b. 任給一個輸入實例，能輸出集裝箱的空間利用率 c. 能用圖形演示裝箱的過程 演示： 輸入要測試的文件名，如c17.txt，程序?qū)⒔o出結(jié)果，并用圖形演示。
標(biāo)簽： 集裝箱
上傳時間： 2014-01-07
上傳用戶：miaochun888
/*目的：使一個複數(shù)可顯數(shù)出來，可做+-/*，還要可以做>>跟<<的功能 題目：定義一個複數(shù)的class叫Complex，a(實部)與b(虛部)為double的型態(tài)，i表示根號-1， 1.必須包含一個建構(gòu)子有兩個參數(shù)(double型態(tài))，能被用來設(shè)定物件中的變數(shù)為任意值 2.包含一個建構(gòu)子只有一個參數(shù)(double型態(tài))，呼叫參數(shù)的實部且定義為"實部+0i" 3.包含一個預(yù)建構(gòu)子可把物件初始化為0+0i 4.overload以下的operator以致於可以正確的執(zhí)行:+ - * / << >> */
標(biāo)簽：
上傳時間： 2013-12-27
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某旅館有n個等級的房間，第i等級有a個房間，每個等級有b個床位（１<=i<=n）. 模擬旅館個管理系統(tǒng)中床位的分配和回收功能，設(shè)計能為單個旅客分配床位，在其離店便回收床位（供下次分配）的算法
標(biāo)簽： 房間
上傳時間： 2016-04-14
上傳用戶：VRMMO
輸入四個點，判斷此四點是否可形成一個平行四邊形。 程序中描述了一個抽象數(shù)據(jù)類型Vector2D，表示一個向量。具有（x,y）兩個值。其本身具有減另一個向量（minus(Vector2D)），判斷自身是否為零向量（iszero()），與另一個向量對應(yīng)值y,x乘積之差(inner(Vector2D))。由于兩個向量平行，則乘積之差x1*y2-x2*y1=0。點A，B，C，D四點組成平行四邊形的條件是AB//CD，BC//DA且各個向量皆不為零向量。 首先聲明四個向量。向量i獲得值的方法是由getPoint(int i)獲得。然后根據(jù)Vector2D重載后的toString（）函數(shù)將各個向量輸出查看。最后判斷此四點是否可組成平行四邊行。
標(biāo)簽： 輸入
上傳時間： 2016-04-30
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基于J2EE的物流信息系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn) 介紹了J2EE 體系結(jié)構(gòu)、Mv c模式等相關(guān)概念和技術(shù)，并重點探討了 目 前比 較受歡迎的三種開源框架( s t r ut s框架、S Pr i n g框架和H i b e m a t e 框架)。 分析了他們的體系結(jié)構(gòu)、 特點和優(yōu)缺點。 根據(jù)J ZE E的分層結(jié)構(gòu)，結(jié)合We b應(yīng)用 的特點， 將三種框架進行組合設(shè)計， 即表現(xiàn)層用S t r ut s框架、 業(yè)務(wù)邏輯層用S P ri n g 框架、持久層用比b ema t e 框架，從而來構(gòu)建物流信息系統(tǒng)。這種整合框架使各 層相對獨立， 減少各層之間的禍合程度，同時加快了系統(tǒng)的開發(fā)過程，增強了系 統(tǒng)的可維護性和可擴展性，初步達(dá)到了分布式物流信息系統(tǒng)的設(shè)計目標(biāo)。 經(jīng)過以上分析，結(jié)合物流系統(tǒng)的業(yè)務(wù)需求，進行了相關(guān)的實現(xiàn)。最后，系統(tǒng) 運用先進的A ja x技術(shù)來增強Ui層與服務(wù)器的異步通信能力， 使用戶體驗到動態(tài) 且響應(yīng)靈 敏的桌 面級w e b應(yīng)用程序。 通過江聯(lián)公司的試運行結(jié)果，系統(tǒng)達(dá)到了 渝瞇。 并 且 對 江 聯(lián) 公 司 提 出 了 基 于 R F I D 的 解 決 方 案 的 實 施 計 劃 。
上傳時間： 2016-06-01
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基于J2EE技術(shù)的網(wǎng)上商城系統(tǒng)構(gòu)建 本課題以國家8 6 3引導(dǎo)項目 ， 暨新疆自治區(qū)高新計劃項目 — 廣匯美居物流園網(wǎng)上 商城系統(tǒng)為背景。旨 在利用先進的系統(tǒng)建模思想以及當(dāng)前流行的We b編程技術(shù)，將迭 代式、以用戶需求為驅(qū)動和以構(gòu)架為中心的R U P統(tǒng)一開發(fā)過程的系統(tǒng)建模思想應(yīng)用到 電子商務(wù)系統(tǒng)模型的需求分析和設(shè)計的各個階段， 完整地實現(xiàn)整個系統(tǒng)的建模過程。 在 此基礎(chǔ)上對系統(tǒng)實現(xiàn)的關(guān)鍵技術(shù)問題:數(shù)據(jù)庫的并發(fā)訪問，MV C模式的應(yīng)用以及統(tǒng)計 信息的圖表顯示等關(guān)鍵技術(shù)進行了具體的分析和實現(xiàn)。 本文利用I nt e 川 e 吸 的強大功能，借鑒國內(nèi)外電子商務(wù)方面的相關(guān)經(jīng)驗，分析虛擬店 鋪，網(wǎng)上商城及網(wǎng)上拍賣的功能結(jié)構(gòu)和實現(xiàn)方式， 為廣匯美居物流園的商戶搭建網(wǎng)上虛 擬店鋪，網(wǎng)上商城及網(wǎng)上商品竟拍系統(tǒng)平臺。該系統(tǒng)經(jīng)過近半年的使用，實際應(yīng)用效果 較好。采用的R U P開發(fā)方法和M V c的設(shè)計模式使系統(tǒng)的靈活性和可擴展性大大增強。
標(biāo)簽： J2EE 網(wǎng)上商城 系統(tǒng)構(gòu)建 家
上傳時間： 2014-12-03
上傳用戶：edisonfather
給定n個矩陣{A1,A2,…,An}，其中Ai與Ai+1是可乘的，i=1,2,…,n-1。考察這n個矩陣的連乘積A1A2…An。由于矩陣乘法滿足結(jié)合律，故計算矩陣的連乘積可以有許多不同的計算次序，這種計算次序可以用加括號的方式來確定。若一個矩陣連乘積的計算次序完全確定，則可以依此次序反復(fù)調(diào)用2個矩陣相乘的標(biāo)準(zhǔn)算法（有改進的方法，這里不考慮）計算出矩陣連乘積。若A是一個p×q矩陣，B是一個q×r矩陣，則計算其乘積C=AB的標(biāo)準(zhǔn)算法中，需要進行pqr次數(shù)乘。
上傳時間： 2016-06-18
上傳用戶：hjshhyy
對PL0原編譯器進行了以下的擴充：1.增加以下保留字else(elsesym), for(forsym),to(tosym),downto(downtosym),return(returnsym),[(lmparen),](rmparen) 2.增加了以下的運算符：+=(eplus),-=(eminus),++(dplus),--(dminus) 取址運算符&(radsym),指向運算符@(padsym) 3.修改單詞：修改不等號#為<> 4.擴充語句：(1)增加了else子句 (2)增加了for語句 5.增加運算：(1).++運算 (2).--運算；(3).+=運算 (4).-=運算；(5).&取址運算； (6).@指向運算； 6.增加類型：(1).增加多維數(shù)組a[i1][i2][i3]……[i(n-1)][i(n-2)][in] (2).增加指針類型(任何變量都能存放指針，但不支持指針的指針，如b:=@@a應(yīng)該改寫為c:=@a,b:=@c) 7.將過程procedure擴展為函數(shù)：(1).允許定義過程時在其后加參數(shù)(var a, var b,……..,var n) (2)允許通過指針向函數(shù)形式參數(shù)傳地址；(3)允許返回值；可以用 a:=p(a,b,c….,n) 返回
標(biāo)簽： downtosym returnsym elsesym downto
上傳時間： 2016-07-02
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使用說明 使用時打開此例題目錄下pic中的圖片，然后依次單擊按鈕“轉(zhuǎn)”、“1”、“2”、“3”、“4”和“5”，就可以實現(xiàn)精確的車牌定位。 具體步驟 1.24位真彩色->256色灰度圖。 2.預(yù)處理:中值濾波。 3.二值化:用一個初始閾值T對圖像A進行二值化得到二值化圖像B。 初始閾值T的確定方法是:選擇閾值T=Gmax-(Gmax-Gmin)/3,Gmax和Gmin分別是最高、最低灰度值。 該閾值對不同牌照有一定的適應(yīng)性,能夠保證背景基本被置為0,以突出牌照區(qū)域。 4.削弱背景干擾。對圖像B做簡單的相鄰像素灰度值相減,得到新的圖像G,即Gi,j=|Pi,j-Pi,j-1|i=0,1,…,439 j=0,1,…,639Gi,0=Pi,0,左邊緣直接賦值,不會影響整體效果。 5.用自定義模板進行中值濾波 區(qū)域灰度基本被賦值為0。考慮到文字是由許多短豎線組成,而背景噪聲有一大部分是孤立噪聲,用模板(1,1,1,1,1)T對G進行中值濾波,能夠得到除掉了大部分干擾的圖像C。 6.牌照搜索:利用水平投影法檢測車牌水平位置,利用垂直投影法檢測車牌垂直位置。 7.區(qū)域裁剪,截取車牌圖像。
上傳時間： 2014-01-17
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