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编译原理及实践
- 目 录 译者序 前言 第1章 概论 1 1.1 为什么要用编译器 2 1.2 与编译器相关的程序 3 1.3 翻译步骤 5 1.4 编译器中的主要数据结构 8 1.5 编译器结构中的其他问题 10 1.6 &
id5
- 介绍动态规划方法在解决背包问题、图象压缩、矩阵乘法链、最短路径、无交叉子集和元件折叠等方面的应用。-on dynamic programming methods in solving knapsack problem, image compression, the matrix multiplication chains, the shortest path, non-overlapping subsets of folding and components such applications.
myAlgorithmExamplesAndExplain
- 都是自己编写的常用算法的事例,本人础作. 里面有:哈密尔顿环,皇后问题,图的着色问题,子集和数问题,树和等价问题,栈的各种用发等.-themselves are prepared by the algorithm commonly used examples, I make foundation. There are : Hamilton Central, Queen's, graphs, and several subsets, trees and equivalence, the
ZJHS
- 这是一个子集和数问题的递归回溯解法.能在TC和VC++6.0上运行.已经加入注释
无分隔符字典问题
- 设∑＝{α1, α2…… αn }是n个互不相同的符号组成的符号集。 Lk＝{β1β2…βk | βi ∑,1≤i≤k}是∑中字符组成的长度为k 的全体字符串。 S是Lk的子集，S是Lk的无分隔符字典是指对任意的S中元素a1a2…ak， b1b2…bk. {a2a3…akb1, a3a4&hellip
w
- 子集树回溯法 试设计一个用回溯法搜索子集空间树的函数。该函数的参数包括结点可行性判定函数和上界函数等必要的函数，并将此函数用于解装载问题。 装载问题描述如下：有一批共n个集装箱要装上艘载重量为c的轮船，其中集装箱i的重量为wi。找出一种最优装载方案，将轮船尽可能装满，即在装载体积不受限制的情况下，将尽可能重的集装箱装上轮船。-A subset of the trial design of a backtracking tree with backtracking search a subs
introduction_Algorithms
- 这书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面，适用于多种用途。涵盖的内容有：算法在计算中的作用，概率分析和随机算法的介绍。书中专门讨论了线性规划，介绍了动态规划的两个应用，随机化和线性规划技术的近似算法等，还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法，以及对贪心算法元素的讨论。此书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明，对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提供了900多个练习题和
bigTuan
- 算法分析与设计 最大团问题 G的最大团是指G中所含顶点数最多的团。 无向图的最大团和最大独立集问题都可以看作是图G的顶点集V的 子集选取问题可以用回溯法在O(n*(2^n))时间内解决。-Algorithm analysis and design problem G, the biggest group the biggest group is the maximum number of vertices of G contained in the group. Undirect
Introduction-to-Algorithms-3rd
- 《算法导论(原书第2版)》一书深入浅出，全面地介绍了计算机算法。对每一个算法的分析既易于理解又十分有趣，并保持了数学严谨性。本书的设计目标全面，适用于多种用途。涵盖的内容有：算法在计算中的作用，概率分析和随机算法的介绍。本书专门讨论了线性规划，介绍了动态规划的两个应用，随机化和线性规划技术的近似算法等，还有有关递归求解、快速排序中用到的划分方法与期望线性时间顺序统计算法，以及对贪心算法元素的讨论。本书还介绍了对强连通子图算法正确性的证明，对哈密顿回路和子集求和问题的NP完全性的证明等内容。全书提
suanfashiyan
- 十个算法小程序：二分法、循环赛日程算法、归并分类算法、贪心算法、背包问题、最优装载、动态规划（多段图、0-1背包、资源分配问题）、回溯和分支限界法（子集和数问题）-Ten algorithm applet: dichotomy, round robin scheduling algorithms, merge classification algorithm, greedy algorithm, knapsack problem, the optimal loading, dynamic pro
12-01bag
- 01背包问题 问题陈述：给定n种物品和一背包，物品i的重量是wi，其价值为vi，背包的容量为C。合理选择物品装入背包，使得装入背包中物品的总价值最大。在选择装入背包的物品时，对每种物品i只有两种选择，即装入背包或不装入背包。不能将物品i装入背包多次，也不能只装入部分的物品i。 问题分析：0 1背包问题是一个子集选取问题，适合于用子集树表示0 1背包问题的解空间。在搜索解空间树时，只要其左儿子结点是一个可行结点，搜索就进入左子树，在右子树中有可能包含最优解时才进入右子树搜索；否则将右子树
GAzi-ji-he-wen-ti-yingyong
- matlab在子集和问题上的应用，与遗传算法的结合使用-matlab subset problem, with the combined use of the genetic algorithm
work
- 算法实现题。包挎程序存储问题。汽车加油问题，子集合问题和工作分配问题。-Algorithm that. Package destroyed the program memory. Vehicle refueling problem, a subset of issues and assignments.
NPhard
- 用于求解经典数学问题NPhard问题中的子集和问题-For a subset of solving classic mathematical problem NPhard Questions and problems
zi-ji-he
- 子集和问题的一个实例为〈S,t〉。其中，S={ 1 x ， 2 x ，…， n x }是一个正整数的集合，c是一个正整数。子集和问题判定是否存在S的一个子集S1，使得 S1中的所有元素之和等于c。-failed to translate
5-1
- 5-1 子集和问题 问题描述：子集和问题的一个实例为<S,t>。其中，S={x1,x2,...,xn}是一个正整数的集合，c是一个正整数 。 子集和问题判定是否存在S 的一个子集S1，使得子集里的元素之和为c 试设计一个解子集和问题的回溯法。 算法设计：对于给定的正整数的集合S={x1,x2,...,xn}和正整数c，计算S的一个子集S1，使得子集里的元素之和为c。 数据输入：由文件input.txt提供输入数据。文件第1行有2个正整数n和c，n表示S的
sanfa
- 第二单元 8594 有重复元素的排列问题； 9718 整数因子分解； 11088 整数划分的扩展问题； 17082 两个有序数序列中找第k小 第三单元 8596 最长上升子序列； 10303 数字三角； 11077 最长公共子字符串； 11078 不能移动的石子合并 第四单元 8602 区间相交问题； 11079 可以移动的石子合并 第五单元 8600 骑士问题； 8603 子集和问题； 17085 工作分配
text
- 设集合S={x1,x2,…,xn}是一个正整数集合，c是一个正整数，子集和问题判定是否存在S的一个子集S1，使S1中的元素之和为c。试设计一个解子集和问题的回溯法。-Let the set S = {x1, x2, ..., xn} is a set of positive integers, c is a positive integer, a subset of the problem and determine whether there is a subset S S1,
ConsoleApplication1
- 用蛮力法解决子集和问题，并且利用近似算法改善算法，使计算时间缩短(The brute force method is used to solve the subset and the problem, and the approximation algorithm is used to improve the algorithm and shorten the computation time)
pipei
- 求二分图最大匹配可以用最大流或者匈牙利算法。 最大匹配 给定一个二分图G，在G的一个子图M中，M的边集中的任意两条边都不依附于同一个顶点，则称M是一个匹配. 选择这样的边数最大的子集称为图的最大匹配问题 如果一个匹配中，图中的每个顶点都和图中某条边相关联，则称此匹配为完全匹配，也称作完备匹配。(For maximum matching of two partite graphs, maximum flow or Hungarian algorithm can be used. The maxim