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L1
- 输入一个字符串（数字），可以输出其最大值、最小值和平均值.
Huffmatreeofdatastructure
- 哈夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。树的带权路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n)。可以证明哈夫曼树的WPL是最小的。-Huffman tree is also called the op
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- 在一般的数据结构的书中，树的那章后面，著者一般都会介绍一下哈夫曼(HUFFMAN)树和哈夫曼编码。哈夫曼编码是哈夫曼树的一个应用。哈夫曼编码应用广泛，如JPEG中就应用了哈夫曼编码。 首先介绍什么是哈夫曼树。哈夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。树的带权路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N
HUFMM
- 哈夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。树的带权路长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+…+Wn*Ln)，N个权值Wi(i=1,2,…n)构成一棵N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,…n)。可以证明哈夫曼树WPL是最小的。-Huffman tree is also called the optimal bina
dongtaiguihuafa
- 算法设计与分析题目 把长度为l1,l2…ln 的n个程序放在磁带T1和T2上，并且希望按照使用最大检索时间取得最小值的方式存储，即如果存放在T1和T2上的程序集合分别为A和B，则希望所选择的A和B使得max{∑li 1,∑li2}(i1属于A，i2属于B)取得最小。 使用动态规划法实现。-Algorithm design and analysis
fenzhixianjiefa
- 算法设计与分析题目： 把长度为l1,l2…ln 的n个程序放在磁带T1和T2上，并且希望按照使用最大检索时间取得最小值的方式存储，即如果存放在T1和T2上的程序集合分别为A和B，则希望所选择的A和B使得max{∑li 1,∑li2}(i1属于A，i2属于B)取得最小。 使用分支限界法实现。-Algorithm design and analysis
huisufa
- 把长度为l1,l2…ln 的n个程序放在磁带T1和T2上，并且希望按照使用最大检索时间取得最小值的方式存储，即如果存放在T1和T2上的程序集合分别为A和B，则希望所选择的A和B使得max{∑li 1,∑li2}(i1属于A，i2属于B)取得最小。 使用回溯法实现。-The length l1, l2 ... ln n programs on the tape T1 and T2, and want to use the maximum search time in accordance wi
HUFFMAN-CODING-TREE.cpp
- 构造一个具有n个外部节点的扩充二叉树，每个外部节点Ki有一个Wi对应，作为该外部节点的权。使得这个扩充二叉树的叶节点带权外部路径长度总和最小： Min( W1 * L1 + W2 * L2 + W3 * L3 + … + Wn * Ln) Wi:每个节点的权值。 Li:根节点到第i个外部叶子节点的距离。 编程计算最小外部路径长度总和。-Constructing a binary tree with n external expansion nodes, each external n
l1-algorithm
- 该软件包包含了合并执行在MATLAB9升-1的最小化算法。每个函数都使用一组参数是一致的（如停止准则和公差）与我们的基准脚本接口。 正交匹配追踪：SolveOMP.m 原对偶内点法：SolvePDIPA.m 梯度投影：SolveL1LS.m 同伦：SolveHomotopy.m 迭代阈值：SolveSpaRSA.m 近梯度：SolveFISTA.m TFOCS：SolveTFOCS.m SesopPCD：SolveSesopPCD.m 原始增强拉格朗日乘子：S
FindStudent
- 把长度为l1,l2…ln 的n个程序放在磁带T1和T2上，并且希望按照使用最大检索时间取得最小值的方式存储，即如果存放在T1和T2上的程序集合分别为A和B，则希望所选择的A和B使得max{∑li 1,∑li2}(i1属于A，i2属于B)取得最小。 使用回溯法实现-The length of L1, L2... Ln n programs put in the tape on T1 and T2, and hope that in accordance with the maximum searc
l1magic-1.1
- 对l1最小化的处理，其中包括全面的l1范数的解得算法，运用tv全变分最小的解决方法，适合于单像素以及图像处理的研究者参考。(L1 minimization, including the full L1 norm solution algorithm, the use of TV total variation, the smallest solution, suitable for single pixel and image processing researchers reference.)
L1范数代码
- 动态压缩感知（DSC）是压缩感知领域中一个重要的研究分支，它是近几年新兴起的一种信号处理与分析方法，与传统的压缩感知理论不同，DSC研究的对象是稀疏时变信号，并且已在视频信号处理和动态核磁共振成像等方面显示出了强大的应用潜力。本节正是在此基础上，提出了一种用于多普勒频率跟踪估计的DSC方法。首先，通过前一跟踪时刻所得到的先验DOA稀疏信息，获得当前跟踪时刻信号向量中各位置非零元素的分布概率，继而建立起动态DOA的稀疏概率模型。然后，采用加权l_1范数最小化方法重构出当前跟踪时刻的信号向量，从而确