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partition1
- 实验描述：分布式数据库的算法partition的具体实现。即通过该算法找到关系数据库最优分裂点，使得结果最优。 算法思想： 1、 首先根据所输入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 对CA矩阵中划分点预先设在n-1处，并将属性列分成两个集合，TA和BA，TA中的元为：{ A1 、A2 …… An-1 },BA中的元素为：{ An} 3、 确定集合TQ、BQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA
partition2
- 实验描述：分布式数据库的算法partition的具体实现。即通过该算法找到关系数据库最优分裂点(2个），使得结果最优。 1、 首先根据所输入的attribute usage matrix得到AQ（ ） 2、 对CA矩阵中划分点预先设在n-1处，并将属性列分成3个集合，TA和BA和MA， 3、 确定集合TQ、BQ,MQ和OQ，其中TQ={ qj| AQ(qi) TA},BQ= TQ={ qj| AQ(qi) BA}, MQ={ qj| AQ(qi) MA},OQ=Q-{TQ BQ}。
systemcode
- 系统工程课本中框图实现 特点是 1、 运用动态存储，节省空间。 2、 算法严格按照框图，便于理解 3、 输入输出较简洁，而且满足要求。 这三个程序的主要缺点是： 1、 输入输出界面不够友好，用DOS界面交互，不如图形界面好 2、 输入必须以固定格式，没有安全性检验，一旦输错必须重新输入； 3、 在“矩阵划分”的程序中，输入不够灵活，同时由于动态分配内存，矩阵元素定位时间长，时间复杂度增加。
DOTUR
- 用于划分OTU（operation taxonomic unit），输入数据为DNA序列的距离矩阵，输出为各个水平上OTU的划分情况，以及evenness，richness，diversity index的计算值。可用于文库分析和后期生物信息的分析。
Graphic
- 基于图模型的图像分割并行算法研究与实现,该方案通过网格划分来实现相似度矩阵的并行计算同时考虑到相似度矩阵的稀疏性和矩阵向量乘运算的内在并行性, 在该方案中本文设计并行算法来求解特征值问题在环境下的实验结果表明, 该并行方案是提高图模型分割方法实时性的有效途径.-Image segmentation based on graph model of parallel algorithm and implementation of the program through the mesh to ach
rough-set-reduct-code
- 将core.txt文件放在C盘根目录下,然后打开matlab，点击“文件”-“打开”选中main.m文件，“运行”这个文件。 命令窗口马上就会显示出运行结果。 mm_Red.m为封装的盲目约简算法.返回值为约简结果. sxzyd_Red为封装的基于属性重要度约简算法.返回值为约简结果. bsjz_Red为封装的辨识矩阵约简算法.返回值为辨识矩阵和约简结果. cal_sig为封装的求属性重要度的函数。 max_min为封装的求属性度最大，划分个数
ACM.algorithm
- 各种算法模板（二分图最大匹配匈牙利算法、最小生成树prime和kruskal算法、Dijkstra算法、两点最短路径负权值边SPFA算法、图任意两点最短路径Floy算法、网络最大流SAP算法、网络最大流最小费用算法、乘法逆元gcd扩展求解算法、线段树区间划分统计算法、矩阵n次方分治法求解、gcd算法、整数划分问题、函数最小点问题、十进制转ACM算法、素数筛选法和欧拉函数求解、快模算法、字符串匹配KMP算法、字典全排列算法、快排、三维度排序、）-Various algorithms templat
paijuzhen
- 用图的邻接矩阵形式来找图的完全子图,用来划分社团或者是计算图的紧密度-With adjacency matrix form come complete subgraph graph
CBLT
- 将系数矩阵分为四个部分，用光源可行区对行进行划分，用已知的表面节点对列进行划分,将方程转化为C*S=b-The coefficient matrix is divided into four parts, with the possible area of the light source row is divided by a known surface node column divided into the equation C* S
k_meansMethod
- 聚类分析中的划分聚类算法的k-means算法（随机选取矩阵数据）-Partition clustering algorithm in clustering analysis of k- means algorithm (random matrix data)
Complex_matrix_row_col
- 通过并行实现，提高复矩阵与复矩阵相乘运算速度(Increasing the speed of multiplication of complex matrices and complex matrices)
divide_hub
- 对90*90的矩阵根据节点进行划分成三个矩阵(The 90*90 matrix is divided into three matrices according to the nodes)