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用C语言实现最短路径算法中的Bellman-Ford算法，这个算法可以用来解决信号处理中的一些问题。bellman_ford.c为源程序；distance.txt文件存放各界点之间的距离，以99999表示无穷大；bellman_ford.txt文件是输出文件，存放每轮循环得到的中间值，以及最后得到的到各个节点的最短距离，如果图包含负回路，文件中返回FALSE。-C language shortest path algorithm to achieve the Bellman-Ford algor
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针对煤矿井下巷道狭长，信号多径效应明显，接收信号强度（RSSI）测距算法受井下环境影响大，定位精度低的情况，提出了一种信标节点链式部署结构下的动态RSSI测距算法，该算法以信标节点间的距离和它们间测量到的RSSI值为参考，计算巷道内实际环境下的路径衰落指数，以提高RSSI测距算法对环境的适应性。-A dynamic RSSI location algorithm is proposed based on the beacon nodes chain deployment of tunnel Wi
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5. 定义二叉树两个结点的最小距离为这两个结点的最近公共祖先分别到这两个结点的路径长度之和。请设计一种方法，找出给定二叉树中任意两个结点的最小距离，可以考虑以图形显示之-5. The definition of binary tree of two nodes for a minimum distance between two nodes, respectively, the most recent public ancestors to these two nodes and the pat
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先用C-均值聚类算法程序，并用下列数据进行聚类分析。在确认编程正确后，采用蔡云龙书的附录B中表1的Iris数据进行聚类。然后使用近邻法的快速算法找出待分样本X（设X样本的4个分量x1=x2=x3=x4=6；子集数l=3）的最近邻节点和3-近邻节点及X与它们之间的距离。-First C-means clustering algorithm procedures and with the following data for cluster analysis. After confirming t
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无线与网络、寻找节点之间的最短距离，选择最快的两点间道路-Wireless and network, find the shortest distance between nodes, select the fastest path between two points
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dijkstra算法解决路径规划问题，求解任意两点之间的最小距离-Dijkstra s Shortest Path Algorithm
calculates the shortest path and distance between two nodes on a map
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求图的任两结点间的距离，(2) 用二维数组存放C和A ，C是原成本矩阵，A 是求出的距离矩阵
(3) 算法采用三重循环，其中最外层的循环变量必须代表中间结点，中层的循环变量代表头结点而内层循环变量代表尾结点。
(4) 试着把三层循环变量的顺序作些改变，最外层的循环变量仍代表中间结点，而中层循环变量代表尾结点，内层循环变量代表头结点。把两种做法所得结果作比较,看结果是否相同
(5) 显示结果要清晰易懂
(6) 本题运行结果
-Order to map any of the di
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输入结点和各结点之间的距离，构造最小生成树并输出。-Input nodes and the distance between the nodes to construct the minimum spanning tree and output.
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以偶对的形式输入一个无向简单图的边，建立该图的邻接矩阵，判断图是否连通（A）。并计算任意两个结点间的距离（B）。对不连通的图输出其各个连通支（C）。-Even on the form to input an undirected graph edge, the establishment of the adjacency matrix to determine whether the connectivity graph (A). And calculate any distance betwe
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定义二叉树两个结点的最小距离为这两个结点的最近公共祖先分别到这两个结点的路径长度之和。请设计一种方法，找出给定二叉树中任意两个结点的最小距离，可以考虑以图形显示之。程序实现二叉树的层次遍历，要求每层之间的数据用一个空格分开。二叉树采用二叉链表方式进行存储-Defined binary minimum distance of two nodes for these two nodes were the most recent common ancestor of these two nodes a
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计算二叉树的直径（二叉树中相距最远的两个节点之间的距离）的算法。-Calculate the diameter of binary tree (binary tree in the farthest away from the distance between two nodes) of the algorithm.
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问题描述：平均路径长度是网络中另一个重要的特征度量，他是网络中所有节点对之间的平均最短距离。这里节点间的距离指的是从一个节点要经历的边的最小数目，其中所有节点之间的最大距离称为网络的直径。平均路径长度和直径衡量的是网络的传输性能与效率。平均路径长度的公式为
，其中dij表示点i和j之间的最短距离（若dij不存在时，dij就不能加入，且分母要相应减1）
要求：输入邻接矩阵表示的图，计算其平均路径长度-Descr iption of the problem: the averag
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可以求出复杂网络中两节点间的距离以及平均路径长度，各节点的度及度的分布曲线，以及节点的聚类系数。-You can find out the distance and average path length between the two nodes in complex networks .you can also find out degree and degree distribution curve of each node, and the node clustering coeffic
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to find the distance between the two nodes and to have their neighbour table update
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本程序是瑞利信道的仿真程序，以sigma为参数，考虑了两节点之间距离的因素。-Is Rayleigh channel simulation program, this program with sigma for parameters, considering the factors of the distance between two nodes.
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本程序是莱斯信道的仿真程序，以sigma为参数，考虑了两节点之间距离的因素。-Is Rice channel simulation program, this program with sigma for parameters, considering the factors of the distance between two nodes.
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The basis of the presented methods for the visualization and clustering of graphs is a novel similarity and distance metric, and the matrix describing the similarity of the nodes in the graph. This matrix represents the type of connections between th
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采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型，计算两个矩阵之间的欧氏距离，实现了对10个数字音的识别。- Using weighted model nodes in the network strength and weight are power law distribution, Calculation of the Euclidean distance between the two matrices, To achieve the recognition of 10 digital s
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计算两个矩阵之间的欧氏距离，包括 MUSIC算法，ESPRIT算法 ROOT-MUSIC算法，采用加权网络中节点强度和权重都是幂率分布的模型。- Calculation of the Euclidean distance between the two matrices, Including the MUSIC algorithm, ESPRIT algorithm ROOT-MUSIC algorithm, Using weighted model nodes in the network s
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求网络图中各节点的度及度的分布曲线， 聚类系数及整个网络的聚类系数，和复杂网络中两节点的距离以及平均路径长度(Find the degree and degree distribution curve of each node in the network graph, the clustering coefficient and the clustering coefficient of the whole network, the distance between two nodes in
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