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用c编写的N*N的螺旋矩阵源代码
- /* 实现效果: 1 2 6 7 15 3 5 8 14 16 4 9 13 17 22 10 12 18 21 23 11 19 20 24 25 */ #include <stdio.h> #define N 5 //阶数,即N*N的螺旋矩阵 void main() { int i, j, num=1, a[N][N]; for(i=0; i<=N/2; i++) &nb
简易的矩陣加密編编码法
- 算法介绍 矩阵求逆在程序中很常见,主要应用于求Billboard矩阵。按照定义的计算方法乘法运算,严重影响了性能。在需要大量Billboard矩阵运算时,矩阵求逆的优化能极大提高性能。这里要介绍的矩阵求逆算法称为全选主元高斯-约旦法。 高斯-约旦法(全选主元)求逆的步骤如下: 首先,对于 k 从 0 到 n - 1 作如下几步: 从第 k 行、第 k 列开始的右下角子阵中选取绝对值最大的元素,并记住次元素所在的行号和列号,在通过行交换和列交换将它交换到主元素位
Substituter.java
- 代入法的启发示搜索 我的代码实现是:按照自然语言各字母出现频率的大小从高到低(已经有人作国统计分析了)先生成一张字母出现频率统计表(A)--------(e),(t,a,o,i,n,s,h,r),(d,l),(c,u,m,w,f,g,y,p,b),(v,k,j,x,q,z) ,再对密文字母计算频率,并按频率从高到低生成一张输入密文字母的统计表(B),通过两张表的对应关系,不断用A中的字母去替换B中的字母,搜索不成功时就回退,在这里回朔是一个关键。 -generation into a
los
- 操作系统课程设计 1、模拟UNIX(linux)文件系统 [问题描述] 在任一OS下,建立一个大文件,把它假象成一张盘,在其中实现一个简单的 模拟UNIX文件系统 。 [基本要求] 1.在现有机器硬盘上开辟20M的硬盘空间,作为设定的硬盘空间。 2.编写一管理程序对此空间进行管理,以模拟UNIX(linux)文件系统,具体要求如下: (1) 要求盘块大小1k 正规文件 (2) i 结点文件类型 目录文件 (共1byte) 块设备 管道文
simple
- 单纯形法算法,int K,M,N,Q=100,Type,Get,Let,Et,Code[50],XB[50],IA,IAA[50],Indexg,Indexl,Indexe float Sum,A[50][50],B[50],C[50]
operating_system_scheduling
- 对于给定的一组进程,采用优先级加时间片轮转法进行调度。设有一个就绪队列,就绪进程按优先数(优先数范围0-100)由小到大排列(优先数越小,级别越高)。当某一进程运行完一个时间片后,其优先级应下调(如优先数加3),试对如下给定的一组进程给出其调度顺序。每当结束一进程时要给出当前系统的状态(即显示就绪队列)。这里,进程可用进程控制块(PCB)表示为如右表所示。 进程名 A B C D E F G H J K L M 到达时间 0 1 2 3 6 8 12 12 12 18 25 25
K-均值聚类算法C++编程
- K-均值聚类算法的编程实现。包括逐点聚类和批处理聚类。K-均值聚类的的时间复杂度是n*k*m,其中n为样本数,k为类别数,m为样本维数。这个时间复杂度是相当客观的。因为如果用每秒10亿次的计算机对50个样本采用穷举法分两类,寻找最优,列举一遍约66.7天,分成3类,则要约3500万年。针对算法局部最优的缺点,本人正在编制模拟退火程序进行改进。希望及早奉给大家,倾听高手教诲。-K-means clustering algorithm programming. Point by point, inc
指数平滑法预测数据
- 指数平滑法预测数据 输入: k--平滑周期 * n--原始数据个数 * m--预测步数 * alfa--加权系数 * x--指向原始数据数组指针 * 输出: s1--返回值为指向一次平滑结果数组指针 * s2--返回值为指向二次指数平滑结果数组指针 * s3--返回值为指向三次指数平滑结果数组指针 * xx--返回值为指向预测结果数组指针-exponential smoothing forecast data entry : k -- smoothing cycle * n -- raw dat
矩量法求解谐振器
- 使用矩量法求解同轴方腔滤波器腔间耦合系数 求解两个同轴方腔在一定的开窗大小下,确定耦合系数。 首先利用矩量法求解两个同轴方腔的互电容和自电容,详细原理见参考书。 其次再由耦合系数得到两个腔体间耦合窗的大小,这在工程实践中具有很大的作用,耦合系数K的求解详见m文件。
描述:把M个同样的苹果放在N个同样的盘子里
- 描述:把M个同样的苹果放在N个同样的盘子里,允许有的盘子空着不放,问共有多少种不同的分法?(用K表示)5,1,1和1,5,1 是同一种分法。 输入:第一行是测试数据的数目t(0 <= t <= 20)。以下每行均包含二个整数M和N,以空格分开。1<=M,N<=10。 输出:对输入的每组数据M和N,用一行输出相应的K。 输入实例: 1 7 3 输出实例:8 -Descr iption: The same apples to the
CS_OMP
- 1-D信号压缩传感的实现(正交匹配追踪法Orthogonal Matching Pursuit) 测量数M>=K*log(N/K),K是稀疏度,N信号长度,可以近乎完全重构-1-D signal the realization of compressed sensing (orthogonal to match the tracking method Orthogonal Matching Pursuit) number of measurements M = K* log (N/K),
RBF_K.M
- 该程序组是基于k均值聚类法的RBF网络建立,程序简单易懂,但是包含了整个建模的具体原理过程-this is the RBF networks with K-M method
MA
- 本程序为M-K法检验气象时间序列资料是否存在突变,通过本程序能够直接计算出结果,根据结果绘图即可得到直观图像,从而进行突变分析。-This program is MK Law verify the presence of mutations in the meteorological time series data, the program can be directly calculated by the results, you can get a visual image based o
牛顿法迭代
- function main() clc; clear all; f = @(x)log(x+sin(x)); % 测试函数 df = @(x)(1+cos(x))/(x+sin(x)); % 导数函数 x0 = 0.1; % 迭代初值 x = TestNewton(f, df, x0) % 牛顿法求解 function x = TestNewton(fname, dfname, x0, e, N) % 用途:Newton迭代法解非线性方程f(x)=0 % fname和df
M-K
- M-K法,常用于分析气象要素的突变,例如降水、温度-MK method used to analyze mutations meteorological elements such as precipitation, temperature, etc.
MATLAB-M-K法
- 实现M-K突变检测,做临界相变用,很有用的啊(m-k test goal, cirtical slow down, be useful)
testopticalflow.m
- 实现了L-K光流法, 用Matlab实现,经测试可以使用。最基本的方法。(L-K optical flow, it is used by lucas-kanada method to finish it. it is simple, but useful.)
m_ktubianjianyan
- Mall-Kendall以气候、下垫面一致为前提,要求序列随机独立且同分布,用于突变点的识别。 UFk为一条随k变化的曲线,当n增加时,UFk很快趋于标准正态分布。 假设H0成立。给定显著性水平α,查算正态分布表得。当|UFk|<时,接受原假设,即趋势不显著;反之,拒绝原假设,即趋势显著。 在坐标轴上绘制两条曲线,若相交,则交点为突变点。这就是Mall-Kendall法。(Mall-Kendall to climate and underlying surface consistent i
BH_wangjiajun
- 一个横截面尺寸为200x300 mm 的二维导热物体,边界条件分别为:左边绝热;右边与接触的流体对流换热,表面传热系数为50 W/(m2·K),流体温度为20°C;上边维持均匀的温度400°C;下边被常热流加热,热流密度为1500 W/m2。已知该物体的热导率为45 W/(m·K)。采用均匀网格,△y=△x=50mm,试用数值方法计算该物体的温度分布。(A two-dimensional heat conducting object with a cross-section size of 20
M-K代码
- M-K法广泛用于序列的趋势分析和突变检验,结合其他方法对变量的不确定性进行分析