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搜索资源 - dynamic programming matching
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用动态规划算法思想求最小编辑距离，即近似字符串匹配问题,Thinking of using dynamic programming algorithm for the minimum edit distance, that is, approximate string matching problem
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function dist = dtw(t,r)
n = size(t,1)
m = size(r,1)
帧匹配距离矩阵
d = zeros(n,m)
for i = 1:n
for j = 1:m
d(i,j) = sum((t(i,:)-r(j,:)).^2)
end
累积距离矩阵
D = ones(n,m) * realmax
D(1,1) = d(1,1)
动态规划
for i = 2:n
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这是基于动态规划的立体匹配的代码，是当前立体匹配中很好的一种实现方式-This is the stereo matching based on dynamic programming code that is currently in a good stereo matching method to implement
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自由始端和终端的动态规划,求指标函数最小值的逆序算法递归
％ 计算程序。x是状态变量，一列代表一个阶段状态；M-函数
％ DecisFun(k,x)由阶段k的状态变量x求出相应的允许决策变量
％ M-函数ObjFun(k,x,u)是阶段指标函数，M-函数TransFun(k,x,u)
％ 是状态转移函数,其中x是阶段k的某状态变量，u是相应的决策变量；
％ 输出p_opt由4列构成，p_opt=[序号组 最优策略组 最优轨线组
％ 指标函数值组]；fval是一个列向量
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此文件夹中共包括十二个小程序
AVL创建平衡二叉树,通过加入一个个的结点创建,并实现了平衡二叉树中的结点删除
Boyer_Moore算法的串模式匹配
Horspool算法的串模式匹配
Graph实现了有向图的非递归广度优先遍历及非递归深度优先遍历
HeapSort利用堆排序实现优先级队列
Merge实现二路归并排序算法
MFK动态规划解背包问题
nqueue求解n皇后问题
QuickSort快速排序算法的实现。
Shell排序算法的实现。
Tree程序
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用LCS方法解决字符匹配问题，用到动态规划的思想。原创-LCS solution with matching characters, the idea of using dynamic programming
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我备战2010数学建模美赛所精心准备的算法资料，一共13个算法。应该说是目前比较全的算法集了。每个算法由一个VC6例子实现，来解决一个问题。其中一些是自己编写，其它的也是由网上找到后经过修改编译通过的。比赛结果还不错，一个M，现在把资料共享出来，希望对大家有所帮助，算法主要有模拟退火，遗传算法，蒙特卡罗算法，蚁群算法，粒子群算法，元胞自动机，Dijkstra，最小生成树算法，二分图最大匹配算法，最大流算法，动态规划算法，分支定界法，排队论算法，决策论算法等，我写了个说明文件，列的挺详细的-I a
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DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。-DTW (Dynamic Time Warping, Dynamic Time Warping) algorithm based on dynamic programming (DP) ideas, to solve the pronunciation of different lengths of the temp
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DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，是语音识别中出现较早、较为经典的一种算法。用于孤立词识别，DTW算法与HMM算法在训练阶段需要提供大量的语音数据，通过反复计算才能得到模型参数，而DTW算法的训练中几乎不需要额外的计算。所以在孤立词语音识别中，DTW算法仍然得到广泛的应用。 -DTW (Dynamic Time Warping, dynamic time warping) algorithm
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动态规划算法的相关文档。动态规划算法可用于很多方面，比如立体匹配等。-Dynamic programming algorithm documentation. Dynamic programming algorithm can be used in many aspects, such as stereo matching.
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本文件为国外立体匹配算法解释的PPT文档，主要是立体匹配中的动态规划算法。里面有两个文件。-This document is to explain foreign PPT stereo matching documents, mainly in the dynamic programming stereo matching algorithm. There are two files.
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oz:多范式语言,
函数型语言(词法域 第一类过程 模式匹配 第一类统一语法),lazy,高阶(可实现非递归的循环),尾递归,描述式编程
面向对象(状态 Stateful/抽象数据类型 多重继承),
并行(多线程)(dataflow(数据流)线程 动态 连续 互影响),
约束编程和逻辑推理(逻辑变量 分离结构 可编程搜索策略),人工智能,
分布式(网络透明的分布式运算 组件编程 自动连接自动断线 共享变量/对象/类/和过程),
网络编程,无状态数据
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DTW（Dynamic Time Warping，动态时间归整）算法，该算法基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题-A Dynamic Warping, DTW (Dynamic Time GuiZheng) algorithm, which is based on Dynamic programming (DP) ideas, solving the pronunciation different length of template matching problem
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本项目将多尺度理论、动态规划法、模式识别和区域划分等技术应用到图像的立体匹配之中，减少立体匹配过程中的搜索空间、计算时间和匹配错误；-This project will multi-scale theory, the dynamic programming, pattern recognition and regional division technology application of image matching of three-dimensional, reduce the sear
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K-近似匹配，动态规划法。输入两个文本和编辑距离k，找出k以内的文本匹配情况。代码很短短，没有相当算法功底很难看懂。最好参考经典的算法设计书籍。-K-approximate matching, dynamic programming method. Two input text and edit distance k, find k within the text to match. The code is a short, not quite algorithms foundation is
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參考文獻「Rotation invariant non-rigid shape matching in cluttered scenes」and matlab code.
使用Dynamic Programming Shape Context.-「Rotation invariant non-rigid shape matching in cluttered scenes」and matlab code.
Using Dynamic Programming Shape Context.
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动态编程，DNA 序列对比，最长公共子序列。一对DNA 序列可以手动输入，匹配参数，误配参数，和惩罚值可根据实验要求改变-Dynamic programming, DNA sequence comparison, the longest common subsequence. The DNA sequence can be entered manually, matching parameters mis-parameters, and the penalty value can be chan
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动态规划 最长子字符串匹配 可以输出多个匹配的子字符串 算法导论-Dynamic programming longest substring matching substring can output multiple matches Introduction to Algorithms
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1，搜索算法；
2，贪心算法；
3，动态规划；
4，最短路径；
5，最小生成树；
6，二分图的最大匹配；
7，-Contents 1, the search algorithm 2, the greedy algorithm 3, dynamic programming 4, the shortest path 5, the minimum spanning tree 6, maximum bipartite matching 7, ...
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这个算法是基于动态规划（DP）的思想，解决了发音长短不一的模板匹配问题，简单来说，就是通过构建一个邻接矩阵，寻找最短路径和。-This algorithm is based on the idea of dynamic programming (DP) to solve the problem of template matching pronunciation of varying lengths, simply put, is by building an adj
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