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200430481
- 赫夫曼编译码器： 用哈夫曼编码进行通信可以大大提高信道利用率，缩短信息传输时间，降低传输成本。但是，这要求在发送端通过一个编码系统对待传数据预先编码，在接收端将传来的数据进行译码（复原）。对于双工信道（即可以双向传输信息的信道），每端都需要一个完整的编/译码系统。试为这样的信息收发站写一个哈夫曼码的编/译码系统。 [基本要求]一个完整的系统应具有以下功能： （1）I：初始化（Initialization）。从终端读入字符集大小n，以及n个字符和n个权值，建立哈夫曼树，并将它存于文件h
huffman
- 输入一段英文字符，试为该文中的每个字符编制相应的哈夫曼码。 （1）I：初始化（Initialization）。对输入的一段英文中的每个字符统计其权值，建立哈夫曼树； （2）E：编码（Encoding）。利用已建好的哈夫曼树，对每个字符进行编码。 （3）D：译码（Decoding）。利用已建好的每个编码，对输入的一个由0、1组成的序列进行译码； （4）p：印代码文件（print）。将每个字符编的哈夫曼码和译码结果显示在终端上。
taosheng
- 1）I：初始化（Initialization）。从终端读入电文，写到tobetrans文件中，统计电文的字符集合和对应的权值集合，建立哈夫曼树，并将哈夫曼树存于文件hfmtree中。 （2）C：编码（Coding ）。利用已建好的哈夫曼树（如不在内存，则从文件hfmtree中读入），对文件tobetrans中的正文进行编码，然后将结果存入文件codefile中。 （3）D：译码（Decoding）。利用已建好的哈夫曼树将文件codefile中的代码进行译码，结果存入文件textfile中
haffmantree
- ADT HuffmanTree{ 数据对象：D={ai| ai∈CharSet,i=1,2,……,n, n≥0} 数据关系：R={< ai-1, ai > ai-1, ai∈D, ai-1基本操作p： HuffmanTree() 构造函数 ~ HuffmanTree() 析构函数 Initialization(int WeightNum) 操作结果：构造哈夫曼树。 Encoder() 初始条件：哈夫曼树已存在或者哈夫曼树已存到文件中。
HanoiTowerSequence
- 题目大意： 经典的汉诺塔 n个盘编号，从小到大 1..n 问：移动的序列中第k步移的是哪个盘 -Input The first line of the input file is T, the number of test cases. Each test case contains one integer p (1<=p<10^100). Output Output the pth e
rom
- Descr iption: programme to print first 100 Ramanujan Numbers by TWO WAYS 1st way is printing Ramunajan Numbers from RN taking RN from 0 to INFINITY and print first 100 numbers. 2nd way is to clacualte RN numbers from L M N p of formula
SMD_mark_to_real
- 贴片三极管印字与真实型号对照：印字-器件-厂商-类型-封装-器件用途及参数-SMD Transistor Model printing and real control: print- Devices- Manufacturer- Type- package- devices used and the parameters
Maze
- 迷宫设计 利用STL 的stack 类，完成以下要求的功能： 1、打印迷宫: DisplayMaze()或者重载<< 其中（1,0）位置和（N-2,N-1）位置打印“=>，其余的1的位置打印“##”，0的位置打印“ ”（两个空格），注意每个位置都是两个字符。 2、寻找走出 迷宫的路径并输寻找走出 迷宫的路径并输寻找走出 迷宫的路径并输寻找走出 迷宫的路径并输寻找走出 迷宫的路径并输寻找走出 迷宫的路径并输Findpath(Findpath(Findpath(F
UFApp
- write an application UFApp that 1. prompts for a file name. 2. Reads the first integer, which is the number of sites. 3. Reads each pair of integers, p and q, representing sites and if not already connected, connects by calling union(p,q).
machine-learning_pCA
- 环境为winpython 32bit 2.7.5.3 p = pCA() print u"均值化后的数据集为：",p.dataset( H:\\pCA_test.txt ) print u"协方差矩阵为：",p.COV() print u"特征向量为：",p.eig_vector()[1] tt = p.pc(dim=1) print "tt:",tt print u"新的维度数据集",tt[1]- """ principal c
1341
- 有一个N*N的字符矩阵，从上到下依次记为第1行，第2行，……，第N行，从左至右依次记为第1列，第2列，……，第N列。 对于这个矩阵会进行一系列操作，但这些操作只有两类： (1) R: 将矩阵逆时针旋转90度； (2) p x y: 将此时第x行第y列的字符打印出来，其中1 <= x, y <= N。 输入数据的第一行包含一个整数T (1 <= T <= 20)，表示接下来一共有T组测试数据。 对于每组测试数据，第一行包含一个整数N (1
sgu262
- sgu262：Symbol Recognition(状压Dp) 题目大意： 给出k个n∗ m的01矩阵Si，求出一个1尽量少的n∗ m的01矩阵p，满足k个矩阵与该矩阵的交互不相同，也就是说通过该矩阵能表示出给出的k个矩阵。-262. Symbol Recognition time limit per test: 0.25 sec. memory limit per test: 65536 KB input: standard output: