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pl/0
- /*PL/0编译系统C版本头文件pl0.h*/ /* typedef enum { false, true } bool; */ #define norw 13 /*关键字个数*/ #define txmax 100 /*名字表容量*/ #define nmax 14 /*number的最大位数*/ #define al 10
AAA
- Private Sub Command1_Click() strtmp = Text1.Text nlen = Len(strtmp) k = 1 For i = 1 To nlen j = Asc(Mid(strtmp, i, 1)) If j < 47 Or j > 58 Then k = 2 End If Next i If k <> 2 Then Text2.Text = Val(Text1.Tex
K-value
- 综合了数据挖掘的均值算法和中值算法，带有一个小的测试数据集合-data mining algorithm intergrated
gsxqf
- vb编写的高斯消去法，通用函数，如有不好的地方，还请指教！-Dim a(), b(), n, k, l 定义必须的通用变量 Private Sub Command1_Click() If k = n Then Command1.Enabled = False Text2.Enabled = False Else k = k+ 1 Text2 = "" End If End Sub Private Sub Command2_Click()
2
- Drunbee 非常喜欢狗狗，他有 n 只狗，每只狗都有一个忠诚度 val。午饭时间，n 只狗 会排成一行，编号 1~n。Drunbee 每次会选择一个区间，从区间中选择忠诚度第 k 小的狗喂 食，你能告诉他区间忠诚度第 k 小的狗的忠诚度是多少吗？ ★数据输入 输入第一行为两个正整数 n、m。表示有 n 只狗，m 次喂食。 接下来一行，有 n 个整数，依次是第一只狗的忠诚度，第二只狗的忠诚度，……，第 n 只狗的忠诚度。 接下来 m 行，每行三个整数 x,y,k，表示询问区
dfp
- 功能：用DFP算法求解无约束问题 输入：X0是初始点，fun，gfun分别是目标函数及其梯度 输出：x，val分别是近似最优点和最优值，k是迭代次数-Davidon-Fletcher-Powell method for optimization.
trust-region-method
- 功能：牛顿型信赖域方法求解无约束优化问题min f(x) 输入 x0是初始迭代点 输出：xk是近似极小点，val是近似极小值，k是迭代次数- function: Newton type trust region method for solving unconstrained optimization problem min f (x) input The xo is the initial iteration point output: xk is appro
Conjugate-gradient-method
- 功能：用FR共轭梯度法求解无约束问题：min f(x) 输入：x0是初始点，fun,gfun分别是目标函数和梯度 输出：x,val分别是近似最优点和最优值，k是迭代次数-Features: use FR conjugate gradient method to solve the unconstrained problem: min f (x) input: x0 is the initial point, fun, gfun is the objective functio
steepest-descent--and-Newton
- function[x,val,k] dampnm(fun,gfun,hesse,x0) 功能：用阻尼牛顿法求解无约束问题：min f(x) 输入：x0是初始点，fun,gfun,hesse分别是目标函数值，梯度，hesse矩阵的函数 输出：x,val分别是近似最优点和最优值，k是迭代次数-The function/x, val, k dampnm (fun, gfun, Hesse, x0) function: with damped Newton method f
BFGS
- 功能：用BFGS算法求解无约束问题：min f(x) 输入：x0是初始点，fun,gfun分别是目标函数及其梯度； varargin是输入可变参数变量，简单调用bfgs时可以忽略它， 但是其他程序循环调用时将会发挥重要作用 输出：x,val分别是近似最优点和最优值，k是迭代次数。-Function: BFGS algorithm for unconstrained problem: min f (x) Input: X0 is the initial point, fu
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- 字符串比较问题 问题分析：解答此题需要一个较为巧妙的解题思路。解决此题可以借用“最长公共子串”问题的解题思路。采用自底向上的动态规划思想。假设对于给定的字符串A，B长度分别为m,n，A[1..m],B[1..n],这里可以使用变量val[m][n]表示A,B的扩展距离。 对于字符串A[1..m],B[1..n],有以下两种情况： 1.A[m]和B[n]处在扩展字符串的同一个位置，那么val[m][n]=val[m-1][n-1]+abs(A[m]-B[n])。 2.A[m]和B[n]不在