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高斯消元法求解线性方程,包括把增广矩阵转换为三角矩阵形式的过程,消去阶段工作 步骤是把矩阵A分解成为下三角L和上三角U的乘积。这种计算L,U的过程称为LU分解法。 lu实现对矩阵的分解。 [L,U] = lu(A) %%将矩阵A分解的上三角矩阵保存在U当中,将一个“心理学上的”下三角矩阵(例如一个下三角矩阵和置换矩阵的乘积)保存在L中,满足A=L*U,注意A不必须是方阵。
在MATLAB中,计算矩阵A的特征值和特征向量的函数是eig(A),常用的调用格式有5种: (1) E=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成向量E。 (2) [V,D]=eig(A):求矩阵A的全部特征值,构成对角阵D,并求A的特征向量构成V的列向量。
matlab有遗传算法工具箱。 核心函数: (1)function [pop]=initializega(num,bounds,eevalFN,eevalOps,options)--初始种群的生成函数 【输出参数】 pop--生成的初始种群 【输入参数】 num--种群中的...
im2bw是基于转换为二值图像的算法,用的是otsu's method. matlab中DIP工具箱函数im2bw使用阈值(threshold)变换法把灰度图像(grayscale image)转换成二值图像。
拂弹每一个音符 与心相印 行走每一段风景 和路缠绵 花开的声音 只能用心倾听 无论曾经如何艰难 我依然在最初的起点 默念歌唱 等你 携手
nargin是用来判断输入变量个数的函数,这样就可以针对不同的情况执行不同的功能。通常可以用他来设定一些默认值,如下面的函数。 函数文件examp.m:function fout=charray(a,b,c)if nargin==1fout=a;else if nargin==2fout=...
disp函数直接将内容输出在Matlab命令窗口中, 关键是看disp函数怎么把字符和数字在一起进行显示。 matlab中disp()就是屏幕输出函数,类似于c语言中的printf()函数 %%以下是一个通过给定两点显示直线方程的程序, %%该程序需要给出两个点的坐标,结果返...
函数textread可以按列读取ascii 文件中的元素,每一列中可能含有不同的数据类型。这函数读取其他程序生成的数据表时非常地有用。 实际应用中也要经常要读取txt文件,这个时候就需要用到强大的textread函数。
一种特别的输入参数varargin 可以在自定义函数中得到,这种函数支持输入参数的变量的个数。这个参数显在输入参数列表的最后一项,它返回一个单元阵列,所以一个输入实参可以包括任意数目的实参。每一个实参都变成了由varagin 返回的单元阵列元素。
元胞数组: 元胞数组是MATLAB的一种特殊数据类型,可以将元胞数组看做一种无所不包的通用矩阵,或者叫做广义矩阵。组成元胞数组的元素可以是任何一种数据类型的常数或者常量,每一个元素也可以具有不同的尺寸和内存占用空间,每一个元素的内容也可以完全不同,所以元胞数组的元素叫做元胞(cell)。
在求导数,积分,方程的过程中,难免会遇到一些参数要随着情况有点变化,这时,你就需要能够动态的表示出你的表达式,Num2str函数是一个相当有用的函数,一般配合[]连接符使用,下面将我接触到的一些用法写出来。
基本形式 >> y=[1 2 3 4 5 6]; >> plot(y) 生成的图形是以序号为横坐标、数组y的数值为纵坐标画出的折线。 >> x=linspace(0,2*pi,30); % 生成一组线性等距的数值 >> y=sin(x); >> plot(x,y) 生成的图形是上30个点连成的光滑的正弦曲线。
季节背后,是时间编排的文字 用心,用情,相逢,总有太多的意外,不期然,不尽然 回望,那过去已经掩于无尽的虚空,似乎是割舍,似乎是收藏 断了的线,是过去的冷寂,也是现在的温暖,难以追溯 掩藏于心的,那份即使久远而依旧坚持的悸动 在成长的期望中,或已悄然死去,我终是不忍剖开,求一个...
有两个附加语句可以控制while 和for 循环:break 和continue 语句。 break 语句可以中止循环的执行和跳到end 后面的第一句执行,而continue 只中止本次循环,然后返回循环的顶部。
简单地说,tic和toc是用来记录matlab命令执行的时间 tic用来保存当前时间,而后使用toc来记录程序完成时间。 两者往往结合使用,用法如下: tic operations toc 显示时间单位: 秒 Tic和toc函数可以计算运行一段时间的代码 例如: clc ...
首先得吐槽一下湘大了,没电,我去,电脑几个小时就没电了,怎么做题,然后它还没网,到现在才来,感觉没网就很麻烦了,今天白天和几个队友一起做了这个题,毕竟是第一次,在琴湖食府,感觉还很不错的。述说这个题目吧。
line void LC(tree T,float cost) { //为找一个答案结点检索T 0 if(T是答案结点) {输出T;return;} 1 E=T; //E-结点 2 将活结点表初始化为空; 3 while(1) { 4 for(E的每个子结点X) { 5 if(X是...
问题: 检索4-皇后问题的状态空间树如下图的基本过程。(4-皇后问题解空间的树结构,结点按深度优先检索编号) 如果按序扩展这些结点,则下一个E-结点就是结点2。扩展结点2后生成结点3,8和13。
定义: 分支定界 (branch and bound) 算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同,分支定界算法采用广度优 先或最小耗费优先的方法搜索解空间树,并且,在分支定界算法中,每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。
设G=(V,E)是一个n结点的连通图。一个哈密顿环是一条沿着图G的n条边环行的路径,它访问每个结点一次并且返回到它的开始位置。换言之,如果一个哈密顿环在某个结点v1∈V处开始,且G中结点按照v1,v2,…,Vn+l的次序被访问,则边(Vi,Vi+1),1≤i≤n,均在图G中,且除了v1和vn+l是同一个结点外,其余的结点均各不相同。
已知一个图G和m>0种颜色,在只准使用这m种颜色对G的结点着色的情况下,是否能使图中任何相邻的两个结点都具有不同的颜色呢?这个问题称为m-着色判定问题。在m-着色最优化问题中,则是求可对图G着色的最小整数m。
子集和数问题是假定有n个不同的正数(通常称为权),要求找出这些数中所有使得某和数为M的组合。 子集和数问题的递归回溯算法,代码如下: void SumOfSub(s,k,r) { //找w(1:n)中和数为M的所有子集。
回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的的搜索算法。它在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先的策略,从根结点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任一结点时,总是先判断该结点是否肯定不包含问题的解。
假定要设计一个系统,这个系统由若干个以串联方式连接在一起的不同设备所组成(图6.1所示)。设ri是设备Di的可靠性(即ri是Di正常运转的概率),则整个系统的可靠性就是Πri。即便这些单个设备是非常可靠的(每个ri都非常接近于1),该系统的可靠性也不一定很高。
对于0/1背包问题,可以通过作出变量x1,x2,…,xi的一个决策序列来得到它的解。而对变量x的决策就是决定它是取0值还是取1值。假定决策这些x的次序为xn,xn-1,…,x1。在对xn作出决策之后,问题处于下列两种状态之一: 背包的剩余容量是M,则没有产生任何效益; 剩余容量是M-w,则效益值增长了P。
前面给出了二分检索树的定义,下图给出了关于保留字的一个子集的两棵二分检索树。 为了确定标识符x是否在一棵二分检索树中出现,将x先与根比较,如果X比根中标识符小,则检索在左子树中继续;如果x等于根中标识符,则检索成功地终止;否则检索在右子树中继续下去。
COST(i,j)=min{c(j,v) + COST(i+1,v)} (v∈Vk+1,∈E) COST(3,6) = min{6+COST(4,9), 5+COST(4,10)} = 7 (已知COST(4,9)=4,COST(4,10)=2)COST(3,7) = min{4+COST...
在学习动态规划法之前,我们先来了解动态规划的几个概念 1、 阶段:把问题分成几个相互联系的有顺序的几个环节,这些环节即称为阶段。 2、 状态:某一阶段的出发位置称为状态。 3、 决策:从某阶段的一个状态演变到下一个阶段某状态的选择。
Kruskal最小生成树算法的概略描述:1 T=Φ;2 while(T的边少于n-1条) {3 从E中选取一条最小成本的边(v,w);4 从E中删去(v,w);5 if((v,w)在T中不生成环) {6 将(v,w)加到T中;7 else{舍弃(v,w);}8 };//if9 }//for 为了有效地执行第5和第6步,G中的结点的组合方式应该是易于确定结点v和w是否已由早先选择的边所连通的那种。
定义:设G=(V,E)是一个无向连通图。如果G的生成子图T=(V,E’)是一棵树,则称T是G的一棵生成树(Spanning Tree)。 应用生成树可以得到关于一个电网的一组独立的回路方程。
背包问题的描述如下: 已知有n种物品和一个可容纳m重量的背包,每种物品i的重量为wi。假定将物品i的一部分xi放人背包就会得到pixi的效益,0≤xi≤1,pi>0。采用怎样的装包方法才会使装入背包物品的总效益最大呢?显然,由于背包容量是m,因此,要求所有选中要装入背包的物品总重量不超过m。
在现实世界中,有这样一类问题:它有n个输入,而它的解就由这n个输入的某个子集组成,不过这个子集必须满足某些事先给定的条件。把那些必须满足的条件称为约束条件;而把满足约束条件的子集称为该问题的可行解。
实现的基本思想如下: 选取A的某个元素t,然后将A的其它元素重新排列,使 得在t以前出现的所有元素都小于或等于t,而所有在t后面出现的所有元素都大于t。称这种重新整理为划分(Partitioning),元素t称为划分元素(Partition element)。
http://wenku.baidu.com/view/2aa76cc6aa00b52acfc7ca6f.html很容易理解。
基本方法: 给定一个含有n个元素(又叫关键字)的集合,如果要把它们按一定的次序分类(本节中自始至终假定按非递减分类),最直接的方法就是插入法。对A(1:n)中元素作插入分类的基本思想是:for(j=2;n;++j){将A[j]放到已分类集合A[1:j-1]的正确位置上};从中可以看出,为了插入A(j),有可能移动A(1:j-1)中的所有元素,因此可以预计该算法在时间特性上不会太好,算法具体描述如下: void InsertionSort(elemType a[],int n) { //将A(l:n)中的元素按非递减分类。
现在理论的还是少说些,例子更能理解吧,来个例子用二分检索算法设计与分析,下面算法函数过程bin_search有n+2个输入:a,n 和 x,一个输出j。只要待检索的元素存在,while循环就继续下去。
分治法是最广泛使用的算法设计方法之一,其基本思想:把大问题分解成一些较小的问题,然后由小问题的解方便地构造出大问题的解。 分治法说穿了就是把问题放小,如果被分的问题还是比较大,那么久继续分下去。
尽管递归程序在执行时间上往往比非递归程序要付出更多,但有很多问题的数学模型或算法设计方法本来就是递归的,用递归过程来描述它们不仅非常自然,而且证明该算法的正确性也比相应的非递归形式容易得多,因此递归不失为是一种强有力的程序设计方法。
时间复杂性的计算一般而言,较小的问题所需要的运行时间通常要比较大的问题所需要的时间少。设一个程序P所占用的时间为T,则 T(P)=编译时间+运行时间。 编译时间与实例特征是无关的,且可假设一个编译过的程序可以运行多次而无需再编译。
1.大写Ο符号大写Ο符号给出了函数f的一个上限。 定义[大写Ο符号]:f(n)=Ο(g(n)),当且仅当存在正的常数c和n0,使得对于所有的n≥n0,有 f(n)≤c*g(n) 上述定义表明,函数f至多是函数g的c倍,除非n小于n0。
Niklaus Wirth:Algorithm + Data Structures = Programs 这句话呢,觉得很正确,算法和程序是不同的概念,算法的思想呢有递推,枚举,分治,贪婪,试探法,模拟,这些都是一些基础的算法思想,一个“好”的算法,通常要考虑如下几个目标: 正确性:算法应满足求解具体问题的需求。
1.首先要准确的弄清楚指针的含义,指针就是地址。 这个比较容易,前面也有提到,就不多解释了。 2.什么叫“指向”? 地址就意味着指向,因为通过地址能找到具体该地址的对象。但是应该注意,并不是任何类型数据的地址都可以存放在同一个指针变量中的,只有与指针变量的基类型相同的数据的地址才能存在相应的指针变量中。
指针和函数的关系 可以把一个指针声明成为一个指向函数的指针。intfun1(char*,int); int(*pfun1)(char*,int); pfun1=fun1; .... .... inta=(*pfun1)("abcdefg",7);//通过函数指针调用函数。
C语言的数组表示一段连续的内存空间,用来存储多个特定类型的对象。与之相反,指针用来存储单个内存地址。数组和指针不是同一种结构因此不可以互相转换。而数组变量指向了数组的第一个元素的内存地址。 一个数组变量是一个常量。
就像数组一样,指向结构体的指针存储了结构体第一个元素的内存地址。与数组指针一样,结构体的指针必须声明和结构体类型保持一致,或者声明为void类型。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 struct person ...
一个指针可以被声明为void类型,比如void *x。一个指针可以被赋值为NULL。一个指针变量声明之后但没有被赋值,叫做未初始化指针。 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 2...
指针是一个存储计算机内存地址的变量。从指针指向的内存读取数据称作指针的取值。指针可以指向某些具体类型的变量地址,例如int、long和double。指针也可以是void类型、NULL指针和未初始化指针。
这个世界像海洋般宽广我们都是这寂寞的远航者每个清晨里我为你祈祷也在夕阳里等着你来临我如此渴望和你相遇在生命里那是美丽的一天我如此渴望和你相遇你的来临超越我的想象刹那之间世界因你转变有一种力量充满心间充盈这天地间从未改变像这无限的美丽新世界 岁月长,衣裳薄,我说我喜欢你澄澈的眼眸纯善的笑颜,于你脸上斑斓盛放,那是一路光景里最美的念想。
如同轻风拂过海面的,你的身影 从远处洋洋洒洒而来,来了又去 我的心如同那海面,起伏难平 于是 送你的时候 正是晚秋 金黄的银杏叶散落一地 无奈地在风中停留 你的身影是那远航的帆船,渐行渐远 我的目光紧随在帆后,如同与你一起远去的河流
从变量的作用域(即从空间)角度来分,可以分为全局变量和局部变量。 另一个角度,从变量值存在的作时间(即生存期)角度来分,可以分为静态存储方式和动态存储方式。 静态存储方式:是指在程序运行期间分配固定的存储空间的方式。