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nearpiont
- 最接近点对问题是求二维坐标中的点对问题，该算法是为了将平面上点集S线性分割为大小大致相等的2个子集S1和S2，我们选取一垂直线l:x=m来作为分割直线。其中m为S中各点x坐标的中位数。由此将S分割为S1={p∈S|px≤m}和S2={p∈S|px>m}。从而使S1和S2分别位于直线l的左侧和右侧，且S=S1∪S2 。由于m是S中各点x坐标值的中位数，因此S1和S2中的点数大致相等。 递归地在S1和S2上解最接近点对问题，我们
compiler([1].netstl)
- （1） 给定一段符合Pascal子集语法的语言，能成功转换成C语言； （2） 一个简单的说明文档； （3） 2007.7.14之前上传到ftp:// C07:C07@10.11.3.71/upload,用学号建立自己的目录； （4） （可额外加分5分）若有出错处理功能，请在说明文档中写明可以处理哪几项错误。 注意事项： （1） 两人一组 （2） 可以使用词法、语法自动生成工具，windows下有Flex，Biso
aaa
- 分治法解决最近对问题 画一条垂直线x=c，把这些给定点分为两个包含n/2个点的子集S1和S2，使得n/2个点位于直线的左侧或直线上，另外n/2个点位于直线的右侧或直线上；遵循分治法的思想，递归地求出左子集S1和右子集S2中的最近对，分别为d1与d2；之后d=min{d1,d2}。合并过程：在以垂线x=c为对称轴，2d为宽度的区域内求最近两个点的距离，记为d3；求D=min{d,d3}；
cifafenxi
- 实现一个C语言子集的词法分析程序。 首先在关键字列表keywordtable中查询字符串p，若存在就将该字符串及对应的类号插入二元式列表eryuanshi；若没有，在符号表symtable中查询，如果symtable中不存在p就将p插入，这里要分p是标识符还是整数区别对待，设置不同的type值。 内含报告说明
gsp
- 序列模式分析算法GSP的实现 GSP是序列模式挖掘的一种算法。其主要描述如下： l 根据长度为i 的种子集Li 通过连接操作和剪切操作生成长度为i+1的候选序列模式Ci+1；然后扫描序列数据库，计算每个候选序列模式的支持数，产生长度为i+1的序列模式Li+1，并将Li+1作为新的种子集。 l 重复第二步，直到没有新的序列模式或新的候选序列模式产生为止。 l 扫描序列数据库，得到
数据结构的C++描述
- 目 录 译者序 前言 第一部分 预备知识 第1章 C++程序设计 1 1.1 引言 1 1.2 函数与参数 2 1.2.1 传值参数 2 1.2.2 模板函数 3 1.2.3 引用参数 3 1.2.4 常量引用参数 4 1.2.5 返回值 4 1.2.6
药效团计算源代码
- 本程序可以根据输入的分子集进行自动训练，找到药效团分子的训练集和测试集。 内附源代码。
nearpiont
- 最接近点对问题是求二维坐标中的点对问题，该算法是为了将平面上点集S线性分割为大小大致相等的2个子集S1和S2，我们选取一垂直线l:x=m来作为分割直线。其中m为S中各点x坐标的中位数。由此将S分割为S1={p∈S|px≤m}和S2={p∈S|px>m}。从而使S1和S2分别位于直线l的左侧和右侧，且S=S1∪S2 。由于m是S中各点x坐标值的中位数，因此S1和S2中的点数大致相等。 递归地在S1和S2上解最接近点对问题，我们
compiler([1].netstl)
- （1） 给定一段符合Pascal子集语法的语言，能成功转换成C语言； （2） 一个简单的说明文档； （3） 2007.7.14之前上传到ftp:// C07:C07@10.11.3.71/upload,用学号建立自己的目录； （4） （可额外加分5分）若有出错处理功能，请在说明文档中写明可以处理哪几项错误。 注意事项： （1） 两人一组 （2） 可以使用词法、语法自动生成工具，windows下有Flex，Biso
aaa
- 分治法解决最近对问题 画一条垂直线x=c，把这些给定点分为两个包含n/2个点的子集S1和S2，使得n/2个点位于直线的左侧或直线上，另外n/2个点位于直线的右侧或直线上；遵循分治法的思想，递归地求出左子集S1和右子集S2中的最近对，分别为d1与d2；之后d=min{d1,d2}。合并过程：在以垂线x=c为对称轴，2d为宽度的区域内求最近两个点的距离，记为d3；求D=min{d,d3}； -Sub-rule method to r
cifafenxi
- 实现一个C语言子集的词法分析程序。 首先在关键字列表keywordtable中查询字符串p，若存在就将该字符串及对应的类号插入二元式列表eryuanshi；若没有，在符号表symtable中查询，如果symtable中不存在p就将p插入，这里要分p是标识符还是整数区别对待，设置不同的type值。 内含报告说明
gsp
- 序列模式分析算法GSP的实现 GSP是序列模式挖掘的一种算法。其主要描述如下： l 根据长度为i 的种子集Li 通过连接操作和剪切操作生成长度为i+1的候选序列模式Ci+1；然后扫描序列数据库，计算每个候选序列模式的支持数，产生长度为i+1的序列模式Li+1，并将Li+1作为新的种子集。 l 重复第二步，直到没有新的序列模式或新的候选序列模式产生为止。 l 扫描序列数据库，得到
subSetSum
- 说明:子集和问题 给定一个n个整数的集合X = {x1, x2, …, xn}和整数Y，找出和等于Y的X的子集subX。 比如说，如果X ={10,20,30,40,50,60} 和 Y = 60 则有三种不同长度的解，它们分别是 subY = {10，20，30}，{20，40} 和{60} 使用回溯法实现.开发VS2005工具-Descr iption: a subset of the problem and g
json-c-0.7
- JSON(Javascr ipt Object Notation) 是一种轻量级的数据交换格式。易于人阅读和编写。同时也易于机器解析和生成。它基于Javascr ipt（Standard ECMA-262 3rd Edition - December 1999）的一个子集。 JSON采用完全独立于语言的文本格式，但是也使用了类似于C语言家族的习惯（包括C, C++, C#, Java, Javascr ipt, Perl, Python
Image_Feature_Selection_Method_Based_on_Immune_Enc
- 针对目标与背景两类图像模式识别问题,在已有的特征选择方法基础上,提出了一种新颖的基于免疫分子编码机理的图像特征选择方法(IACA). 该方法借鉴生物免疫系统的抗体分 子编码机理,在对样本进行参数估计情况下,提出熵度量单个特征对于目标和背景的识别敏感度 从集合的角度研究并且定义了特征之间的包含和互补关系 并且基于组成抗体分子氨基酸结合能量最小原则,提出了关于图像目标的免疫抗体构建规则 最终实现了寻找最优特征子集的算法IACA ,该特征
cifafenxi
- 实现一个C语言子集的词法分析程序。 首先在关键字列表keywordtable中查询字符串p，若存在就将该字符串及对应的类号插入二元式列表eryuanshi；若没有，在符号表symtable中查询，如果symtable中不存在p就将p插入，这里要分p是标识符还是整数区别对待，设置不同的type值。-the word
GP-IB-Code
- 本讲座分八讲：GP-IB标准接口逻辑设计、自动测试系统的组建、标准接口使用要领、接口功能配置和功能子集、GP-IB自动测试系统开发实例、GP-IB系统软件简介。是设计开发GP-IB系统的必备资料-The eight lectures about: GP-IB interface to standard logic design, automatic test system set up, the standard interface e
Maximal
- 分图又称作二部图，是图论中的一种特殊模型。 设G=(V,E)是一个无向图，如果顶点V可分割为两个互不相交的子集(A,B)，并且图中的每条边（i，j）所关联的两个顶点i和j分别属于这两个不同的顶点集(i in A,j in B)，则称图G为一个二分图。-Bipartite graph is also called a bipartite graph, graph theory, a special model. Let G = (V, E
mahala2
- 利用马氏可分性度量函数绝对子集惊醒可分能力的排序-Separability measure function using the Markov absolutely awakened separable subset sorting capabilities
closest_pair
- 分治法思想，求最邻近点对，考虑将所给的n个点的集合S分成2个子集S1和S2，每个子集中约有n/2个点，然后在每个子集中递归地求其最接近的点对-Divide and conquer ideas, find the nearest point to consider given the set S of n points into two subsets S1 and S2, each subset of about n/2 points,