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稀疏矩阵计算C++类SparseC++
- SparseLib＋＋是可用于跨计算平台的有效的稀疏矩阵计算的C＋＋类库，软件包包括处理不同稀疏存储格式的矩阵类。包括两篇技术文档和类库的源代码（版本为1.6）-SparseLib + + can be used for cross-platform calculation of the effective sparse matrix calculation of the C + + class library , the packag
三角矩阵
- 在C++中用好的办法存储三角矩阵可以节省内存，提高运算效率-C used in a good way storage triangular matrix can save memory and improve computing efficiency
实验6 稀疏矩阵
- 利用三元组存储大规模稀疏矩阵并实现矩阵加减乘的运算。输入要求：三元组方式。运行环境C-mass sparse matrix storage and achieve matrix modified by the operator. Entry requirements : Triples way. C Runtime Environment
矩阵相加的算法
- 当稀疏矩阵A和B均以三元组表作为存储结构时，试写出矩阵相加的算法，其结果存放在三元组表C中。 解：这个算法有点繁，要考虑到两个稀疏矩阵的非零元素不是一一对应的，在建立新的三元组表C时，为了使三元组元素仍按行优先排列，所以每次插入的三元组不一定是A的，按照矩阵元素的行列去找A中的三元组，若有，则加入C，同时，这个元素如果在B中也有，则加上B的这个元素值，否则这个值就不变 如果A中没有，则找B，有则插入C，无则查找下一个矩阵元素。
cmeans
- 人工智能中比较经典的c-means算法的实现。在MATLAB中，数据使用矩阵存储比vc中好实现！
tuxingshiyan
- 1）掌握图的邻接矩阵存储结构表示和与图创建算法的c语言实现； 2）掌握普里姆（Prim）最小生成树算法(P174:算法7.9)的C语言实现及应用； 3）验证如下图5-1所示无向网的最小生成树的正确性 4）按照实验题目要求独立正确地完成实验内容（提交程序清单及相关实验数据与运行结果）；
zuixiaoshengchenshu
- 用c语言编写的实现用邻接矩阵存储,最小生成树普里姆算法,最小生成树克鲁斯卡尔算法
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
数据结构(C#语言版)
- 数据结构(C#语言版) 计算机程序语言书： 目 录 第1章 绪论 1 1.1 数据结构 1 1.1.1 学习数据结构的必要性 1 1.1.2 基本概念和术语 2 1.2 算法 7 1.2.1 算法的特性 7 1.2.2 算法的评价标准 8 1.2.3 算法的时间复杂度 9 1.3 数学预备知识 11 1.3.1 集合 11 1.3.2 常用的数学术语 11 1.3.3 对数 12
C++作业
- 设图中各边的权值都相等，试以邻接矩阵和邻接表为存储结构，分别写出算法： (1)求顶点vi到顶点vj(i<>j)的最短路径 (2)求源点vi到其余各顶点的最短路径 要求输出路径上的所有顶点(提示：利用BFS遍历的思想)
稀疏矩阵乘法运算的十字链表实现
- 稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。本文利用稀疏矩阵“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。通过采用标准C++语言设计实现了矩阵的乘法运算器。稀疏矩阵的乘法运算可用于解决许多实际的应用问题.提出一种新颖的稀疏矩阵相乘算法,算法实现中将计算单元由单个元素扩展至行向量,避免了矩阵的转置,减少了扫描次数。利用十字链表表示稀疏矩阵，再将建立好的两个相同行列数的稀疏矩阵进行相乘运算。
稀疏矩阵
- 稀疏矩阵是指那些多数元素为零的矩阵。本文利用稀疏矩阵“稀疏”特点进行存储和计算可以大大节省存储空间，提高计算效率。通过采用标准C++语言设计实现了矩阵的乘法运算器。稀疏矩阵的乘法运算可用于解决许多实际的应用问题.提出一种新颖的稀疏矩阵相乘算法,算法实现中将计算单元由单个元素扩展至行向量,避免了矩阵的转置,减少了扫描次数。利用十字链表表示稀疏矩阵，再将建立好的两个相同行列数的稀疏矩阵进行相乘运算。
稀疏矩阵计算C++类SparseC++
- SparseLib＋＋是可用于跨计算平台的有效的稀疏矩阵计算的C＋＋类库，软件包包括处理不同稀疏存储格式的矩阵类。包括两篇技术文档和类库的源代码（版本为1.6）-SparseLib++ can be used for cross-platform calculation of the effective sparse matrix calculation of the C++ class library , the package in
grap
- —图数据类型的实现——问题描述：图是一种较线性表和树更为复杂的数据结构。在图形结构中，结点之间的关系是任意的，任意两个数据元素之间都可能相关，因此，图的应用非常广泛，已渗入到诸如语言学‘逻辑学、物理、化学、电讯工程、计算机科学及数学的其它分支中。因此，实现图这种数据类型也尤为重要，在该练习中即要实现图的抽象数据类型。基本要求：2、 定义出图的ADT；3、 采用邻接矩阵及邻接表的存储结构（有向图也可使用十字链表）实现以下操作：a. 构造图
实验6 稀疏矩阵
- 利用三元组存储大规模稀疏矩阵并实现矩阵加减乘的运算。输入要求：三元组方式。运行环境C-mass sparse matrix storage and achieve matrix modified by the operator. Entry requirements : Triples way. C Runtime Environment
矩阵相加的算法
- 当稀疏矩阵A和B均以三元组表作为存储结构时，试写出矩阵相加的算法，其结果存放在三元组表C中。 解：这个算法有点繁，要考虑到两个稀疏矩阵的非零元素不是一一对应的，在建立新的三元组表C时，为了使三元组元素仍按行优先排列，所以每次插入的三元组不一定是A的，按照矩阵元素的行列去找A中的三元组，若有，则加入C，同时，这个元素如果在B中也有，则加上B的这个元素值，否则这个值就不变 如果A中没有，则找B，有则插入C，无则查找下一个矩阵元素。
cmeans
- 人工智能中比较经典的c-means算法的实现。在MATLAB中，数据使用矩阵存储比vc中好实现！-Comparison of artificial intelligence in the classic c-means algorithm. In MATLAB, the use of data storage than the vc matrix of the realization of good!
LDL-2.0.1.tar
- 对基于稀疏矩阵存储技术的对称正定稀疏矩阵进行LDL分解，C++编写-LDL is a set of concise routines for factorizing symmetric positive-definite sparse matrices, with some applicability to symmetric indefinite matrices. Its primary purpose is to illustra
C-Matrix
- C-矩阵，除去第一行、第一列、最后一列外都为0.这样一个C-矩阵可以压缩存储为一维数组，先逐行再第一列的顺序。并且支持存储搜索功能。-C-matrix, removing the first row, first column, the last column are zero outside, so a C-matrix can be stored as a compressed one-dimensional array, then
Array
- C++矩阵存储表示，数据的矩阵存放实现，程序小巧简便，通俗易懂(C++ matrix storage representation, data matrix storage implementation)