１本程序在vc++6.0编译通过并能正常运行。
２主界面程序已经尽量做到操作简便了，用户只需要根据提示一步步进行操作就行了。
六思考和总结：这个课程设计的各个基本操作大部分都在我的综合性实验中实现了，所以做这个主要攻克插入和删除这两个算法！其中插入在书本上已经有了，其中的右平衡算法虽然没有给出，但通过给出的左平衡算法很容易就可以写出右平衡算法。
所以最终的点就在于删除算法的实现！做的过程中对插入算法进行了非常非常多次的尝试！花了非常多的时间，这其中很多时候是在对程序进行单步调试，运用了ＶＣ６。
０的众多良好工具，也学到了很多它的许多好的调试手段。
其中删除算法中最难想到的一点是：在用叶子结点代替要删除的非叶子结点后，应该递归的运用删除算法去删除叶子结点！这就是整个算法的核心，其中很强烈得体会到的递归的强大，递归的最高境界（我暂时能看到的境界）！其它的都没什么了。
选做的那两个算法很容易实现的：１合并两棵平衡二叉排序树：只需遍历其中的一棵，将它的每一个元素插入到另一棵即可。
２拆分两棵平衡二叉排序树：只需以根结点为中心，左子树独立为一棵，右子树独立为一棵，最后将根插入到左子树或右子树即可。
BSTreeEmpty(BSTreeT)初始条件：平衡二叉排序树存在。
操作结果：若T为空平衡二叉排序树，则返回TRUE,否则FALSE.BSTreeDepth(BSTreeT)初始条件：平衡二叉排序树存在。
操作结果：返回T的深度。
LeafNum(BSTreeT)求叶子结点数，非递归中序遍历NodeNum(BSTreeT)求结点数，非递归中序遍历DestoryBSTree(BSTree*T)后序遍历销毁平衡二叉排序树TR_Rotate(BSTree*p)对以*p为根的平衡二叉排序树作右旋处理，处理之后p指向新的树根结点即旋转处理之前的左子树的根结点L_Rotate(BSTree*p)对以*p为根的平衡二叉排序树作左旋处理，处理之后p指向新的树根结点，即旋转处理之前的右子树的根结点LeftBalance(BSTree*T)对以指针Ｔ所指结点为根的平衡二叉排序树作左平衡旋转处理，本算法结束时，指针Ｔ指向新的根结点RightBalance(BSTree*T)对以指针Ｔ所指结点为根的平衡二叉排序树作右平衡旋转处理，本算法结束时，指针Ｔ指向新的根结点Insert_AVL(BSTree*T,TElemTypee,int*taller)若在平衡的二叉排序树Ｔ中不存在和e有相同的关键字的结点，则插入一个数据元素为e的新结点，并返回OK,否则返回ERROR.若因插入而使二叉排序树失去平衡，则作平衡旋转处理布尔变量taller反映Ｔ长高与否InOrderTraverse(BSTreeT)递归中序遍历输出平衡二叉排序树SearchBST(BSTreeT,TElemTypee,BSTree*f,BSTree*p)在根指针Ｔ所指的平衡二叉排序树中递归的查找其元素值等于e的数据元素，若查找成功，则指针p指向该数据元素结点，并返回TRUE，否则指针p指向查找路径上访问的最后一个结点并返回FALSE，指针f指向Ｔ的双亲，其初始调用值为NULLDelete_AVL(BSTree*T,TElemTypee,int*shorter)在平衡二叉排序树中删除元素值为e的结点,成功返回OK,失败返回ERRORPrintBSTree_GList(BSTreeT)以广义表形式打印出来PrintBSTree_AoList(BSTreeT,intlength)以凹入表形式打印,length初始值为0Combine_Two_AVL(BSTree*T1,BSTreeT2)合并两棵平衡二叉排序树Split_AVL(BSTreeT,BSTree*T1,BSTree*T2)拆分两棵平衡二叉树}(2)存储结构的定义：typedefstructBSTNode{ TElemTypedata; intbf;//结点的平衡因子 structBSTNode*lchild,*rchild;//左.右孩子指针}BSTNode,*BSTree;

人工智能有N个传教士和N个野人要过河用C语言实现野人过河完整源程序，采用的是递归深度优先搜索，可以输出所有可能的方式.

用C#实现了一个可视化的语法分析器。
在textBox1中输入语句，单击START按钮，开始语法分析，在textBox2中输出语法分析过程和语法分析结果。

通过设计、编写、调试一个递归下降语法分析程序，实现对词法分析程序所提供的单词序列进行语法检查和结构分析，掌握递归下降语法分析方法。

java实现的语法分析器，包括词法分析语法分析采用自顶向下，递归下降的方法

1用递归的方法求斐波那契的第24项（N=24）,并将结果用十进制显示出来，输出FIB(24)的值；
2设计10个学生的成绩分别为56、69、84、82、73、88、99、63、100和80分。
试编制程序分别统计低于60分、60-69分、70-79分、80-89分、90-99分及100分的人数，并存放到S5、S6、S7、S8、S9及S10单元中

1、问题描述 12、问题分析 13、词法分析 13.1总体分析 13.2具体分析 14、文法描述 25、语法分析方法描述及语法分析表设计 36、中间代码形式的描述及中间代码序列的结构设计 37、详细的算法描述 47.1主要的词法分析如下 47.2主要的词法分析及三地址形式分析如下 68、软件测试方法和测试结果 108.1软件测试方法 108.2测试结果 109、收获与心得 1310、参考文献 1411、附源代码 14

收到一些国内外朋友的来信，咨询关于容积卡尔曼滤波的问题(CKF)，大家比较疑惑的应该就是generator或G-orbit的概念。
考虑到工作以后，重心必然转移，不可能再像现在这样详细的回答所有人的问题，更不可能再帮大家改论文、写(或改)代码了，请各位谅解！在此，上传一个CKF和五阶CKF用于目标跟踪的示例代码，代码中包含详细的注释，希望对大家以后的学习和研究有所帮助！此代码利用C++对五阶CKF的第二G-轨迹进行了封装(Perms.exe)，能理解最好，如果无法理解，也无须深究其具体构造方法！可执行文件底层是用字符串+递归算法实现的，理论上可以应用于任意维模型。
但考虑到递归算法可能存在的栈溢出，重复压栈出栈带来的时间消耗等问题，我们利用矩阵的稀疏性和群的完全对称性，并通过分次调用，来尽可能减少栈的深度，提高计算速度。
容积点一次生成后，可以一直使用，通过对50维G-轨迹的生成速度(CoreT6600@2.2GHz)进行测试，包含数据读写在内的速度约为1.5秒，速度尚可。
而目前为止，本人尚未遇到达到甚至超过50维的系统，因此，暂时不作算法层面的优化。
注意：Perms.exe可以用于任意维模型，将可执行文件复制至工作目录下，调用时选择N/n，并输入你的模型维数，即可生成所需的第二G-轨迹。
如果无法理解相关的概念，请参考示例代码，并记住如何使用即可~~~相关理论基础及所用模型，请参考以下文献：References(youmayciteoneofthearticlesinyourpaper):[1]X.C.Zhang,C.J.Guo,"CubatureKalmanfilters:Derivationandextension,"ChinsesPhysicsB,vol.22,no.12,128401,DOI:10.1088/1674-1056/22/12/128401[2]X.C.Zhang,Y.L.Teng,"AnewderivationofthecubatureKalmanfilters,"AsianJournalofControl,DOI:10.1002/asjc.926[3]X.C.Zhang,"Cubatureinformationfiltersusinghigh-degreeandembeddedcubaturerules,"Circuits,Systems,andSignalProcessing,vol.33,no.6,pp.1799-1818,DOI:10.1007/s00034-013-9730-0

C#winformTreeView递归文件夹

1.查找指定的文本或程序文件的总行数2.若指定的文件夹下，还有子文件夹，则一并递归查找统计

在日常工作中，钉钉打卡成了我生活中不可或缺的一部分。然而，有时候这个看似简单的任务却给我带来了不少烦恼。 每天早晚，我总是得牢记打开钉钉应用，点击"工作台"，再找到"考勤打卡"进行签到。有时候因为工作忙碌，会忘记打卡，导致考勤异常，影响当月的工作评价。而且，由于我使用的是苹果手机，有时候系统更新后，钉钉的某些功能会出现异常，使得打卡变得更加麻烦。 另外，我的家人使用的是安卓手机，他们也经常抱怨钉钉打卡的繁琐。尤其是对于那些不太熟悉手机操作的长辈来说，每次打卡都是一次挑战。他们总是担心自己会操作失误，导致打卡失败。 为了解决这些烦恼，我开始思考是否可以通过编写一个全自动化脚本来实现钉钉打卡。经过一段时间的摸索和学习，我终于成功编写出了一个适用于苹果和安卓系统的钉钉打卡脚本。