★问题描述:给定一个赋权无向图G=(V,E),每个顶点v∈V都有一个权值w(v)。
如果U∈V,且对任意(u,v)∈E有u∈U或v∈U,就称U为图G的一个顶点条覆盖.G的最小权顶点覆盖是指G中所含顶点权之和最小的顶点覆盖。
★算法设计:对于结定的无向图G,设计一个优先队列式分支限界法,计算G的最小权顶点覆盖。
★数据输入:由文件input.txt给出输入数据。
第1行有2个正整数n和m,表示给定的图G有n个顶点和m条边,顶点编号为1,2,.....,n.第2行有n个正整数表示n个顶点的权.接上去的m行中,每行有2个正整数u,v,表示图G的一条边(u,v)。
★结果输出:将计算出的最小权顶点覆盖的顶点权之和以及最优输出到文件output.txt.文件第1行是最小权顶点覆盖顶点权之和;第2行是最优解xi,1≤i≤n,xi=0表示顶点i不在最小权顶点覆盖中。
2015/2/20 23:57:17 363KB 最小权顶点覆盖问题
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SVM分类算法的实验报告,其中有c言语程序,还有数据集很全面。
是数据挖掘、算法设计实验报告的绝佳参考。
我们以前上机的报告
2021/3/8 8:10:38 3.23MB SVM
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以AT89C52单片机作为控制器的核心,采用PID速度控制算法,设计了一辆简易的智能避障及自主寻迹识别的小车,能够实现小车沿着黑色引导线进行直线行驶和不同曲率的弯道自动行驶的功能。
通过小车的红外检测,感知黑色轨迹和障碍物体,将信号实时反馈给单片机,实现小车的前进、后退、左转、右转,避障则采用了红外避障和触须避障两种方案的结合,大大提高了小车的避障功能
2015/4/3 4:39:10 1.6MB pid 智能
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自动驾驶AEB算法引见,另外还包含了自动驾驶学习资料,涵盖感知,规划和控制,ADAS,传感器;
1.apollo相关的技术教程和文档;
2.adas(高级辅助驾驶)算法设计(例如AEB,ACC,LKA等)3.自动驾驶鼻祖mobileye的论文和专利引见4.自动驾驶专项课程(可能是目前最好的自动教师教程),是coursera上多伦多大学发布的自动驾驶专项课程,应该是目前为止非常火非常好的教程了,包含视频,ppt,论文以及代码5.国家权威机构发布的adas标准,这是adas相关算法系统的标准,也是开发手册。
6.规划控制相关的算法论文引见7.等等总共3G多的资料
2021/5/22 7:07:03 3.79MB AEB 自动紧急刹车 控制算法 无人驾驶
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实现了人人,人机对战;
具有悔棋,托管,跳出,重开,投诚等功能;
精致的UI设计;
搜索式算法设计;
2016/3/13 15:38:49 3.46MB C/C++ 黑白棋 linux windows
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实现了人人,人机对战;
具有悔棋,托管,跳出,重开,投诚等功能;
精致的UI设计;
搜索式算法设计;
2021/10/6 11:36:38 3.46MB C/C++ 黑白棋 linux windows
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算法设计与分析课上的,最大团的分支限界算法解法
2015/10/16 5:15:38 161KB 最大团 分支限界 广度优先搜索
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算法设计实验报告,包括:蛮力法、分治法和减治法求最大子段和问题各自的基本思想、时间复杂度分析,C++实现代码,三种算法运转时间的比较,运转截图,实验心得。
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使用分治算法实现寻觅n个点中最邻近点的距离的平方。
时间复杂度O(nlogn).
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蚁群算法(antcolonyoptimization,ACO),又称蚂蚁算法,是一种用来在图中寻找优化路径的机率型算法蚁群算法是一种模仿进化算法,初步的研究表明该算法具有许多优良的性质.针对PID控制器参数优化设计问题,将蚁群算法设计的结果与遗传算法设计的结果进行了比较,数值仿真结果表明,蚁群算法具有一种新的模仿进化优化方法的有效性和应用价值。
2020/8/10 14:06:06 31KB C 蚁群算法
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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。
2024-04-09 15:03 15KB 钉钉 钉钉打卡