%用遗传算法进行简单函数的优化clearbn=22;%个体串长度inn=50;%初始种群大小gnmax=200;%最大代数pc=0.75;%交叉概率pm=0.05;%变异概率%产生初始种群s=round(rand(inn,bn));%计算适应度,返回适应度f和累积概率p[f,p]=objf(s);gn=1;whilegn＜gnmax+1forj=1:2:inn%选择操作seln=sel(s,p);%交叉操作scro=cro(s,seln,pc);scnew(j,:)=scro(1,:);scnew(j+1,:)=scro(2,:);%变异操作smnew(j,:)=mut(scnew(j,:),pm);smnew(j+1,:)=mut(scnew(j+1,:),pm);ends=smnew;%产生了新的种群%计算新种群的适应度[f,p]=objf(s);%记录当前代最好和平均的适应度[fmax,nmax]=max(f);fmean=mean(f);ymax(gn)=fmax;ymean(gn)=fmean;%记录当前代的最佳个体x=n2to10(s(nmax,:));xx=-1.0+x*3/(power(2,bn)-1);xmax(gn)=xx;gn=gn+1endgn=gn-1;%绘制曲线subplot(2,1,1);plot(1:gn,[ymax;ymean]);title('历代适应度变化','fonts',10);legend('最大适应度','平均适应度');string1=['最终适应度',num2str(ymax(gn))];gtext(string1);subplot(2,1,2);plot(1:gn,xmax,'r-');legend('自变量');string2=['最终自变量',num2str(xmax(gn))];gtext(string2);

fisher的matlab实现，可以实现分类和最佳投影平面的显示，并且带有测试代码，可以随机在生成的坐标图上点十个点，程序会自动为点着上相应的颜色，比较直观

操作系统循环首次适应算法首次适应算法最佳适应算法回收内存分配内存设计一个可变式分区分配的存储管理方案。
并模拟实现分区的分配和回收过程。
对分区的管理法可以是下面三种算法：首次适应算法循环首次适应算法最佳适应算法

买书问题dp实现题目：买书有一书店引进了一套书，共有3卷，每卷书定价是60元，书店为了搞促销，推出一个活动，活动如下：如果单独购买其中一卷，那么可以打9.5折。
如果同时购买两卷不同的，那么可以打9折。
如果同时购买三卷不同的，那么可以打8.5折。
如果小明希望购买第1卷x本，第2卷y本，第3卷z本，那么至少需要多少钱呢？（x、y、z为三个已知整数）。
1、过程为一次一次的购买，每一次购买也许只买一本（这有三种方案），或者买两本（这也有三种方案），或者三本一起买（这有一种方案），最后直到买完所有需要的书。
2、最后一步我必然会在7种购买方案中选择一种，因此我要在7种购买方案中选择一个最佳情况。
3、子问题是，我选择了某个方案后，如何使得购买剩余的书能用最少的钱？并且这个选择不会使得剩余的书为负数。
母问题和子问题都是给定三卷书的购买量，求最少需要用的钱，所以有"子问题重叠"，问题中三个购买量设置为参数，分别为i、j、k。
4、的确符合。
5、边界是一次购买就可以买完所有的书，处理方式请读者自己考虑。
6、每次选择最多有7种方案，并且不会同时实施其中多种，因此方案的选择互不影响，所以有"子问题独立"。
7、我可以用minMoney[i][j][k]来保存购买第1卷i本，第2卷j本，第3卷k本时所需的最少金钱。
8、共有x*y*z个问题，每个问题面对7种选择，时间为：O(x*y*z*7)=O(x*y*z)。
9、用函数MinMoney(i,j,k)来表示购买第1卷i本，第2卷j本，第3卷k本时所需的最少金钱，那么有：MinMoney(i,j,k)=min(s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7),其中s1,s2,s3,s4,s5,s6,s7分别为对应的7种方案使用的最少金钱：s1=60*0.95+MinMoney(i-1,j,k)s2=60*0.95+MinMoney(i,j-1,k)s3=60*0.95+MinMoney(i,j,k-1)s4=(60+60)*0.9+MinMoney(i-1,j-1,k)s5=(60+60)*0.9+MinMoney(i-1,j,k-1)s6=(60+60)*0.9+MinMoney(i-1,j,k-1)s7=(60+60+60)*0.85+MinMoney(i-1,j-1,k-1)

《Java语言编程规范下卷安全篇》针对Java语言编程中的输入校验、异常行为、IO操作、序列化和反序列化、平台安全与运行安全等方面，描述可能导致安全漏洞或风险的常见编码错误。
该规范基于业界最佳实践，参考业界安全编码规范相关著作，例如TheCertSecureCodingStandardforJava、SunSecureCodingGuidelinesfortheJavaProgrammingLanguage、CWE/SANSTOP25和OWASPGuideProject，并总结了公司内部的编程实践。
该规范旨在减少SQL注入、敏感信息泄露、格式化字符串攻击、命令注入攻击、目录遍历等安全问题的发生。

排序作业选择题（每题2分，共22分）。
1．若表R在排序前已按键值递增顺序排列，则（  ）算法的比较次数最少。
A．直接插入排序           B．快速排序     C．归并排序               D．选择排序2．对各种内部排序方法来说，（  ）。
A．快速排序时间性能最佳                           B．归并排序是稳定的排序方法C．快速排序是一种选择排序                        D．堆排序所用的辅助空间比较大3. 排序算法的稳定性是指（  ）。
A．经过排序之后，能使值相同的数据保持原顺序中的相对位置不变。
B．经过排序之后，能使值相同的数据保持原顺序中的绝对位置不变。
C．排序算法的性能与被排序元素的数量关系不大D．排序算法的性能与被排序元素的数量关系密切4.如下序列中，（  ）序列是大顶堆。
A. {4,5,3,2,1}              B. {5,3,4,1,2}       C. {1,2,3,4,5}              D. {1,2,3,5,4}5.若将{3,2,5,4,1}排为升序，则实施快速排序一趟后的结果是（  ）（其中，枢轴记录取首记录）。
A. {1,2,3,4,5}                 B. {1,2,4,5,3}       C. {1,3,5,4,2}                 D. {2,5,4,1,3}.若将{1,2,3,4,5,6,7,9,8}排为升序，则（  ）排序方法的“比较记录”次数最少。
A. 快速排序                  B. 简单选择排序    C. 直接插入排序              D. 冒泡排序7.若将{5,4,3,2,1}排为升序，则（  ）排序方法的“移动记录”次数最多。
A. 快速排序                               B. 冒泡排序C. 直接插入排序                      D. 简单选择排序8.用简单选择排序将顺序表{2,3,1,3′,2′}排为升序，实施排序1趟后结果是{1,3,2,3′,2′}，则排序3趟后的结果是（  ）。
A. {1,2,3,3′,2′}                      B. {1,2,2′,3,3′}C. {1,2′,2,3,3′}                     D. {1,2,2′,3′,3}9．下列排序算法中，（   ）排序在某趟结束后不一定选出一个元素放到其最终的位置上。
A．选择            B．冒泡          C．归并          D．堆10．下列排序算法中，稳定的排序算法是（ ）。
A．堆排序               B．直接插入排序  C．快速排序             D．希尔排序11．堆排序的时间复杂度是（   ）。
A．O(n*n)                B．O(n*logn)      C．O(n)                  D．O(logn)填空题（每空4分，共4分）。
对n个元素进行归并排序，空间复杂度为        。
综合题（共24分）。
1.（共12分）有一组待排序的关键字如下：(54，38，96，23，15，72，60，45，83)分别写出希尔排序(d=5)、快速排序、堆排序、归并排序第一趟升序排序后的结果（其中堆排序的第一趟指序列完成初始建堆、将堆顶元素置为最末位置后其余元素调整为堆的结果）（每个3分）。
希尔排序：  快速排序：堆排序：归并排序： 2.（共12分）已知数据序列为（12，5，9，20，6，31，24），对该项数据序列进行排序，分别写出直接插入排序、简单选择排序、快速排序、堆排序、二路归并排序及基数排序第一趟升序排序结果（其中堆排序的第一趟指序列完成初始建堆、将堆顶元素置为最末位置后其余元素调整为堆的结果）（每个2分）。
直接插入排序：简单选择排序：快速排序：堆排序：二路归并排序：基数排序：

介绍了无线传感器网络的体系结构、节点结构。
分析了传统的Flooding洪泛，发现其存在数据重复发送和盲目使用资源的缺点。
基于传统的洪泛，提出了一种高效广播协议（EBP，EffectiveBroadcastProtocol）。
通过对广播过程中一个节点转播之后其邻域内其它节点的转播，即引发新转播的讨论，完成了对最佳引发新转播的分析。
EBP广播协议以此为依据选择转播节点，不需要任何邻节点信息就可以高效完成广播。
降低了网络中节点的能耗，算法的控制开销和存储开销大大降低，延长了网络的生命周期。
仿真结果表明，该方法能有效提高网络的能量利用率。

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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。