《C语言实例解析精粹》作者：曹衍龙、林瑞仲、徐慧，出版社：人民邮电出版社，ISBN：9787115163073，高清影印版，本资源带有PDF书签，方便读者朋友阅读。
本资源附带全书源代码。
内容简介：　　本书主要讲解c语言编程涉及的各类常见实例，共分8篇，以“基础篇→数据结构篇→数值计算与趣味数学篇→图形篇→系统篇→常见试题解答篇→游戏篇→综合实例篇”具体展开，共汇集220个实例，基本涵盖了目前c语言编程的各个方面。
　　书中以具体的实例为线索，特别注重对例题的分析、对知识点的归纳、对求解方法的引申，同时程序代码中融会了c语言的各种编程技巧，条理清晰，以方便读者举一反三，开发出符合特定要求的程序。
本书的配套光盘中涵盖了书中所有实例的源代码，以方便读者学习和查阅。
　　本书适合具有初步c语言基础的读者阅读，可作为高校相关专业的辅导教材，也可作为c语言使用者进行程序设计的实例参考手册。
目录：第一部分　基础篇　实例1　第一个c程序　　实例2　运行多个源文件　　实例3　求整数之积　　实例4　比较实数大小　　实例5　字符的输出　　实例6　显示变量所占字节数　　实例7　自增/自减运算　　实例8　数列求和　　实例9　乘法口诀表　　实例10　猜数字游戏　　实例11　模拟atm（自动柜员机）界面　　实例12　用一维数组统计学生成绩　　实例13　用二维数组实现矩阵转置　　实例14　求解二维数组的最大/最小元素　　实例15　利用数组求前n个质数　　实例16　编制万年历　　实例17　对数组元素排序　　实例18　任意进制数的转换　　实例19　判断回文数　实例20　求数组前n个元素之和　　实例21　求解钢材切割的最佳订单　　实例22　通过指针比较整数大小　　实例23　指向数组的指针　　实例24　寻找指定元素的指针　　实例25　寻找相同元素的指针　　实例26　阿拉伯数字转换为罗马数字　　实例27　字符替换　　实例28　从键盘读入实数　　实例29　字符行排版　　实例30　字符排列　　实例31　判断字符串是否回文　　实例32　通讯录的输入输出　　实例33　扑克牌的结构表示　　实例34　用“结构”统计学生成绩　　实例35　报数游戏　　实例36　模拟社会关系　　实例37　统计文件的字符数　　实例38　同时显示两个文件的内容　　　实例39　简单的文本编辑器　　实例40　文件的字数统计程序　　实例41　学生成绩管理程序　第二部分　数据结构篇　实例42　插入排序　实例43　希尔排序　实例44　冒泡排序　　实例45　快速排序　　实例46　选择排序　　实例47　堆排序　　实例48　归并排序　　实例49　基数排序　　实例50　二叉搜索树操作　　实例51　二项式系数递归　　实例52　背包问题　　实例53　顺序表插入和除　　实例54　链表操作（1）　　实例55　链表操作（2）　　实例56　单链表就地逆置　　实例57　运动会分数统计　　实例58　双链表　　实例59　约瑟夫环　　实例60　记录个人资料　　实例61　二叉树遍历　　实例62　浮点数转换为字符串　　实例63　汉诺塔问题　　实例64　哈夫曼编码　　实例65　图的深度优先遍历　　实例66　图的广度优先遍历　　实例67　求解最优交通路径　　实例68　八皇后问题　　实例69　骑士巡游　　实例70　用栈设置密码　　实例71　魔王语言翻译　　实例72　火车车厢重排　　实例73　队列实例　　实例74　k阶斐波那契序列　第三部分　数值计算与趣味数学篇　实例75　绘制余弦曲线和直线的叠加　　实例76　计算高次方数的尾数　　实例77　打鱼还是晒网　　实例78　怎样存钱以获取最大利息　　实例79　阿姆斯特朗数　　实例80　亲密数　　实例81　自守数　　实例82　具有abcd=（ab+cd）2性质的数　　实例83　验证歌德巴赫猜想　　实例84　素数幻方　　实例85　百钱百鸡问题　　实例86　爱因斯坦的数学题　　实例87　三色球问题　　实例88　马克思手稿中的数学题　　实例89　配对新郎和新娘　　实例90　约瑟夫问题　　实例91　邮票组合　　实例92　分糖果　　实例93　波瓦松的分酒趣题　　实例94　求π的近似值　　实例95　奇数平方的有趣性质　　实例96　角谷猜想　　实例97　四方定理　　实例98　卡布列克常数　　实例9

目录前言第1章数字PID控制………………………………………………………………(1)1.1PID控制原理……………………………………………………………………(1)1.2连续系统的模拟PID仿真…………………………………………………………(2)1.3数字PID控制……………………………………………………………………(3)1.3.1位置式PID控制算法……………………………………………………………(3)1.3.2连续系统的数字PID控制仿真…………………………………………………(4)1.3.3离散系统的数字PID控制仿真…………………………………………………(8)1.3.4增量式PID控制算法及仿真…………………………………………………(14)1.3.5积分分离PID控制算法及仿真…………………………………………………(16)1.3.6抗积分饱和PID控制算法及仿真………………………………………………(20)1.3.7Ｔ型积分PID控制算法………………………………………………………(24)1.3.8变速积分PID算法及仿真……………………………………………………(24)1.3.9带滤波器的PID控制仿真……………………………………………………(28)1.3.10不完全微分PID控制算法及仿真……………………………………………(33)1.3.11微分先行PID控制算法及仿真………………………………………………(37)1.3.12带死区的PID控制算法及仿真………………………………………………(42)1.3.13基于前馈补偿的PID控制算法及仿真………………………………………(45)1.3.14步进式PID控制算法及仿真…………………………………………………(49)第2章常用的数字PID控制系统………………………………………………(53)2.1单回路PID控制系统……………………………………………………………(53)2.2串级PID控制……………………………………………………………………(53)2.2.1串级PID控制原理……………………………………………………………(53)2.2.2仿真程序及分析………………………………………………………………(54)2.3纯滞后系统的大林控制算法……………………………………………………(57)2.3.1大林控制算法原理……………………………………………………………(57)2.3.2仿真程序及分析………………………………………………………………(57)2.4纯滞后系统的Smith控制算法…………………………………………………(59)2.4.1连续Smith预估控制…………………………………………………………(59)2.4.2仿真程序及分析………………………………………………………………(61)2.4.3数字Smith预估控制…………………………………………………………(63)2.4.4仿真程序及分析………………………………………………………………(64)第3章专家PID控制和模糊PID控制…………………………………………(68)3．1专家PID控制…………………………………………………………………(68)3.1.1专家PID控制原理……………………………………………………………(68)3.1.2仿真程序及分析………………………………………………………………(69)3.2模糊自适应整定PID控制………………………………………………………(72)3.2.1模糊自适应整定PID控制原理………………………………………………(72)3.2.2仿真程序及分析………………………………………………………………(76)3.3模糊免疫PID控制算法…………………………………………………………(87)3.3.1模糊免疫PID控制算法原理…………………………………………………(88)3.3.2仿真程序及分析………………………………………………………………(89)第4章神经PID控制……………………………………………………………(94)4.1基于单神经元网络的PID智能控制………………………………………………(94)4.2基于BP神经网络整定的PID控制………………………………………………(103)4.3基于RBF神经网络整定的PID控制……………………………………………

数据结构（C语言版）（第2版）课后习题答案 李冬梅2015.3目录第1章绪论 1第2章线性表 5第3章栈和队列 13第4章串、数组和广义表 26第5章树和二叉树 33第6章图 43第7章查找 54第8章排序 65

包涵以下版本的87个安装包：bind-libs-9.9.4-61.el7.x86_64.rpmbind-libs-lite-9.9.4-61.el7.x86_64.rpmbind-license-9.9.4-61.el7.noarch.rpmbind-utils-9.9.4-61.el7.x86_64.rpmcompat-libcap1-1.10-7.el7.x86_64.rpmcompat-libstdc++-33-3.2.3-72.el7.x86_64.rpmcpp-4.8.5-28.0.1.el7_5.1.x86_64.rpmelfutils-libelf-devel-0.160-1.el7.i686.rpmelfutils-libelf-devel-0.160-1.el7.x86_64.rpmelfutils-libelf-devel-static-0.160-1.el7.i686.rpmelfutils-libelf-devel-static-0.160-1.el7.x86_64.rpmgcc-4.8.5-28.0.1.el7_5.1.x86_64.rpmgcc-c++-4.8.5-28.0.1.el7_5.1.x86_64.rpmglibc-2.17-222.el7.x86_64.rpmglibc-2.17-78.el7.i686.rpmglibc-2.17-78.el7.x86_64.rpmglibc-common-2.17-222.el7.x86_64.rpmglibc-devel-2.17-222.el7.x86_64.rpmglibc-devel-2.17-78.el7.i686.rpmglibc-devel-2.17-78.el7.x86_64.rpmglibc-headers-2.17-222.el7.x86_64.rpmgssproxy-0.7.0-17.el7.x86_64.rpmkernel-container-3.10.0-0.0.0.2.el7.x86_64.rpmkernel-headers-3.10.0-862.9.1.el7.x86_64.rpmkeyutils-1.5.8-3.el7.x86_64.rpmksh-20120801-137.0.1.el7.x86_64.rpmlibaio-devel-0.3.109-13.el7.x86_64.rpmlibbasicobjects-0.1.1-29.el7.x86_64.rpmlibcollection-0.7.0-29.el7.x86_64.rpmlibdmx-1.1.3-3.el7.x86_64.rpmlibevent-2.0.21-4.el7.x86_64.rpmlibgcc-4.8.5-28.0.1.el7_5.1.x86_64.rpmlibgomp-4.8.5-28.0.1.el7_5.1.x86_64.rpmlibICE-1.0.9-9.el7.x86_64.rpmlibini_config-1.3.1-29.el7.x86_64.rpmlibmpc-1.0.1-3.el7.x86_64.rpmlibnfsidmap-0.25-19.el7.x86_64.rpmlibpath_utils-0.2.1-29.el7.x86_64.rpmlibref_array-0.1.5-29.el7.x86_64.rpmlibselinux-2.5-12.0.1.el7.x86_64.rpmlibselinux-python-2.5-12.0.1.el7.x86_64.rpmlibselinux-utils-2.5-12.0.1.el7.x86_64.rpmlibsepol-2.5-8.1.el7.x86_64.rpmlibSM-1.2.2-2.el7.x86_64.rpmlibstdc++-4.8.5-28.0.1.el7_5.1.x86_64.rpmlibstdc++-devel-4.8.5-28.0.1.el7_5.1.x86_64.rpmlibtirpc-0.2.4-0.10.el7.x86_64.rpmlibverto-libevent-0.2.5-4.el7.x86_64.rpmlibX11-1.6.5-1.el7.x86_64.rpmlibX11-common-1.6.5-1.el7.noarch.rpmlibXau-1.0.8-2.1.el7.x86_64.rpmlibxcb-1.12-1.el7.x86_64.rpmlibXext-1.3.3-3.el7.x86_64.rpmlibXi-1.7.9-1.el7.x86_64.rpmlibXinerama-1.1.3-2.1.el7.x86_64.rpmlibXmu-1.1.2-2.el7.x86_64.rpmlibXrandr-1.5.1-2.el7.x86_64.rpmlibXrender-0.9.10-1.el7.x86_64.rpmlibXt-1.1.5-3.el7.x86_64.rpmlibXtst-1.2.3-1.el7.x86_64.rpmlibXv-1.0.11-1.el7.x86_64.rpmlibXxf86dga-1.1.4-2.1.el7.x86_64.rpmlibXxf86misc-1.0.3-7.1.el7.x86_64.rpmlibXxf86vm-1.1.4-1.el7.x86_64.rpmlm_sensors-libs-3.4.0-4.20160601gitf9185e5.el7.x86_64.rpmmailx-12.5-19.el7.x86_64.rpmmpfr-3.1.1-4.el7.x86_64.rpmnet-tools-2.0-0.22.20131004git.el7.x86_64.rpmnfs-utils-1.3.0-0.54.0.1.el7.x86_64.rpmoracle-rdbms-server-11gR2-preinstall-1.0-5.el7.x86_64.rpmpolicycoreutils-2.5-22.0.1.el7.x86_64.rpmpsmisc-22.20-15.el7.x86_64.rpmquota-4.01-17.el7.x86_64.rpmquota-nls-4.01-17.el7.noarch.rpmrpcbind-0.2.0-44.el7.x86_64.rpmselinux-policy-3.13.1-192.0.3.el7_5.4.noarch.rpmselinux-policy-targeted-3.13.1-192.0.3.el7_5.4.noarch.rpmsmartmontools-6.5-1.el7.x86_64.rpmsysstat-10.1.5-13.el7.x86_64.rpmtcp_wrappers-7.6-77.el7.x86_64.rpmunixODBC-2.3.1-10.el7.i686.rpmunixODBC-2.3.1-10.el7.x86_64.rpmunixODBC-devel-2.3.1-10.el7.i686.rpmunixODBC-devel-2.3.1-10.el7.x86_64.rpmunzip-6.0-19.el7.x86_64.rpmxorg-x11-utils-7.5-22.el7.x86_64.rpmxorg-x11-xauth-1.0.9-1.el7.x86_64.rpm安装方法直接输入：rpm-ivh*.rpm--nodeps--force

TSOP_44_48_54系列封装，IS61LV系列SRAM封装,管脚间距0.8mm。

通过C#窗体程序实现任意坐标系转换到54坐标系，80坐标系，54坐标系转换到80坐标系。

【目录】-MATLAB神经网络30个案例分析(开发实例系列图书)第1章BP神经网络的数据分类——语音特征信号分类1本案例选取了民歌、古筝、摇滚和流行四类不同音乐，用BP神经网络实现对这四类音乐的有效分类。
第2章BP神经网络的非线性系统建模——非线性函数拟合11本章拟合的非线性函数为y=x21+x22。
第3章遗传算法优化BP神经网络——非线性函数拟合21根据遗传算法和BP神经网络理论，在MATLAB软件中编程实现基于遗传算法优化的BP神经网络非线性系统拟合算法。
第4章神经网络遗传算法函数极值寻优——非线性函数极值寻优36对于未知的非线性函数，仅通过函数的输入输出数据难以准确寻找函数极值。
这类问题可以通过神经网络结合遗传算法求解，利用神经网络的非线性拟合能力和遗传算法的非线性寻优能力寻找函数极值。
第5章基于BP_Adaboost的强分类器设计——公司财务预警建模45BP_Adaboost模型即把BP神经网络作为弱分类器，反复训练BP神经网络预测样本输出，通过Adaboost算法得到多个BP神经网络弱分类器组成的强分类器。
第6章PID神经元网络解耦控制算法——多变量系统控制54根据PID神经元网络控制器原理，在MATLAB中编程实现PID神经元网络控制多变量耦合系统。
第7章RBF网络的回归——非线性函数回归的实现65本例用RBF网络拟合未知函数，预先设定一个非线性函数，如式y=20+x21-10cos（2πx1）+x22-10cos（2πx2）所示，假定函数解析式不清楚的情况下，随机产生x1,x2和由这两个变量按上式得出的y。
将x1,x2作为RBF网络的输入数据，将y作为RBF网络的输出数据，分别建立近似和精确RBF网络进行回归分析，并评价网络拟合效果。
第8章GRNN的数据预测——基于广义回归神经网络的货运量预测73根据货运量影响因素的分析，分别取国内生产总值（GDP），工业总产值，铁路运输线路长度，复线里程比重，公路运输线路长度，等级公路比重，铁路货车数量和民用载货汽车数量8项指标因素作为网络输入，以货运总量，铁路货运量和公路货运量3项指标因素作为网络输出，构建GRNN，由于训练数据较少，采取交叉验证方法训练GRNN神经网络，并用循环找出最佳的SPREAD。
第9章离散Hopfield神经网络的联想记忆——数字识别81根据Hopfield神经网络相关知识，设计一个具有联想记忆功能的离散型Hopfield神经网络。
要求该网络可以正确地识别0~9这10个数字，当数字被一定的噪声干扰后，仍具有较好的识别效果。
第10章离散Hopfield神经网络的分类——高校科研能力评价90某机构对20所高校的科研能力进行了调研和评价，试根据调研结果中较为重要的11个评价指标的数据，并结合离散Hopfield神经网络的联想记忆能力，建立离散Hopfield高校科研能力评价模型。
第11章连续Hopfield神经网络的优化——旅行商问题优化计算100现对于一个城市数量为10的TSP问题，要求设计一个可以对其进行组合优化的连续型Hopfield神经网络模型，利用该模型可以快速地找到最优（或近似最优）的一条路线。
第12章SVM的数据分类预测——意大利葡萄酒种类识别112将这178个样本的50%做为训练集,另50%做为测试集,用训练集对SVM进行训练可以得到分类模型,再用得到的模型对测试集进行类别标签预测。
第13章SVM的参数优化——如何更好的提升分类器的性能122本章要解决的问题就是仅仅利用训练集找到分类的最佳参数，不但能够高准确率的预测训练集而且要合理的预测测试集，使得测试集的分类准确率也维持在一个较高水平，即使得得到的SVM分类器的学习能力和推广能力保持一个平衡，避免过学习和欠学习状况发生。
第14章SVM的回归预测分析——上证指数开盘指数预测133对上证指数从1990.12.20-2009.08.19每日的开盘数进行回归分析。
第15章SVM的信息粒化时序回归预测——上证指数开盘指数变化趋势和变化空间预测141在这个案例里面我们将利用SVM对进行模糊信息粒化后的上证每日的开盘指数进行变化趋势和变化空间的预测。
若您对此书内容有任何疑问，可以凭在线交流卡登录中文论坛与作者交流。
第16章自组织竞争网络在模式分类中的应用——患者癌症发病预测153本案例中给出了一个含有60个个体基因表达水平的样本。
每个样本中测量了114个基因特征，其中前20个样本是癌症病人的基因表达水平的样本(其中还可能有子类),中间的20个样本是正常人的基因表达信息样本,余下的20个样本是待检测的样本(未知它们是否正常)。
以下将设法找出癌症与正常样本在基因表达水平上的区

目录摘要 I目录 II第1章绪论 11.1项目背景 11.2项目开发环境 11.2.1硬件环境 11.2.2软件环境 1第2章相关技术 12.1系统所涉及到的语言 12.1.2Java 12.2开发工具 12.2.1MyEclipse 12.2.1Access 2第3章系统分析及组内分工 13.1需求概述 13.2需求分析 13.2.1理解需求 13.2.2分析需求 13.2.3可行性分析 23.3设计思想 23.4系统功能结构图 33.5组内分工 4第4章数据库设计 54.1数据库需求分析 54.2数据流图 54.2数据字典 64.3概念结构设计 94.3.1概念结构设计方法 94.3.2概念模型设计 9第5章系统详细模块设计与实现 105.1用户登录及主界面 105.2用户管理功能实现 185.3人员管理功能实现 245.4部门管理功能实现 395.5工资管理功能实现 455.6帮助功能实现 505.7退出系统功能实现 51结论 52致谢 53参考文献 54

冰河五四象棋软件，亲测可用，是象棋爱好者提高象棋水平的神器

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：

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。