Chameleon算法实现ppt，不错的资源！

ldpc编码，随机生成H矩阵，LLR-BP算法译码，有详细的注解，非常详尽(ldpccoding,randomlygeneratedHmatrix,LLR-BPdecodingalgorithm,withdetailednotes,verydetailed)

算法基础：手动实现promiseAll

主要在VC6.0上用MFC完成的排序算法和搜索算法：首先弹出一个对话框，上面有排序前和排序后的编辑框，在排序前编辑框中输入整型数组，然后选择排序的方法，点排序按钮即将排序好的数组呈现在排序后的编辑框中。
排序顺序分“升序”和“降序”，排序方法总共7种，分别是：冒泡排序，简单选择排序，直接插入排序，希尔排序，快速排序，堆排序和基数排序。
这些方法都是用c++实现的。
还有一个搜索的功能，分别可以“线性搜索”和“二分搜索”，线性搜索时从排序前的数组中搜索，二分搜索时从排序后的数组中搜索，且必须为升序排序后的数组。

aodv是一种按需的路由协议，被广泛的应用于自组织网络中，路由协议算法的简单的实现过程

DBSCAN，全称为Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise，是一种在数据挖掘和机器学习领域广泛应用的聚类算法。
它与传统的K-Means、层次聚类等方法不同，DBSCAN不依赖于预先设定的簇数量，而是通过度量数据点的密度来自动发现具有任意形状的聚类。
在MATLAB中实现DBSCAN可以帮助我们分析复杂的数据集，识别出其中的模式和结构。
DBSCAN算法的基本思想是将高密度区域视为聚类，低密度区域视为噪声或边界。
它主要由两个关键参数决定：ε（epsilon）半径和minPts（最小邻域点数）。
ε定义了数据点周围的邻域范围，而minPts则指定了一个点成为聚类中心所需的邻域内最少点的数量。
如果一个点在其ε邻域内有至少minPts个点（包括自身），那么这个点被标记为“核心点”。
核心点可以连接形成聚类，只要这些点之间的路径上存在其他核心点，且路径上的所有点都在ε半径内。
在MATLAB中实现DBSCAN，通常会涉及以下步骤：1.**数据预处理**：我们需要加载数据，可能需要进行数据清洗、归一化等操作，以确保算法的有效运行。
2.**设置参数**：根据数据集的特点，选择合适的ε和minPts值。
这通常需要实验调整，找到既能有效区分聚类又能排除噪声的最佳参数。
3.**邻域搜索**：使用MATLAB的邻域搜索工具，如kd树（kdtree）或球树（balltree），快速找出每个点的ε邻域内的点。
4.**核心点、边界点和噪声点的识别**：遍历所有数据点，依据ε和minPts判断每个点的类型。
5.**聚类生长**：从每个核心点开始，将与其相连的核心点加入同一聚类，直到找不到新的相连点为止。
6.**结果评估**：使用合适的评价指标，如轮廓系数，评估聚类的质量。
在MATLAB中，可以使用`clusterdata`函数配合`dbscan`选项来实现DBSCAN，或者直接使用第三方库如`mlpack`或自定义代码来实现更灵活的控制。
例如：```matlab%假设X是数据矩阵tree=pdist2(X,X);%计算所有点之间的距离[~,~,idx]=knnsearch(tree,X,'K',minPts+1);%获取每个点的minPts近邻density=sum(idx＞1,2);%计算每个点的密度%执行DBSCANcc=clusterdata(X,'Method','dbscan','Eps',epsilon,'Minpts',minPts);%输出聚类结果disp(cc);```DBSCAN的优势在于它可以发现不规则形状的聚类，并对异常值具有良好的鲁棒性。
然而，它的缺点是参数选择较困难，且对于高维数据性能可能下降。
因此，在实际应用中，我们需要结合具体的数据集和需求，适当调整参数，以获得最佳的聚类效果。
同时，理解DBSCAN的原理并掌握其MATLAB实现，对于数据科学家来说是非常重要的技能。

java代码实现了银行家算法，界面写的个人认为还是较为细致的，完整的实现了找安全序列等算法功能，可作为参考学习银行家算法。

1）理解并掌握Cohen-SutherLand算法的编码思想；
3.实验要求1）将像素网格表现出来，建立网格坐标系；
2）用橡皮筋的形式输入剪裁线段和裁剪窗口；
3）鼠标移动时，显示鼠标当前位置；
4）对于线段裁剪，线段被窗口的四条边裁剪的过程要显示出来；
6）裁剪过程可以重复进行。

棋盘最小满覆盖问题在8×8的国际象棋棋盘上，如果在某些位置放置若干个马之后，使整个棋盘中任意空位置上所放置的棋子均能被这些马吃掉，则把这组放置的棋子称为一个满覆盖。
若去掉满覆盖中的任意一个棋子都破环了满覆盖，则称这一覆盖为最小满覆盖。
算法思路：设计棋盘每个位置的数据结构如下typedefstruct{intcount;//攻击次数inthorse;//是否放有马intcount2;//该位置可影响的马被攻击次数总和}boardpoint;//棋盘元素其中，count为每个位置被攻击次数（即周围存在的马的个数），count2为周围八个位置（如果不越界）count之和。
算法思路为：既然拿取到不能拿取是一个满覆盖，那不妨先在棋盘上放满棋子，不断进行拿取操作直到不能再拿取。
问题的关键就在于确定一个拿取顺序。
我这里现依据count对棋盘元素有小到大排序，在count相同的情况下，再依据count2由小到大进行排序。
这样就得到一个拿取顺序。
在每一次拿取之后更新棋盘，重新排序，进行下一次拿取。
当所有棋子都不能被拿取时，输出这个满覆盖。
在10*10棋盘上，本算法得到一个22个棋子的满覆盖。
修改排序条件应该还可以进一步优化这个结果。

数据结构算法比较，经过C认证运行顺利，并附有实验报告，本人呕心沥血才弄出来的。

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。