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2024/11/2 16:33:25 2.08MB python
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Tarjan割点割边,强联通分量讲解
2024/9/21 11:03:34 506KB Tarjan
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将渐变波导模式方程(WKB积分方程)化为分段积分,以波导某一模式在不同波长下的转折点为分段点,当波长相差很小时,相应的转折点相差也很小,可在各个分段积分中作折线近似,从而从理论上推出确定波导轮廓数据的递推式.以所得轮廓必须满足光滑条件为判据,最后定出波导的轮廓.该方法尤其适用于单模渐变波导,而且无需事先假设待定轮廓的函数形式.本文对双曲止割和抛物线轮廓的理想波导进行了计算机模拟,结果证明该方法的精度达到10~(-3)甚至于更高.而且理论上具有分割愈密,精度愈高的优点.
2024/9/12 1:56:26 3.39MB 逆WKB法 折射率轮 波导 inverse
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网络流入门教程,涉及基本概念、最大流算法、最大流最小割定理以及经典建模技巧
2024/6/23 7:22:50 1.41MB 网络流 教程
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看大小就知道很全啦查看地址https://blog.csdn.net/qq_43333395/article/details/98508424目录:数据结构:1.RMQ(区间最值,区间出现最大次数,求区间gcd)2.二维RMQ求区间最大值(二维区间极值)3.线段树模板(模板为区间加法)(线段树染色)(区间最小值)4.线性基(求异或第k大)5.主席树(静态求区间第k小)(区间中小于k的数量和小于k的总和)(区间中第一个大于或等于k的值)6.权值线段树(求逆序对)7.动态主席树(主席树+树状数组)(区间第k大带修改)8.树上启发式合并(查询子树的优化)9,树状数组模板(求区间异或和,求逆序对)扩展10.区间不重复数字的和(树状数组)11.求k维空间中离所给点最近的m个点,并按顺序输出(KD树)12.LCA(两个节点的公共父节点)动态规划:1.LIS(最长上升子序列)2.有依赖的背包(附属关系)3.最长公共子序列(LCS)4.树形DP5.状压DP-斯坦纳树6.背包7.dp[i]=min(dp[i+1]…dp[i+k]),multset博弈:1.NIM博弈(n堆每次最少取一个)2.威佐夫博弈(两堆每次取至少一个或一起取一样的)3.约瑟夫环4.斐波那契博弈(取的数依赖于对手刚才取的数)5.sg函数数论:1.数论素数检验:普通素数判别线性筛二次筛法求素数米勒拉宾素数检验2.拉格朗日乘子法(求有等式约束条件的极值)3.裂项(多项式分子分母拆分)4.扩展欧几里得(ax+by=c)5.勾股数(直角三角形三边长)6.斯特林公式(n越大越准确,求n!)7.牛顿迭代法(求一元多次方程一个解)8.同余定理(a≡b(modm))9.线性求所有逆元的方法求(1~pmodp的逆元)10.中国剩余定理(n个同余方程x≡a1(modp1))11.二次剩余((ax+k)2≡n(modp)(ax+k)^2≡n(modp)(ax+k)2≡n(modp))12.十进制矩阵快速幂(n很大很大的时候)13.欧拉函数14.费马小定理15.二阶常系数递推关系求解方法(a_n=p*a_{n-1}+q*a_{n-2})16.高斯消元17.矩阵快速幂18.分解质因数19.线性递推式BM(杜教)20.线性一次方程组解的情况21.求解行列式的逆矩阵,伴随矩阵,矩阵不全随机数不全组合数学:1.循环排列(与环有关的排列组合)计算几何:1.三角形(求面积))2.多边形3.三点求圆心和半径4.扫描线(矩形覆盖求面积)(矩形覆盖求周长)5.凸包(平面上最远点对)6.求凸多边形的直径7.求凸多边形的宽度8.求凸多边形的最小面积外接矩形9.半平面交图论:基础:前向星1.最短路(优先队列dijkstra)2.判断环(tarjan算法)3.最小生成树(Kruskal模板)4.最小生成树(Prim)5.Dicnic最大流(最小割)6.无向图最小环(floyd)7.floyd算法的动态规划(通过部分指定边的最短路)8.图中找出两点间的最长距离9.最短路(spfa)10.第k短路(spfa+A*)11.回文树模板12.拓扑排序(模板)13.次小生成树14.最小树形图(有向最小生成树)15.并查集(普通并查集,带权并查集,)16.求两个节点的最近公共祖先(LCA)17.限制顶点度数的MST(k度限制生成树)18.多源最短路(spfa,floyd)19.最短路(输出字典序最小)20.最长路图论题目简述字符串:1.字典树(多个字符串的前缀)2.KMP(关键字搜索)3.EXKMP(找到S中所有P的匹配)4.马拉车(最长回文串)5.寻找两个字符串的最长前后缀(KMP)6.hash(进制hash,无错hash,多重hash,双hash)7.后缀数组(按字典序排字符串后缀)8.前缀循环节(KMP的fail函数)9.AC自动机(n个kmp)10.后缀自动机小技巧:1.关于int,double强转为string2.输入输出挂3.低精度加减乘除4.一些组合数学公式5.二维坐标的离散化6.消除向下取整的方法7.一些常用的数据结构(STL)8.Devc++的使用技巧9.封装好的一维离散化10.Ubuntu对拍程序11.常数12.Codeblocks使用技巧13.java大数叮嘱共173页
2024/5/29 4:58:24 8.42MB ACM ICPC CCPC
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用matlab对人脑的分割,解压包已包含图像和程序。
弄明白后自己还可以修改。
2024/4/24 22:18:52 38KB matlab 图像分割
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模拟实现动态可变分区存储管理系统,内存资源的分配情况用一个单链表来表示,每一个节点表示一个可变分区,记录有内存首地址、大小、使用情况等,模拟内存分配动态输入构造空闲区表,键盘接收内存申请尺寸大小,根据申请,实施内存分配,并返回分配所得内存首址。
分配完后,调整空闲区表,并显示调整后的空闲区表和已占用的区表。
如果分配失败,返回分配失败信息。
模拟内存回收。
根据空闲区表,从键盘接收回收区域的内存作业代号。
回收区域,调整空闲区表,并显示调整后的空闲区表。
对于内存区间的分配,移出,合并就是相应的对链表节点信息进行修改,删除和创建相应的节点。
在模拟实现动态可变分区存储管理系统中用到的是“最佳适应算法”与“最坏适应算法”。
所谓“最佳”是指每次为作业分配内存时,总是把满足要求、又是最小的空闲分区分配给作业,避免“大材小用”。
因此保证每次找到的总是空闲分区中最小适应的,但这样会在储存器中留下许多难以利用的小的空闲区。
最坏适应分配算法是要扫描整个空闲分区表或链表,总是挑选最大的一个空闲分区割给作业使用。
进入系统时我们需要内存首地址和大小这些初始化数据。
成功后我们可以自由的使用首次适应算法与最佳适应算法对内存进行分配。
内存经过一系列分配与回收后,系统的内存分配情况不再连续。
首次适应算法与最佳适应算法的差异也就很容易的体现在分配时。
动态可变分区存储管理模拟系统采用最佳适应算法、最坏适应算法内存调度策略,对于采用不同调度算法,作业被分配到不同的内存区间。
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关于装备可靠性分析中的故障树程序,需要的可以看一看,写的不好请多包涵。
C++控制台程序
2023/12/14 11:30:46 126KB 故障树 FTA 下行法 最小割集
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电网络的课堂作业,希望对以后的人有所帮助,不过这个过程还是比较简单的,希望后人改进。
2023/11/25 20:16:37 2KB 作业
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当大大小小的界面设计案都做过一轮之后,你就会发现,做一台小小的MP3拨放器,跟搞一台智能型机器人,过程中会遇到的问题,其实都是很类似的。
所谓的简单与复杂,并不在于案子的规模,而在于你看事情的角度。
我们常常把清澈单纯的需求与满足,想得很复杂;
却又把精致细腻的流程设计,想得太简单。
一旦错估了简单与复杂的界线,做了不正确的价值判断,最后开发项目大多会以失败收场。
相反的,如果押对了方向,开发起来目标明确,使用者的反馈也会超乎预期得好。
其实用户就是想要一把削苹果的刀,把使用者的需求想得过度复杂了,最后结果大多是白忙一场至少我的瑞士军刀买来后几乎就只用刀片割割东西,实际上还不如水果刀顺手使用者要的其实很单
2023/11/2 4:06:15 683KB 用户体验设计中的简单与复杂
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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