题目：7.集合运算(单循环链表)1.问题描述：设有两个带头结点的单循环链表存储的集合A、B，其元素类型为字符或者整形，且以非递减方式存储，其头结点分别为ha、hb。
要求下面各问题中的结果集合同样以非递减方式存储，结果集合不影响原集合。
2.实现要求：⑶编写集合元素测试函数IN_SET，如果元素已经在集合中返回0，否则返回1；
⑷编写集合元素输入并插入到单链表中的函数INSERT_SET，保证所输入的集合中的元素是唯一且以非递减方式存储在单循环链表中；
⑶编写求集合A、B的交C=A∩B的函数，并输出集合C的元素；
⑷编写求集合A、B的并D=A∪B的函数，并输出集合D的元素；
⑸求集合A与B的对称差E=(A-B)∪(B-A)的函数，并输出集合D的元素；
⑹设计一个菜单，具有输入集合元素、求集合A、B的交C、求集合A、B的并D、求集合A与B的对称差E、退出等基本的功能。
3.测试数据：字符型和整形由同学们自定，但集合A、B的元素个数不得少于15个。

CEC05测试函数及Matlab图测试算法用的

针对基本粒子群优化(basicparticleswarmoptimization,简称bPSO)算法容易陷入局部极值、进化后期的收敛速度慢和精度低等缺点,采用简化粒子群优化方程和添加极值扰动算子两种策略加以改进,提出了简化粒子群优化(simpleparticleswarmoptimization,简称sPSO)算法、带极值扰动粒子群优化(extremumdisturbedparticleswarmoptimization,简称tPSO)算法和基于二者的带极值扰动的简化粒子群优化(extremumdisturbedandsimpleparticleswarmoptimization,简称tsPSO)算法.sPSO去掉了PSO进化方程的粒子速度项而使原来的二阶微分方程简化为一阶微分方程,仅由粒子位置控制进化过程,避免了由粒子速度项引起的粒子发散而导致后期收敛变慢和精度低问题.tPSO增加极值扰动算子可以加快粒子跳出局部极值点而继续优化.对几个经典测试函数进行实验的结果表明,sPSO能够极大地提高收敛速度和精度;tPSO能够有效摆脱局部极值点;以上两种策略相结合,tsPSO以更小的种群数和进化世代数获得了非常好的优化效果,从而使得PSO算法更加实用化.

采用多种群协同的多目标粒子群算法，测试函数为ZDT1。
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cec2017boundconstrained测试函数资料，包含测试函数代码，提交论文的结果，总结，函数定义，以及评价准则等信息

现有的LSSVM工具箱，自带PSO优化，参数无需调整,Matlab编写的人工蜂群算法代码,含详细注释和测试函数,简短易懂,执行顺畅。
可用于解决无约束优化问题。

参考资料：《数据结构》(C语言版)严蔚敏&&吴伟民&&米宁著要求选用顺序存储结构和二叉链表存储结构实现抽象数据类型二叉树的基本操作。
有个亮点是利用字符在dos界面显示二叉树的结构形态。
里面包含了完整的源程序和实验报告文档。
实验报告包含了完整的步骤包括：一.抽象数据类型二叉树的定义二.存储结构定义（包括顺序存储和二叉链表）及各基本操作的实现三.测试方案。
包括详细的测试函数四.测试结果。
对所有操作的测试过程中二叉树的变化截图。
五.二叉树各基本操作时间复杂度与存储结构特点分析及对算法的改进设想。
六.实验总结和体会实现的基本操作如下：InitBiTree(&T)DestroyBiTree(&T)CreateBiTree(&T)ClearBiTree(&T)BiTreeEmpty(T)BiTreeDepth(T)Root(T)Value(T,e)Assign(T,&e,value)Parent(T,e)LeftChild(T,e)RightChild(T,e)LeftSibling(T,e)RightSibling(T,e)InsertChild(T,p,LR,c)DeleteChild(T,p,LR)PreOrderTraverse(T,Visit())InOrderTraverse(T,Visit())PostOrderTraverse(T,Visit())LevelOrderTraverse(T,Visit())下载清单：Base.h//全局常量、公共变量、公共函数等BiTree.h//二叉链表二叉树实现BiTree_Main.cpp//二叉链表二叉树测试程序SqBiTree.h//顺序存储二叉树实现SqBiTree_Main.cpp//顺序存储二叉树测试程序抽象数据类型实现-二叉树-实验报告.doc

很经典实用，是一些典型的测试函数，有图有真相

使用matlab编程，分为多个.m文件编写，包括支配关系选择，全局领导者选择，删除多于的非劣解，创建栅格，标准测试函数Mycost1为ZDT1测试函数Mycost3有约束条件套用算法只需要改动Mycost函数与主函数中粒子的取值与维度，即主函数中问题定义处与MOPSO设置处，其余不需要改动

通过积分方程方法解决电磁（EM）问题取决于对与格林函数有关的奇异积分的准确评估。
在使用具有Rao-Wilton-Glisson（RWG）基函数的矩量法（MoM）来求解表面积分方程（SIE）时，标量Green函数上的梯度算子可以移到基本函数和测试函数上，从而得到积分核中的1/R弱奇异点，其中R是观察点和源点之间的距离。
弱奇异积分可以使用众所周知的Duffy方法求值，但它需要进行两次数值积分。
在这项工作中，我们开发了一种通过使用局部极坐标系来评估奇异积分的新颖方法。
通过推导极坐标上积分的闭合形式表达式，该方法可以自动消除奇异性并将积分减小为一倍数值积分。
数值算例表明了该方法的有效性。

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。