人工智能，C语言，源码，算法，0-1背包问题直接可以运行，没有错。

遗传算法解决背包问题(C++版本)【源代码+实验报告+可执行文件】人工智能实验，绝对可以运行，理由详细的注释，方便新手学习。

《自适应粒子群及其优化算法》第一章在分析全局优化的特点与难点基础上，对当前典型的群智能优化算法进行介绍；
第二章首先阐述了基本粒子群优化算法的思想，然后分析了粒子群算法的优化模型和算法行为，在此基础上对自适应粒子群优化算法的思想进行了深入分析；
第三章针对PSO算法求解组合优化问题时，速度迭代公式难以定义的问题，提出等值变换、异值变换和变换序列等概念的基础上，通过重新定义粒子的速度和位置迭代公式，设计随机自适应粒子群优化模型并用以求解0-1背包问题。

【算法设计与分析】是计算机科学中的核心课程，主要探讨如何有效地解决问题并设计高效计算过程。
这门课程由中国大学MOOC提供，由北京航空航天大学（北航）的专家讲授，旨在帮助学生理解和掌握基础算法及其分析方法。
通过学习这门课程，学生将能够运用所学知识解决实际问题，提升编程能力，以及对复杂度理论有深入的理解。
课程内容可能涵盖以下几个方面：1.**排序算法**：包括经典的冒泡排序、插入排序、选择排序、快速排序、归并排序和堆排序等，以及更高效的算法如计数排序、桶排序和基数排序。
这些算法的比较和分析有助于理解不同情况下的最佳选择。
2.**搜索算法**：如深度优先搜索(DFS)、广度优先搜索(BFS)、Dijkstra算法和Floyd-Warshall算法，用于解决图论问题和最短路径寻找。
3.**动态规划**：这是解决多阶段决策问题的有效方法，例如斐波那契序列、背包问题、最长公共子序列和最短编辑距离等。
4.**贪心算法**：在每一步都选择局部最优解，以期达到全局最优。
典型应用如霍夫曼编码和Prim或Kruskal的最小生成树算法。
5.**分治策略**：将大问题分解为小问题，然后递归地解决。
典型的例子有归并排序、快速排序和大整数乘法。
6.**回溯法与分支限界**：用于在大规模搜索空间中找到解决方案，如八皇后问题和N皇后问题。
7.**图论与网络流**：包括最大流问题、最小割问题，以及Ford-Fulkerson和Edmonds-Karp算法。
8.**数据结构**：如链表、队列、栈、树（二叉树、平衡树如AVL和红黑树）、哈希表等，它们是算法的基础。
9.**复杂度理论**：介绍时间复杂度和空间复杂度的概念，以及P类和NP类问题，理解算法效率的重要性。
课程链接提供的博客可能包含课程的代码实现，这对于理解算法的实际操作和优化至关重要。
实践是检验和加深理论知识的最好方式。
学生可以通过这些代码实现来锻炼编程技能，同时理解算法在真实场景中的表现。
"中国大学MOOC-算法设计与分析"是一门全面介绍算法和分析技巧的课程，对于计算机科学专业的学生以及对算法感兴趣的任何人都极具价值。
通过学习，不仅可以掌握多种算法，还能培养问题解决和分析能力，为未来的学术研究或职业发展奠定坚实基础。

数据结构算法演示(Windows版)使用手册一、功能简介本课件是一个动态演示数据结构算法执行过程的辅助教学软件,它可适应读者对算法的输入数据和过程执行的控制方式的不同需求,在计算机的屏幕上显示算法执行过程中数据的逻辑结构或存储结构的变化状况或递归算法执行过程中栈的变化状况。
整个系统使用菜单驱动方式,每个菜单包括若干菜单项。
每个菜单项对应一个动作或一个子菜单。
系统一直处于选择菜单项或执行动作状态,直到选择了退出动作为止。
二、系统内容本系统内含84个算法，分属13部分内容，由主菜单显示，与《数据结构》教科书中自第2章至第11章中相对应。
各部分演示算法如下：1．顺序表（1）在顺序表中插入一个数据元素(ins_sqlist)（2）删除顺序表中一个数据元素(del_sqlist)（3）合并两个有序顺序表(merge_sqlist)2．链表（1）创建一个单链表(Crt_LinkList)（2）在单链表中插入一个结点(Ins_LinkList)（3）删除单链表中的一个结点(Del_LinkList)（4）两个有序链表求并(Union)（5）归并两个有序链表(MergeList_L)（6）两个有序链表求交(ListIntersection_L)（7）两个有序链表求差(SubList_L)3．栈和队列（1）计算阿克曼函数(AckMan)（2）栈的输出序列(Gen、Perform)（3）递归算法的演示汉诺塔的算法(Hanoi)解皇后问题的算法(Queen)解迷宫的算法(Maze)解背包问题的算法(Knap)（4）模拟银行(BankSimulation)（5）表达式求值(Exp_reduced)4．串的模式匹配（1）古典算法(Index_BF)（2）求Next函数值(Get_next)和按Next函数值进行匹配(Index_KMP(next))（3）求Next修正值(Get_nextval)和按Next修正值进行匹配(Index_KMP(nextval))5．稀疏矩阵（1）矩阵转置(Trans_Sparmat)（2）快速矩阵转置(Fast_Transpos)（3）矩阵乘法(Multiply_Sparmat)6．广义表（1）求广义表的深度(Ls_Depth)(2）复制广义表(Ls_Copy)（3）创建广义表的存储结构(Crt_Lists)7．二叉树（1）遍历二叉树二叉树的线索化先序遍历(Pre_order)中序遍历(In_order)后序遍历(Post_order)(2)按先序建二叉树(CrtBT_PreOdr)(3)线索二叉树二叉树的线索化生成先序线索(前驱或后继)(Pre_thre)中序线索（前驱或后继)(In_thre)后序线索(前驱或后继)(Post_thre)遍历中序线索二叉树(Inorder_thlinked)中序线索树的插入(ins_lchild_inthr)和删除(del_lchild_inthr)结点（4）建赫夫曼树和求赫夫曼编码(HuffmanCoding)（5）森林转化成二叉树(Forest2BT)（6）二叉树转化成森林(BT2Forest)（7）按表达式建树(ExpTree)并求值(CalExpTreeByPostOrderTrav)8．图（1）图的遍历深度优先搜索(Travel_DFS)广度优先搜索(Travel_BFS)（2）求有向图的强连通分量(Strong_comp)（3）有向无环图的两个算法拓扑排序(Toposort)关键路径(Critical_path)（4）求最小生成树普里姆算法(Prim)克鲁斯卡尔算法(Kruscal)（5）求关节点和重连通分量(Get_artical)（6）求最短路径弗洛伊德算法(shortpath_Floyd)迪杰斯特拉算法(shortpath_DIJ)9．存储管理（1）边界标识法(Boundary_tag_method)（2）伙伴系统(Buddy_system)（3）紧缩无用单元(Storage_compaction)10．静态查找（1）顺序查找(Search_Seq)（2）折半查找(Serch_Bin)（3）插值查找(Search_Ins)（4）斐波那契查找(Searc

假设有一个能装入总体积为T的背包和n件体积分别为w1,w2,…,wn的物品，能否从n件物品中挑选若干件恰好装满背包，即使w1+w2+…+wn=T，要求找出所有满足上述条件的解。
命令行中输入《输入数据文件名》《输出数据文件名》详细参见实验报告

这是老师给我的哦，里面有完整版的HDU杭电ACM课件，还附有2000-2099的解题报告跟DP背包问题，如果你是acm的初学者，那么这是必须的，看了会有很大的帮助哦！

步态识别的准确性容易受到衣着类型及携带背包等局部变化的影响。
针对这一问题，首先提出一种基于局部信息熵值的子模式划分方法；
然后对正常行走和局部变化两种状态下的每一对子特征进行典型相关分析，得到多个最佳投影矩阵对，并将子特征分别投影到基于上述最佳投影矩阵对的特征子空间中；
最后以整体相关系数作为分类依据，以减小局部变化对于整体识别结果的影响。
在CASIA-B数据库上的实验表明在所有视角下所提算法都能取得较好的性能。

C/C++的51个经典算法实例，包含有经典的河内之塔，费式数列，巴斯卡三角形，三色旗，老鼠走迷宫，八皇后，背包问题等，每个实例都有解析以及算法代码。

1基于遗传算法的TSP算法（王辉）2基于遗传算法和非线性规划的函数寻优算法（史峰）3基于遗传算法的BP神经网络优化算法（王辉）4设菲尔德大学的MATLAB遗传算法工具箱（王辉）5基于遗传算法的LQR控制优化算法（胡斐）6遗传算法工具箱详解及应用（胡斐）7多种群遗传算法的函数优化算法（王辉）8基于量子遗传算法的函数寻优算法（王辉）9多目标Pareto最优解搜索算法（胡斐）10基于多目标Pareto的二维背包搜索算法（史峰）11基于免疫算法的柔性车间调度算法（史峰）12基于免疫算法的运输中心规划算法（史峰）13基于粒子群算法的函数寻优算法（史峰）14基于粒子群算法的PID控制优化算法（史峰）15基于混合粒子群算法的TSP寻优算法（史峰）16基于动态粒子群算法的动态环境寻优算法（史峰）17粒子群算法工具箱（史峰）18基于鱼群算法的函数寻优算法（王辉）19基于模拟退火算法的TSP算法（王辉）20基于遗传模拟退火算法的聚类算法（王辉）21基于模拟退火算法的HEV能量管理策略参数优化（胡斐）22蚁群算法的优化计算——旅行商问题（TSP）优化（郁磊）23基于蚁群算法的二维路径规划算法（史峰）24基于蚁群算法的三维路径规划算法（史峰）25有导师学习神经网络的回归拟合——基于近红外光谱的汽油辛烷值预测（郁磊）26有导师学习神经网络的分类——鸢尾花种类识别（郁磊）27无导师学习神经网络的分类——矿井突水水源判别（郁磊）28支持向量机的分类——基于乳腺组织电阻抗特性的乳腺癌诊断（郁磊）29支持向量机的回归拟合——混凝土抗压强度预测（郁磊）30极限学习机的回归拟合及分类——对比实验研究（郁磊）

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。