图像旋转（线性插值法）

应用背景  动态规划是解决多阶段决策过程最优化问题的一种方法． 该方法是由美国数学家贝尔曼(R．Bellman)等人在2O世纪50年代初提出的．他们针对多阶段决策问题的特点，提出了解决这类问题的最优化原理，并成功地解决了生产管理、资源分配等方面的许多实际题，从而建立了运筹学的一个新分支——动态规划． 关键技术动态规划是现代企业管理中的一种重要决策方法，可用于解决最优路径、资源分配、生产计划与库存、投资、装载、排序等问题，还可用于生产过程的最优控制等．由于它有独特的解题思路，因而在处理某些优化问题时，比线性规划或非线性规划方法更有效． 而MATLAB是一个功能强大的用于基于矩阵运算的强大数值计算软件，将Matla

多关键词匹配算法,论坛等网络应用中非常有用-Multi-keyword matching algorithm, the forum is very useful for other network applications

为了存储数据方便，这里写了个循环数组。但没有做成类模板的形式。有需要的朋友们自己改吧。

使用递归方法与非递归方法求解迷宫问题。内容涉及递归的消去、属于数据与算法课程。可以求解大型迷宫，输出迷宫路径

不错的SVM实现算法，采用的是LS-SVM算法，这是MATLAB版本，还有一个C版本-good SVM algorithm, using the LS-SVM, which is MATLAB version, a C version

运筹学算法包C实现-tacticians packet algorithm to achieve C

Apriori算法是关联规则挖掘算法，通过连接和剪枝运算挖掘出频繁项集，然后根据频繁项集得到关联规则，关联规则的导出需要满足最小置信度的要求。是一种逐层搜索的迭代式算法

递归的缺点： –递归算法解题相对常用的算法如普通循环等，运行效率较低。因此，应该尽量避免使用递归，除非没有更好的算法或者某种特定情况，递归更为适合的时候。在递归调用的过程当中系统为每一层的返回点、局部量等开辟了栈来存储。递归次数过多容易造成栈溢出等 –执行时间长、占用空间多 –主要原因：递归调用时的现场保护与恢复（相对于迭代过程而言） 一个反复执行过程，可否用循环结构实现？ 递归调用时，返回点怎么记录？ 递归返回时，如何接着以前的断点继续执行？ 返回值如何处理：若当前是较深一层的递归调用，如何将返回值返回到上一层递归过程的引用位置上？ 系统栈：保护现场、保存返回值、返回地址

类调度系统-c + +描述： 我想要在这里分享我在 c + + 版本中的调度系统，该系统是仅 8 模块 （书记官长、 平地机、 控制器、 调度程序、 检查/评税主任、 收集器/收银员、 管理员和 Web 成绩单) 组成的我高中招生制度的一部分。该系统涵盖学校、 高中或大学的时间表。它使用一种快速、 高效的排课算法。这能力展示厅的时间表，节计划、 教员日程，并可以建议房间可用性和教员可用性通过图形化的方式显示。这是一个演示系统因此不指望所有的功能可以完全使用。请跌至免费使用，请不要忘记为注释"谢谢你"如果你发现我的系统对你有用的......但是，如果你认为它是理所当然。也许我会采取一些措施来删除这篇文章 =）

众所周知，在网络流的世界里，存在2类截然不同的求解思想，就是比较著名的预流推进与增广路，两者都需要反向边的小技巧。 其中预流推进的算法思想是以边为单元进行推流操作。 具体流程如下:置初始点邻接边满流并用一次反向bfs对每个结点计算反向距离标号，定义除汇点外存量大于出量的结点为活动结点，每次对活动结点 按允许边（u->v:d[u]=d[v]+1）进行推流操作，直到无法推流或者该点存量为0，若u点此时仍为活动结点，则进行 重标号，使之等于原图中进行推操作后的邻接结点的最小标号+1，并将u点入队。 当队列为空时，算法结束，只有s点和t点存量非0，网络中各顶点无存量，无法找到增广路继续增广，则t点存量为最大流。 请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报