本实验主要涉及解线性方程组的列主元消去法.通过编辑程序,能更深入地了解到列主元消去法的内涵.并且通过计算比较,也可以了解到数据的精度及舍入误差等一系列有关因素....

克鲁斯的算法 is a 贪心算法 in 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

本程序模拟细胞的自我繁殖，你会看到一个柔软的细胞诞生在电脑屏幕上，然后随着各个分子的撞击，细胞开始分裂，经过一段时间的演化，这个细胞会在溶液中把自己复制，然后这个过程会继续进行……。这种自我复制是在人工化学的基础上进行，比起原来的基于细胞自动机的自我复制更加形象逼真-the cell simulation of self-reproduction, you will see a soft cell birth on the computer screen, and then with all the percussive elements, cell division, after a period of evolution, the cells in the solution themselves copied, and then the process will continue ... . This self-reproduction of the artificial chemical basis, compared to the original cell-based automatic machine self-replication more vivid

用C++编写的基于插值算法的两种检索算法-prepared by the interpolation algorithm based on the two Search Algorithm

自编FFT谱分析中的栅栏效应演示-self FFT spectrum analysis of the effect of the fence demonstration

算法设计与分析基础(中文).pdf 清华大学出版社-Algorithm design and analysis of the basis of (Chinese). Pdf Tsinghua University Press

计算圆周率可一到小数点后任意位,速度还不错-One can calculate pi to arbitrary places after the decimal point, speed is also good

一些经常用到的C算法程序集，很有用的-some frequently used algorithm C procedures set very useful

通过一个网络规划的源码，实现基因算法的VC++实现。-through a network planning source code, genetic algorithm to achieve the VC.

应用背景一个旅行推销员是准备一个大的销售之旅。在他的家乡，提着手提箱，他将进行一次旅行，他的每一个目标城市被访问一次然后回家。鉴于城市之间的两两距离，在参观他们的最佳顺序是什么，从而减少整体的距离？为城市的1，……，N，推销员的故乡1，让a  ； ；（dij）是城际间的距离矩阵。我们的目标是设计一个旅行的开始和结束在1，包括所有的其他城市是一次性的，并具有最低的总长度。图中显示了一个涉及五个城市的例子。 ；关键技术让我们马上进入DP。那么什么是适当的子问题求解TSP？在这种情况下，最明显的部分解决方案是一个旅游的初始部分。假设我们在市1的要求开始，参观了几个城市，现在在城市的什么信息是我们为了扩大这部分旅游需求？我们一定要知道，因为这将决定哪些城市未来最方便的访问。我们还需要知道所有访问的城市到目前为止，所以我们不要重复任何人。在这里，然后，是一个合适的子问题。

解非线性方程组的一种方法：先用一种优化方法将给定初值（它有可能会使得后续的牛顿法发散）通过一条比较快的途径收敛到精确解附近，得到一个新的初始点，然后再通过牛顿法将新的初始点迭代到精确解（一定的误差范围内）。这种方法的优点在于：它可以将牛顿法快速收敛的优势发挥出来，同时又避免了该方法收敛域比较窄的缺点。-solving nonlinear equations in a way : by using a method of optimizing initial Givens (it might make follow-up to Newton"s law divergence) adopted a relatively fast convergence to the channel near the exact solution, to be a new starting point, and then Newton"s law of the new iteration of the initial point of the exact solution ( some of error). This method has the advantage : it can be rapid convergence of Newton"s method to exploit the advantages while avoiding convergence of the method is relatively narrow domain shortcomings.