快速排序法与随机 pivote 和 c + + 源代码

这是遗传算法的应用，用的是MATLAB语言编写的，我觉的会对大家有用。-This is the application of genetic algorithms using the MATLAB language, I think the people will useful.

自己编写的柏松分布函数算法， Poisson Distribution Util.java 已经经过项目测试了1-20阶乘  1-170的阶乘 都能满足

二叉树的前序遍历-binary tree before preorder

一个计算光子晶体的程序，Fortran语言编写，学习光子晶体方向的很好的参考程序-A procedure for calculating the photonic crystal, Fortran languages, study of photonic crystal the direction of a good reference procedures

Monte Carlo simulation

用来估计病态线性方程组正则化求解时的误差。-To estimate the error of regulation method for the ill-conditioned system of linear equations

三对角矩阵最常用最快速的追赶法，应用广泛。更是样条插值逆运算的重要工具-Tridiagonal matrix most commonly used to catch up with the most rapid method, widely used. Spline Interpolation is an important tool for inverse operation

KMEANS 利用两相的迭代算法来减少点到形心的距离，K 的所有群集的都总和的总和。第一阶段使用文献通常描述作为"批"的更新，每次迭代组成的就是重新分配到他们最近的群集质心点一下子，紧接着簇中心的重新计算。这一阶段可以看作是提供速度快，但可能只有近似解作为起始点，第二阶段。第二阶段使用文献通常描述作为"上线"的更新，在那里点单独重新分配如果这样做会降低的距离，总和和簇中心则在每个重新分配后重新计算。在这第二个阶段的每次迭代包含一通虽然所有的点。KMEANS 可以收敛于局部最优解，在这种情况下是在哪个移动到不同的群集的任何单点增加的距离总和的点的一个分区。这个问题只能是解决了起始点的聪明 （或幸运，或详尽无遗） 的选择。IDX 分为不同的 K 组 = KMEANS （X、 K） 分区 N 由 P 数据矩阵 X 中的点。此分区减少总和，在所有的群集，群集内款项的点到聚类质心的距离。X 行对应于点、 变量对应的列。KMEANS 返回 N 由 1 向量 IDX 包含每个点的聚类指数。默认情况下，KMEANS 使用平方欧氏距离。

本文详细介绍了采用遗传的计算机程序的执行 在寻求最佳讲座时间表发电机的算法 （气）。遗传算法理论是 覆盖着重点是雇用非遗传算子少完全编码系统。 此外探讨了领域的自动化的时间表。时间表被解释作为， 从根本上讲，日程安排放在它的约束。该程序，在 C 中写入 采用了更快地演化的修复战略。在简化的大学时间表 它一贯演变违反约束的问题免费的时间表。影响 改变的突变率和人口规模进行了测试。它是见过可能是遗传算法 通过修复策略，进一步将纳入改进和随时可扩展到 完整的时间表问题。附录包括整个源代码，该代码。

Five Cents on Arithmetic Encoding