军团问题， 某国家在一条战线上（一条直线）上部署了n 支军队。如果两支或两支以上军队相邻，它们将形成一个军团。如果一支军队不和任何一支军队相邻，那么它也是一个独...

应用背景图着色：在这个问题中，对于任何给定的图，我们将要在这样一种方式，没有相邻的顶点得到相同的颜色和最少的颜色使用颜色的每个顶点的颜色。如何解决这个问题：首先把图G中的顶点和边的输入数，然后将其值为1。现在我们将尝试每一个顶点的颜色。一个next_color（k）函数在第k个顶点可着色指数。首先我们将Color1第K个顶点。然后我们检查是否连接到任何以前的（k-1）顶点用回溯法。如果连接分配一个颜色x [我] + 1 x [我]是以顶点连接k个顶点的颜色。关键技术目标：并；1、公司及公司的图着色算法的应用研究；跟踪的方法。2、公司及公司的问题，并找到解决问题的方法没有相邻的边。3、公司及公司的工作时间复杂度的评估。4、公司的顶点的颜色进行评估的过程。图着色：一个一个简单图的着色是一个颜色的分配给每个顶点的图，使没有相邻的顶点被分配相同的颜色。这个图的色数是用于着色所需的最少的颜色数图的。这里的问题是用它的色数着色图。在图论，图着色是一种特殊的图形标记，它是一种特殊的图形标记传统上称为“颜色”的标签的元素的分配图受一定约束。它是一种着色的方法的顶点图，这样，没有相邻的顶点共享相同的颜色，这是所谓的顶点着色。类似地，边染色为每个边缘赋予一个颜色没有相邻的两个相邻的边共用相同的颜色，和一个面着色平面图将一个颜色分配给每个面或区域，这样，没有两面共享一个边界有相同的颜色。并；顶点着色是课题的出发点，其他着色问题也可以被转化成一个顶点版本。例如，图的边着色只是线图的顶点着色，平面的着色图为双色的顶点着色。并；

数值计算方法 列主元素法-numerical method main-element method

资源描述很简单的代码做了Prim算法。它没有超过200条线。你可以在代码中编辑变量。

追赶法解求解方程组-chased method for solving equations

你好， 它的代码源计算与 FPU 在 ASM (MASM32)

sift算法  采用opencv，VC++实现  值得借鉴

十种软件滤波算法 限副滤波 中位值滤波法 算术平均滤波法 递推平均滤波法（又称滑动平均滤波法）中位值平均滤波法（又称防脉冲干扰平均滤波法） -filtering software filtering algorithm limits Vice median filtering method arithmetic average recursive filtering average filtering method (also known as the moving average filter), the median value of the average filter (also known as the anti-average pulse interference filter), etc.

多目标决策；多属性决策多目标决策；多属性决策;Multi-objective decision; multiple attribute decision making

在VC下的一个小型计算器-the VC of a small calculator

应用背景粒子群算法的一个基本变量是有一个群体（称为群）的候选解（称为粒子）。这些粒子在周围移动搜索空间根据几个简单的公式。的运动粒子是由自己的最著名的位置在搜索空间，以及整个群的最佳已知位置。什么时候改进的位置被发现，这些都将引导群的运动。这个过程是重复的，并且通过这样做希望，但不能保证，一个令人满意的解决方案最终被发现。关键技术对于每一个粒子，我和1，和…：初始化一个均匀分布的随机矢量粒子的位置：西 ；~  ；U（BLO， ；B），在血和丁丙诺啡是上下搜索空间的界限。初始化粒子的最好的已知位置的初始位置：←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI初始化粒子的速度：~ VI  ； ；U（- | BUP BLO |， ；| BUP BLO |）直到一个终止准则（如迭代次数执行，或有足够的目标函数值的解决方案重复发现）：对于每一个粒子，我和1，和…：对于每一个维度，= 1，和…：取随机数：RP、RG ~ U（0,1）更新粒子的速度：VI，←D  ； ；ωVI，D +φP RP（PI，密苏里D-XI，D）+φG RG（GD西，D）更新粒子的位置：西 ；← ；西+ VI如果（西）和（西）：更新粒子的位置：最著名的←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI现在克拥有最佳找到解决方案。