mk检验程序

-第一，该程序将扫描压缩的文件并将输入的字符保存在文件中，（nhapDuLieu 函数），然后按常规字符出现的顺序进行排序。-接下来，用来加密数据，以创建哈夫曼树由 taoCayHuffman 方法 ()。数据将存储在输出文件中。后来当解码使用所存储的数据来生成用于减压的哈夫曼树。-使用 ListNode 是双重链接列表 HuffmanNode 存储。每个 HuffmanNode 7 组件，包括光标，左、 右。 + 符号是字符。 + 频率是相匹配的字符个数。 + 码字是对应的二进制数字的十进制表示形式。例如码字的 A 为 3，它对应于二进制代码 011。 + CodewordLen 存储位码字数量，以避免与 0011 混淆或 11 011 或 00011......+ RunLen 长度的字符的编码 （） 操作相同原则： 例如，在原始输入文件中包含的字符串 AAAB，AAA 和码字存储在 110，" 包 " 将节省码字它作为 4 个字节 （32 位），万人......为 000110 （32 位）。然后 B 是在存储和处理，B 的码字是 01-> 保存到 " 包 " 通过添加左侧 " 包 " 以前-> 000 个。000 110 01 （也就是 32 位） — — 的运作原则解码 （）： 解码 （） 操作简单编码 （）。首次创建数组数据 [] 用方法 nhapDoThuongXuyen ()，然后由 taoCayHuffman () 构造的哈夫曼树最后在函数中解码的树和原始字符串 () 扫描

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。

此程序为测量中的平差程序，矩阵求逆采用初等行列变换，速度较快-This procedure for the measurement of adjustment procedures, the use of elementary matrix inversion ranks transform, fast

多维数据分析,有nPLS,PARAFAC,TURKER等-multidimensional data analysis, nPLS, B6, and other TURKER

Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。 是：首先找出所有的频集，这些项集出现的频繁性至少和预定义的最小支持度一样。然后由频集产生强关联规则，这些规则必须满足最小支持度和最小可信度。然后使用第1步找到的频集产生期望的规则，产生只包含集合的项的所有规则，其中每一条规则的右部只有一项，这里采用的是中规则的定义。一旦这些规则被生成，那么只有那些大于用户给定的最小可信度的规则才被留下来。为了生成所有频集，使用了递归的方法。

浙江大学程序设计大赛ACM2478题我自己收集的-Zhejiang University Design Competition ACM2478 that my own collection

用于matlab编写多目标粒子群算法，算法运行成功，可直接使用

复数示例-plural example

       Dual Tone Multi Frequencies (DTMF tones) are two different tones at two ends of a spectrum that are used to send information in telephonic communication mediums. The tones represent numbers 0-9 and the symbols * and #. A series of these numbers may be assigned to individuals as points of contact, as in a phone number, or the numbers can be used to relay other sorts of information.       While it may seem confusing, it should be noted that all numbers on a telephone are assigned two DTMF tones, and in all, seven different frequencies are assigned. Some numbers will have the same lower frequency, but different higher frequency, while others will have the same higher frequency but a different lower frequency. The range is between 697 Hz and 941 Hz for the lower frequencies and 1209 Hz and 1633 Hz for

资源描述 基于C++的求最小生成树克鲁斯卡尔算法，运行效率良好