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求树的层次的算法-level for the tree algorithm

蚁群算法解决TSP旅行商问题 蚁群算法是一种在图中寻找优化路径的机率型算法。他的灵感就是来自于蚂蚁发现食物的行为。蚁群算法是一种新的模拟进化优化的算法，与遗传算法有很多相似的地方。蚁群算法在比较早的时候成功解决了TSP旅行商的问题

自编的一个String类- From arranges a String kind

对整数进行判别，并根据判别结果统计正数、负数和零的个数-Carried out to determine an integer, and in accordance with the results of statistical discrimination positive, negative and zero the number of

图像特征点提取，对于学习图像处理非常有帮助。用于初学者学习还是不错的！

利用LabVIEW实现Kalman滤波的源码，是一个llb包-Kalman filtering to achieve the use of LabVIEW source code, is a llb package

作为简单的堆排序算法的实现。

基于模板的圆检测算法,很好的程序,看了都说不错-based on the template circle detection algorithms, good procedures, said good read

vc++6.0下的元胞自动机生成程序，好不容易找到的哦，非常好用!-vc++6.0 under the cellular automaton generating program, hard-won Oh, very easy to use!

98年全国大学生数学建模竞赛B题“水灾巡视问题”，是一个推销员问题，本题有53个点，所有可能性大约为exp(53),目前没有好方法求出精确解，既然求不出精确解，我们使用模拟退火法求出一个较优解,将所有结点编号为1到53,1到53的排列就是系统的结构,结构的变化规则是:从1到53的排列中随机选取一个子排列,将其反转或将其移至另一处,能量E自然是路径总长度。具体算法描述如下：步1： 设定初始温度T，给定一个初始的巡视路线。步2 ：步3 --8循环K次步3：步 4--7循环M次步4：随机选择路线的一段步5：随机确定将选定的路线反转或移动，即两种调整方式：反转、移动。步6：计算代价D，即调整前后的总路程的长度之差步7：按照如下规则确定是否做调整：如果D0,则按照EXP(-D/T)的概率进行调整步8:T*0.9-->T,降温-98 National Mathematical Contest in Modeling B and that the "flood inspections", is a salesman problem, and that is 53 points, all possibilities about exp (53), there is no good way to get accurate solutions, since no exact solution for, we used simulated annealing France obtained an optimum solution to all nodes to a number of 53 to 53.1 is with the system structure, changes in the structure of the rules is : from 1-53 with a randomly selected with a son, to reverse or to move it to another, the energy E is the natural path length. The specific algorithm is described as follows : Step 1 : The initial set temperature T,