计算mie散射中的散射系数，an，bn，cn，dn 在研究粒子散射问题时很关键...

信息学竞赛湖南省队2007年集训题，供大家学习、练习。内部有竞赛题、选手原代码和课后讲解，极具参考价值

带权有向图的最短路径的求解，包括狄克斯特拉算法；弗洛伊德算法；

罗马尼亚一星级算法我们样本问题中定义作为世界的二维数组表示一种地形每个元素包含一个整数从 0 到 5，表明的成本穿越地形。零表示最不可能的困难在旅行 （想想冰溜冰场如果你可以滑冰） 则 5 代表最难。9 表明我们不能错过。

模拟使用 OMNeT + + 流动性框架的节点：给出了 OMNeT + + 和流动性框架，一种基本算法概述PEGASIS。在那之后，给出的仿真结果表明 PEGASIS 延伸传感器网络生存时间明显。

本算法是自己的机器人课程设计，有具体的算法原理和程序设计介绍。具体内容见设计报告书。在压缩包里。 本设计学习并分析了基本RRT路径规划的原理，并通过参考资料及自己分析，提出了一种改进的RRT路径规划算法。为了验证改进型RRT算法的正确性以及合理性。最后在VS2010开发环境下用C++编写了两种RRT算法的程序代码及演示界面。通过一定量的实验得到了大量数据。经过数据分析，验证了改进型RRT是正确的，并且在不破坏基本RRT算法的随机性的前提下，有效的将随机性和目的性结合起来，提高了RRT算法的效率和路径的质量。 本设计中，选取二维平面作为机器人的运动环境。即在二维平面下进行RRT算法设计，将机器人看做二维平面上的一个点。机器人的运动是连续的。 用C++语言实现算法，在VS2010集成开发环境下运行调试程序。 在演示软件中，将机器人所处的环境大小设置为600*400。机器人的起始位置用一个半径为30的大圆的圆心表示。目标点用一个半径为

不用多说，快速傅立叶变换算法大家都知道的。-Needless to say, the Fast Fourier Transform algorithm we all know.

凸包的标程，对于备战ACM比赛的对员相当有用哦-Convex hull of the standard process, for preparing for the competition of ACM members Oh very useful

通过VC编程实现求解点云的法向量。 激光点云也称为点云，在逆向工程中通过测量仪器得到的产品外观表面的点数据集合也称之为点云，通常使用三维坐标测量机所得到的点数量比较少点与点的间距也比较大，叫稀疏点云；而使用三维激光扫描仪或照相式扫描仪得到的点云点数量比较大并且比较密集，叫密集点云。点云的属性包括：空间分辨率，点位精度，表面法向量等。法向量作为点云必不可少的属性之一，其估计方法在点云处理中具有重要的位置

音频信号处理, 用MATLAB实现合唱功能. 包括LFO(低频振荡)的用法,有音频文件的读写操作及, 播放功能.

计算机图形学，Douglas曲线拟合，Delphi源码，值得学习。-Computer Graphics, Douglas curve fitting, Delphi source code, it is worth learning.