一个随机数发生器的代码，C＋＋实现

数据挖掘经典k-means算法C源码实现-Data Mining the classical k-means algorithm C source code to achieve

bit operation for 64.

北大ACM试题poj 第3058题源码，很好的代码，希望对搞ACM的同学有帮助 -Peking University ACM Chapter 3058 question Question poj source code, good code, and want to help students engage in ACM

在人工智能计算机科学领域，遗传算法（GA）是一种启发式搜索，模仿自然选择的过程。此启发式（有时也被称为元启发式）常规地用于产生有用的解决方案，以优化和搜索问题。遗传算法属于较大的类进化算法（EA），其产生的解决方案，以优化利用技术，灵感来自自然进化，如继承，变异，选择和交叉的问题。

数学建模若干问题的论文- Mathematics modelling certain questions papers

非线性回归问题SQP解法-nonlinear regression problems SQP Solution

应用背景用C++编写。 里面有详细的插入排序，快速排序，合并排序和选择排序的代码。 排序算法测试实验通过设计测试数据集，编写测试程序，用于测试三种算法的正确性，三种算法在不同复杂性上的表现（最好情况、最差情况、平均情况），三种算法每次的的比较频率和腾挪频率。 使用说明：Sort_Test.cpp可以直接运行，输出结果可在本文件夹下的Result.txt中查看关键技术 通过建立一个测试算法的数据库，即在一个相当大的正数范围内产生很大数量的随机数得到一个相对平均的数据集来测试快速排序、合并排序、插入排序三种算法的算法复杂度。 然后通过分析快速排序、合并排序、插入排序这三个算法的最好情况、最差情况和平均情况，分别产生相应的数据集来计算它们各自的时间开销。 算法在执行过程中的比较次数、挪动次数都可以通过全局变量计算出来。 还可以通过打印语句看到这三个算法每一步的执行过程。

二叉排序树的中序遍历-two forks of trees were preorder

粒子群优化算法的 C 代码

遗传算法（GA）用于最小化单目标函数：会帮助简单了解GA这个代码