rs码代码，别人给我的，不过看不懂，main函数太多

一个用C语言编写的通用的隐性马尔可夫代码库-a general c code for hidden semi-Markov model

粒子群优化算法（PSO,particle swarm optimization）是计算智能领域，除了蚁群算法，鱼群算法之外的一种群体智能的优化算法。函数寻优是工程中经常遇到的问题，有些函数因为局部极小值点的存在，算法难以寻找到局部最优值。粒子群算法具有群体智能，全局寻优等优势，比较适合于函数寻优问题，本案例研究了基于粒子群算法的函数寻优算法。

遗传算法优化 BP 神经网络是用遗传算法来优化 BP 神经网络的初始权值和阈值,使优化后的 BP 神经网络能够更好地预测函数输出。遗传算法优化 BP 神经网络的要素包括种群初始化、适应度函数、选择操作、交叉操作和变异操作。

排序算法,初学数据结构及算法的入门者值得一看-sorting algorithm, beginner data structure and algorithm beginners eye-catcher

资源描述课程作业里边的导线网平差，参考了不少内容，内容较丰富，可以下载作为参考。也可以用于提交作业。提供思路方向。

大数运算库-Treasury operations of large numbers

小孩排队问题- The child lines up the question

此正则表达式引擎属于正统的NFA引擎，基本兼容Perl，简单说一下引擎是怎么实现的： 首先做一个递归下降语法分析，利用栈把正则表达式转换成NFA(以有向图的形式表现)，再遍历NFA判断是否能到达完成节点。 实现正则表达式匹配的各种复杂功能的力量来自于回溯，而回溯的基础是栈，回溯能力是通过栈来达成的。 栈中保存了匹配路径中所有的状态，状态回溯就是出栈，状态匹配就是入栈。 除了回溯，一些扩展功能的实现也是通过栈来完成的，比如捕获和零宽断言，都要通过搜索或操纵栈来完成。 转换成NFA再匹配的好处是简化匹配和利于优化和DEBUG：因为不管再复杂的表达式转换成NFA之后只有边和节点组成，边和节点也只有顺序、分支、循环这三种形式组成。 详细原理说明看下面关于实现引擎的文章，第3条是我理解引擎匹配原理的入门参考。 支持GBK和UTF8编码   ==参考和学习资料== 关于实现引擎的文章： 1、《Perl语言编程》第五章  书 2、《精通正则表达式》  书 3、构造正则表达式引擎   http://www.cppblog.com/vczh/archive/2008/05/22/50763.html   我的原理学习入门参考 4、NFA引擎匹配原理   http://blog.csdn.net/lxcnn/article/details/4304651 5、英文参考资料   请点击左侧文件开始预览 ！预览只提供20%的代码片段，完整代码需下载后查看 加载中 侵权举报

快速排序程序-Quick sort program

一个能算波兰法和自然法的计算器- Can calculate the Polish law and the natural law calculator