Newton down France

蚁群聚类算法是人们对蚂蚁堆形成原理进行研究而产生的一种群体智能算法。LF蚁群聚类算法的主要思想是：将待聚类的数据对象随机放置在一个二维区域中，人工蚂蚁在二维区域内随机移动，每只蚂蚁根据数据对象与局部环境的相似程度，决定捡起或放下该数据对象的概率，相似程度越高捡起的概率越小，放下的概率越小，蚂蚁的移动使得它与其邻域内的邻居相互影响、相互作用，经过一定代数的迭代后，蚁群联合行动导致属于同一类别的对象在同一个空间区域聚集在一起，实现自组织的聚类过程。

应用背景 二维数组的截断和追加并不像TStringList那么简单。在研究二维数组的截断和追加时，写了本例子来研究。提供给有相同问题的后来人参考，代码有点青涩，毕竟是研究算法的的demo，不喜勿喷！ 关键技术 二维数组的截断和追加是一个抽象的概念，本demo把它实例化，可以给爱偷懒的程序学习者参考，不足之处欢迎拍砖。{删除动态数组指定元素的过程:　参数　arr　是数组名,　参数　Index　是要删除的索引} procedure TForm1.DeleteArrItem(Index:Integer); var    j:integer; begin   if   Length(MyProArr)>1 then   begin    for j := Index to Length(MyProArr)-2 do        begin         MyProArr[j,0]:=MyProArr[j+1,0];         MyProArr[j,1]:=MyProArr[j+1,1];      end;     setlength(MyProArr,Length(MyProArr)-1,2);    end else    begin      setlength(MyProArr,0,2);    end;

龙贝格积分-Romberg points

本代码做的是无线传感器定位算法，该算法计算精确大大提高了定位精度，减少节点损耗

图像拼接源代码，VC++，图像拼接在制作全景图的过程中具有重要作用。对多幅图像进行特定模式投影后，用约束的相位相关度法求取水平垂直偏移量，然后寻找最佳缝合线，实现图像拼接，最后采用多分辨率算法对全图进行拼接处理去除曝光差异和鬼影。

迭代回朔算法是计算机中很常用的算法， 我的程序是一个八皇后问题。-back Schomburg iterative algorithm is quite commonly used computer algorithms, the procedure is a Queen"s eight issues.

问题描述鲍伯有一辆新车。他很乐意带他女朋友长的驱动器。有 N 个城市和 N-1 双向道路的国家还有顶多是每一对城市之间移动的一种方法。他的女朋友想要长的驱动器。她想要跨尽可能多的城市可能驱动器中这样没有一个城市被不止一次跨越。你能告诉他们可以通过而无需再次前往同一城市的城市的最大数目吗？输入输入第一行包含一个整数 T 表示测试用例的数目。T 测试用例的描述如下： 第一行的每个测试用例包含整数 N 表示多个州的城市。接下来的 N-1 行包含 N-1 城市间的道路。每一行都包含一对 （u，v） 意味着你和市有一条路是城市之间 v

应用背景波动方程数值模拟可以分为单程波动方程数值模拟和双程波动方程数值模拟。用弹性波或声波方程描述地震波在地下介质中的传播即是地震波的双程波理论，它反应了地震波传播的主要物理特征，具有很高的模拟精度，但是计算量大。鉴于目前主要以纵波勘探为主，而且在地震资料处理中主要分析和利用一次反射波，将多次反射波等其他波均视为噪音。此外，就研究地下特殊地质构造的地震响应及验证地质模型而言，正确地模拟复杂构造的一次反射波己满足需要。因此，本文采用频率-波数域的单程波动方程波场延拓算子进行数值模拟，它不仅计算效率高，而且可以得到高信噪比的波场模拟记录，只包含一次反射波和不规则点的绕射波，与实际资料有很高的对比性。关键技术      利用频率-波数域波动方程进行地震波场数值模拟的核心是波场延拓，对于垂向变速介质，利用二维标量波动方程，在频率—波数域可以得到各个深度间隔内的相位移延拓的正演和偏移公式。这里有本人实现的两种延拓算子：相移法（PS）和相移加插值法（PSPI）。其中PSPI为目前主要用于实际生产的频率波数域正演模拟方法之一。这种方法能适用于速度横向变化的复杂地下地质体，其计算速度快，且可以较好的保留速度横向变化的复杂地质体的地震波场特征。  

考虑未来竞争的空间交互选址问题求解-consider the future competitiveness of the space problem solving interactive site

一个贪吃蛇AI的js实现，基本思想：先模拟一条蛇使用去吃食，若吃到食物后（广度优先寻最短路径）蛇处于安全状态，则让真蛇去吃；若不安全，则跟着蛇尾走（广度优先寻最长路径），没走一步都需进行一次上述判断。注：只要能找到蛇头到蛇尾的路径，则蛇安全。 上述算法仍可能导致蛇进入死循环，则没有安全路径可以吃到食物，该情况发生在大部分食物已经吃完的时候，目前没找到解决办法，若有兴趣或有更好的解法，欢迎联系。