求解平面势流下的圆柱绕流问题，基于MATLAB的有限元法编程。...

一个大整数运算类，其中用了Windows下的汇编语言做了优化，在Visual C++ .NET下编译通过-A large category of integer calculations, which used the Windows under optimized assembly language, in the Visual C++. NET compiler passed under

问题描述：设R={ r1, r2, ...., rn}是要进行排列的n个元素。其中元素r1,r2,......,rn可能相同。试设计一个算法，列出R的所有不同排列。 编程任务：给定n 以及待排列的n 个元素。计算出这n 个元素的所有不同排列。

c语言程序，无论初学还是一些深入程序，都可以在这里找到，希望可以帮到你，有点语言问题，不大会写，请原谅，

对一个文本里的字符进行哈弗曼编码，通过对文本的读取，统计文本里各个字符出现的频数，确定哈弗曼编码，然后将编码在新文本中输出。可进行文本的翻译。

用遗传算法实现TSP最短路寻优问题，遗传算法（Genetic Algorithm）是模拟达尔文生物进化论的自然选择和遗传学机理的生物进化过程的计算模型，是一种通过模拟自然进化过程搜索最优解的方法。遗传算法是从代表问题可能潜在的解集的一个种群（population）开始的，而一个种群则由经过基因（gene）编码的一定数目的个体(individual)组成。每个个体实际上是染色体(chromosome)带有特征的实体。染色体作为遗传物质的主要载体，即多个基因的集合，其内部表现（即基因型）是某种基因组合，它决定了个体的形状的外部表现，如黑头发的特征是由染色体中控制这一特征的某种基因组合决定的。因此，在一开始需要实现从表现型到基因型的映射即编码工作。由于仿照基因编码的工作很复杂，我们往往进行简化，如二进制编码，初代种群产生之后，按照适者生存和优胜劣汰的原理，逐代（generation）演化产生出越来越好的近似解，在每一代，根据问题域中个体的适应度（fitness）大小选择个体

我们介绍了图形着色和应用程序在以前的帖子。正如在前面的文章中讨论，广泛用于图形着色。不幸的是，有没有高效的算法供图着色与颜色的最小数目，由于问题是一个已知的NP 完全问题。有近似算法虽然解决这个问题。以下是基本的贪婪算法来指定颜色。它并不能保证使用最低的颜色，但它保证颜色的数量上限。更多 d + 1 颜色的基本算法从不使用其中 d 是给定的图形中的一个顶点的最大程度。

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普里姆（Prim）算法是一种构造性算法。设G=(V,E)是一个具有n个顶点的带权连通无向图，T=(U,TE)是G的最小生成树，其中U是T的顶点集，TE是T的边集，则由G构造从起始顶点v出发的最小生成树T的步骤如下：（1）初始化U={v}，以v到其他顶点的所有边为候选边；（2）重复以下步骤（n-1）次，使得其他（n-1）个顶点被加入到U中：  a.从候选边中挑选权值最小的边加入TE，设该边在V-U中的顶点是k，将k加入U中；  b.考察当前V-U中的所有顶点j，修改候选边，若边（k,j）的权值小于原来和顶点j关联的候选边，则用边（k,j）取代后者作为候选边。本代码实现了普里姆算法。代码能正确运行。

遗传算法是一种进化算法，其基本原理是模仿生物圈中“物竞天择、适者生存”的进化规律。该方法将遗传算法的参数编码为染色体，再利用迭代的方式，如选择、交叉和变异等算子来交换染色体种群的信息，得到优化目标在染色体上的行；

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