MFC arbitrary graphics production

频繁项挖掘算法FP―Growth算法的实现，该算法使用java语言实现的

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

数值计算算法：斯蒂芬森算法写的帕斯卡尔要找到一个解决方案，以G（X）= X   给定的初始近似值P0：   输入：初始近似P0;公差TOL;            迭代N 0的最大数目。   输出：近似解p或            该方法失败的消息。

动态矩阵的加，减，乘法实现的类，使用模版，完全原创（经过测试)-dynamic matrix, plus or minus, multiplication achieve category, the use of templates, completely original (tested)

根据均匀分布的产生原理和公式，求出均分分布的序列，该序列为0-1内的随机数

时域差分法计算一维光子晶体反射率和透射率。时域差分法是最新研究光子晶体的科学数值方法。使用MATLAB编写了其源码，对于研究光子晶体的人们，有重要参考价值。

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