链表数组堆栈

应用背景HMM算法 预测回转窑喂煤量的预测 其中包含主成分分析 特征点的选取 什么的  考虑模式识别中的一个重要方法—隐Markov模型（HMM），由于HMM具有出色的统计学基础和有效的训练算法使得HMM在序列信号的统计分析方面具有十分强大的功能，可用于动态时间序列建模并进行模式识别。关键技术HMM VS2010 C++  回转窑熟料烧结过程的特点使得很难用机理分析或系统辨识的方法建立回转窑有效的预测模型。本软件充分考虑回转窑烧结过程各热工参数对烧结过程的影响，而工业现场记录的大量过程数据也为数据驱动的建模方法提供了条件。

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一、问题的提出： 某厂根据计划安排，拟将n台相同的设备分配给m个车间，各车间获得这种设备后，可以为国家提供盈利Ci j(i台设备提供给j号车间将得到的利润，1≤i≤n，1≤j≤m) 。问如何分配，才使国家得到最大的盈利L 二．算法的基本思想： 利用动态规划算法的思想，设将i台设备分配给j－1个车间，可以为国家得到最大利润Li (j-1)(1≤i≤n，1≤j≤m)，那么将这i台设备分配给j个车间，第j个车间只能被分配到0～i台，所以我们只要算出当第j个车间分配到t(0

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大数类，重载了各类操作符，可以直接使用-fate categories, a variety of heavy-duty operator can be used directly

Newton法，最基本的，经典的算法了-Newton law, the most basic, a classic algorithm