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完善的多目标算法，可以用来进行智能的多目标优化，方便实用，是不可多得的优质代码，分享出来供大家参考借鉴，使用时注明出处

FIM最大频繁项集挖掘算法 对出现的较快的频繁项集、频繁闭项集、最大频繁项集的挖掘算法

本代码采用c语言编写，通俗易懂，特别适合初学者的参阅。对其编程有一定的指导作用。语言通俗易懂，能帮助初学者更好的掌握c语言的知识。

Java 代码他们一本正经的最小生成树算法。只需更改的值图的代码本身的重量。所有都添加了评论。

矩阵转置与矩阵输出-matrix transpose and matrix output

线性表的操作： 在顺序列表类SeqList中增加成员函数void Reverse(),实现顺序表的逆置 在顺序表类SeqList中增加成员函数bool DeleteX(const T &x),删除表中所有元素之等于x的元素。若表中存在这样的元素，则删除之，且函数返回true.否则函数返回false. 编写main函数。调用上述新增函数。

Point to Point就近点搜索法是ICP算法中最经典的一种方法。如图1a所示, Point to Point法根据源曲面上的一个点p，在目标曲面上找出对应于p点距离最近的q点。在这个方法中通常运用kd-tree的方法实现就近点搜索。如图1b所示，pi是源曲面点云数据中的一个点，Vi是生成目标曲面点云数据中距Pi最近的点。根据Vi点搜索出在曲面上与Vi点相邻的点构成的三角形格网，计算pi点投影到每个三角形平面上的投影点qi的坐标。对于每个三角形来说，当投影点qi位于三角形内部，则距离最近点是搜索的最近点，当投影点qi位于三角形外部，搜索的就近点应位于三角形的两条边界上，Vi是该三角形到pi点的就近距离点。将每个三角形确定的就近距离点进行比较可获得一个最近点。

用VC实现解线性规划中的单纯形法问题. -with VC solution of the linear programming problem simplex method.

动态规划的投资问题，c++方法，可参考，试过能用-Dynamic programming of investment issues, c++ Way of reference, never use

k-d树 （k-dimensional树的简称），是一种分割k维数据空间的数据结构。主要应用于多维空间关键数据的搜索（如：范围搜索和最近邻搜索）。K-D树是二进制空间分割树的特殊的情况。ICP算法最初由Besl和Mckey提出，是一种基于轮廓特征的点配准方法。基准点在CT图像坐标系及世界坐标系下的坐标点集P = {Pi, i = 0,1, 2,…,k}及U = {Ui,i=0,1,2,…,n}。其中，U与P元素间不必存在一一对应关系，元素数目亦不必相同，设k ≥ n。配准过程就是求取 2 个坐标系间的旋转和平移变换矩阵，使得来自U与P的同源点间距离最小