有重复元素的排列问题

皇后问题：在N*N的方格里放置皇后，要求不能放在同一行、同一列、同一对角线上。输入所有适合条件的情况。-Queen : N* N in the box, placed the empress, on the request can not be the same line, the same series on the same diagonal. The importation of all suitable conditions.

重量级FFT快速傅里叶变换源码和资料，精心收集，如有不足，请指出。Heavyweight FFT Fast Fourier Transform source code and data, carefully collected, if insufficient, please indicate.

Bresenham法画圆  C语言入门程序，画图板应用程序，调试后能成功运行，进攻入门学习用

在powerbuilder 7.0中实现md5的算法，下载后直接导入到pbl库文件中，即可使用。-in powerbuilder 7.0 achieving md5 algorithm downloaded directly into the pbl the document can be used.

资源描述void show2() //加密界面 {  printf(" ****************** DES加密 ********************** ");  printf(" -------------------------------------------------- ");  printf(" ************************************************** ");  printf(" ** ** ");  printf(" ** 请选择明文和密钥的输入方式: ** ");  printf(" ** ** ");  printf(" ** 1.直接输入 ** ");  printf(" ** ** ");  printf(" ** 2.从文件读取 ** ");  printf(" ** ** ");  printf(" ** 3.退出 ** ");  printf(" ** ** ");  printf(" -------------------------------------------------- ");  printf(" 选择:"); }

 本AES实现支持的工作模式包括：ECB, CBC, CFB, OFB, CTR。在实现时，是在一个函数同时支持这些工作模式的，可以根据需要拆分成相应的函数单独实现。     本AES实现支持的密钥长度为128位/ 192位/256位，支持的基本块大小为128位。

源码包包含两个文件，一个用于生成分类回归树，另一个用于画分类回归树的图例。使用时，只需调用cart.py。该代码能够实现未剪枝的分类回归树和剪枝的回归树。另外，该算法能同时以图的形式显示一颗分类回归树。

! 平面杆系结构静力分析程序 ! 先处理法源程序 ! ! 主要功能和特点： ! 可调数组 ! 输入单元结点编号和结点位移编码； ! 先处理法形成总体刚度阵和结构综合结点荷载 ! 存储总刚上三角元素； ! GAUSS消元法解线性代数方程组； ! 计算结点位移和单元杆端力-! Plane truss structure static analysis program! First treatment source!! Main functions and characteristics:! Adjustable array! Input module node number and node displacement coding ! First approach to form and structure of the overall stiffness matrix Consolidated Statement point load! storage total just on the triangular element ! GAUSS elimination method solving linear algebraic equations ! computing node displacement and force unit rod end

资源描述很简单的小程序。#include   #include using namespace cv; void main() { IplImage *src; src = cvLoadImage("lena.jpg"); //这里将lena.jpg和lena.cpp文件放在同一个文件夹下 cvNamedWindow("lena", CV_WINDOW_AUTOSIZE); cvShowImage("lena", src); cvWaitKey(0); cvDestroyWindow("lena"); cvReleaseImage(&src); }

其中BPNN_global.m为给予全局误差最小二乘辨识，BPNN_local为基于局部误差最小二乘辨识