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高斯―塞德尔迭代法。-Gauss- Seidel iteration.

应用背景这是一个程序，你可以把一个词，它告诉你如果是回文或不。关键技术使用很简单！使用栈和栈是一个可以在主的方法中实现的类。

真正的公农历转换类.vip-genuine public Lunar conversion type. Vip

这是使用傅立叶伪谱法在二维弹性波模拟一个非常

fast Ica matlab算法，经过试验验证了，希望对大家有用处-fast algorithm, the test after test, we hope to be useful

搜索算法部分使用minmax递归，alphabeta剪枝，初期和中期搜索6层，最后部分搜索15层。评估算法主要是最小行动力，加以位置值的相关判断- The search algorithm partially uses the minmax recursion, the alphabeta pruning, the initial period and the intermediate stage searches 6, finally partially searches 15. Appraised the algorithm mainly is the smallest good power, performs the position value the correlation to judge

二叉树后序遍历的非递归算法-binary tree traversal sequence of non- recursive algorithm

数据挖掘经典FP-growth算法C源码实现-Data Mining the classical FP-growth algorithm C source code to achieve

This a simple demo of how to evaluate mathematical expressions in text format, including provision for variables and functions. The code consists of three simple classes: 1) Calc - which does the main calculations, 2) Stack - which is used to push and pop intermediate operators and numbers and 3) Symbol Table. The symbol table is a collection of calc symbols, a type structure consisting of various elements, including the expression name, function name, and the final value of the expression The evaluation procedure is done in three steps: 1) simplify the expression by removing all the elements within () and storing them in subexpressions within the symbol table. 2) Each of these sub expressions are then converted to RPN format (Reverse polar notation) and evaluated 3) Finally, the main expression is converted to RPN and evaluated-This is a simple demo of how to evaluate mathematical expressions in text format, including provision for variables and functi

应用背景粒子群算法的一个基本变量是有一个群体（称为群）的候选解（称为粒子）。这些粒子在周围移动搜索空间根据几个简单的公式。的运动粒子是由自己的最著名的位置在搜索空间，以及整个群的最佳已知位置。什么时候改进的位置被发现，这些都将引导群的运动。这个过程是重复的，并且通过这样做希望，但不能保证，一个令人满意的解决方案最终被发现。关键技术对于每一个粒子，我和1，和…：初始化一个均匀分布的随机矢量粒子的位置：西 ；~  ；U（BLO， ；B），在血和丁丙诺啡是上下搜索空间的界限。初始化粒子的最好的已知位置的初始位置：←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI初始化粒子的速度：~ VI  ； ；U（- | BUP BLO |， ；| BUP BLO |）直到一个终止准则（如迭代次数执行，或有足够的目标函数值的解决方案重复发现）：对于每一个粒子，我和1，和…：对于每一个维度，= 1，和…：取随机数：RP、RG ~ U（0,1）更新粒子的速度：VI，←D  ； ；ωVI，D +φP RP（PI，密苏里D-XI，D）+φG RG（GD西，D）更新粒子的位置：西 ；← ；西+ VI如果（西）和（西）：更新粒子的位置：最著名的←PI  ； ；西如果（F（PI）& lt；F（G））更新群最著名的位置：G← ； ；PI现在克拥有最佳找到解决方案。