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C语言源程序解决的-C language source solution

资源描述mahout中fpgrowth算法的实现。fpgrowth算法在主要用于关联分析，相比apriori算法只需要两次读取数据库。而并行的fpgrowth算法就将算法分而治之，改写成MR的形式，可以在hadoop的大数据框架上实现大数据关联分析

类型 1 粒子群优化算法是一种修改的版的粒子群优化 （PSO）是一种通过 iteravely 试图提高某项措施的质量是候选人解决优化问题的计算方法。粒子群优化算法的候选解，这里被称为粒子，人口和移动这些粒子在搜索空间进行简单的数学公式对粒子的位置和速度，以优化的问题。每个粒子的运动受其当地最有名的立场，但也引导最好已知的立场在搜索空间，更新作为其他粒子被发现更好的职位。预计这将移往最好的解决方案群。粒子群优化算法是超启发式因为它让很少或没有假设正在优化的问题，可以搜索候选解的很大空间。然而，如粒子群优化算法的元启发式方法不能保证过找到最佳的解决办法。因此提出了修改后的版本的粒子群优化算法，称为 T1PSO。T1PSO 有一个更好的能力，找到最优的解决方案。

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此代码可以生成一系列随机数，然后对这些随机数进行快速排序。-This code can generate a series of random numbers, and then the number of these random quick sort.

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