多个常用的特殊函数的例子

应用背景 拼图小游戏源码说明 主要用于C#算法的学习与应用 面向对象的编程方法 拼图的事件处理 判断是否过关的最方便的算法 键盘控制和鼠标控制的方法 关键技术GDI+ 绘图方法、鼠标和键盘事件处理、面向对象、最优的判断是否过关的方法、拼图随机打乱方法

计算机常用数值计算算法与程序(C++),主要用于科学计算中的复数运算，多项式与连分式计算，矩阵运算，矩阵特征值与特征向量的计算，线性方程组求解，非线性方程(组)求解，插值，数值积分，常微分方程(组)求解，数值拟合与逼近，数据处理与回归分析，极值等。 -Commonly used computer algorithms and numerical procedures (C++), Mainly used for scientific computing complex in the computation, polynomials and continued fractions calculation, matrix operations, matrix eigenvalue and eigenvector calculation, solving linear equations , non-linear equation (group) to solve, interpolation, numerical integration, ordinary differential equations (group) to solve, numerical simulation and approximation, data processing and regression analysis, extreme value, etc..

本程序基于VC2008，通过虚构一父窗口，将MessageBox设为其子窗口，利用SetTimer()函数实现对MessageBox()，在设定的时间自动关闭。

使用折线对任意多边形进行分割（不包括掏空多边形）

这是一个我亲自开发的拼音和台湾注音输入法,运行很好，效率高.有声调,加入main函数调用py_ime函数即可-This is a development I personally and Taiwan phonetic Pinyin input method, running good, high efficiency. A song. joined the main function call can function py_ime

它显示了选择、交叉和变异。这是遗传算法的操作。该算法主要适用于自然选择过程“优胜劣汰”.

适合解线性规划问题，配合VB的界面，非专业人士也可根据说明运用。-solutions for linear programming problem with VB interface, non-professionals can use, according to the notes.

该模型包含三个模块。"根"模块生成的工作，并将它们发送到"先进先出"的模块，这是一个单服务器队列。作业将存储在队列中 （cQueue 对象） 直到他们服务 — — 此队列，能够发现并视察了"先进先出"模块 — — 类成员之间的图形环境中任一对象中树在主窗口中，或在检查器中的"先进先出"模块 （fifo） 用鼠标右键单击""图标--> 检查作为对象--> 单击"内容"选项卡上）。处理的作业的处置"下沉"模块中。"汇"模块收集统计信息，还可以检查。运行仿真后, fifo*.vec 文件将包含排队时间在模拟过程中通过 cOutVector 对象收集的数据。可以使用 Plove 程序绘制数据。AbstractFifo 可以用作模块涉及排队的基类。一个人可以子类 AbstractFifo 和重新定义以下的成员函数：空 arrival(cMessage *msg)simtime_t startService(cMessage *msg)空 endService(cMessage *msg)通过 AbstractFifo::handleMessage() 调用这些函数时一条消息到达，开始服务和结束服务，分别。startService() 应返回该消息的服务时间。ACBFifo 和 ACPFifo 演示如何执行此操作。

这个Matlab程序实现最速下降算法。最速下降法是一种最基本的算法，它在最优化方法中占有重要地位.最速下降法的优点是工作量小，存储变量较少,初始点要求不高；缺点是收敛慢，最速下降法适用于寻优过程的前期迭代或作为间插步骤，当接近极值点时，宜选用别种收敛快的算法. -Matlab implementation of this procedure steepest descent algorithm.

A*[1]（A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的方法。公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),其中 f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数，g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，h(n) 是从n到目标节点最佳路径的估计代价。保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数h(n)的选取：估价值h(n)实际值,搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。