数学表达式解析器库

资源描述二叉排序树的实现与合并                                                                                                                                                                                                                                                                                 

使用Las Vegas方法与回溯方法结合，改进8后问题算法

Newton下山法-Newton down France

高斯赛德尔 高斯赛德尔 高斯赛德尔 高斯赛德尔 高斯赛德尔-Gauss-seidel

ACM的算法参考书，涉及最短路径、最小生成树、网络流、可行遍性问题等-ACM Algorithm Book

heapsort用于按升序和降序排列元素。我们有两种类型的堆：最小堆还有马克斯·希普。Heapsort是一种基于比较的排序算法。它是选择排序族的一部分。堆排序使用几乎完全的二进制搜索树。树堆排序算法的时间复杂度为o（nlogn）

Kalman filter的C，C++及matlab程序-Kalman filter of the C, C++ and matlab programs

TF-IDF（term frequency–inverse document frequency）是一种用于资讯检索与资讯探勘的常用加权技术, TFIDF的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率TF高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。TFIDF实际上是：TF * IDF，TF词频(Term Frequency)，IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)。TF表示词条在文档d中出现的频率。IDF的主要思想是：如果包含词条t的文档越少，也就是n越小，IDF越大，则说明词条t具有很好的类别区分能力。如果某一类文档C中包含词条t的文档数为m，而其它类包含t的文档总数为k，显然所有包含t的文档数n=m + k，当m大的时候，n也大，按照IDF公式得到的IDF的值会小，就说明该词条t类别区分能力不强。但是实际上，如果一个词条在一个类的文档中频繁出现，则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征，这样的词条应该给它们赋予较高的权重，并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文档。这就是IDF的不足之处。

地图编辑器， -Map editor, map editor,

计算一维光子晶体，利用是与有限差分法。 内容比较典型。-Computing one-dimensional photonic crystals using finite difference method with. The study were typical.