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八皇后遗传算法
应用背景八皇后问题是放置八个皇后在8×8棋盘，没有任何两个皇后威胁对方的问题。因此，一个解决方案要求没有任何一个皇后共享同一行、列或对角线。八皇后问题是放置N N N×棋盘皇后更一般的n皇后问题的一个例子，其中的解决方案存在的所有自然数N与N = 2和N = 3的例外。https://en.wikipedia.org/wiki/eight_queens_puzzle关键技术代码是用遗传算法的matlab。在人工智能领域，遗传算法是一种模拟自然选择过程的启发式搜索算法。这种启发式的（有时也被称为启发式）通常用于生成优化搜索问题的有效解决方案。遗传算法属于一类更大的进化算法，它利用自然进化的方法，如遗传、变异、选择、交叉等方法，对优化问题产生了解决的方法。https://en.wikipedia.org/wiki/genetic_algorithm
- 2022-08-07 19:45:26下载
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使用循环链表实现空间复杂度压缩的LZSS算法
使用循环链表实现空间复杂度压缩的LZSS算法
- 2022-03-15 17:55:01下载
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链表遍历
应用背景二子树检查如果树木是相同的，如果这样做，将打印好的消息 ； ； ； ；关键技术该程序是用C编写，并从Visual Studio IDE
- 2022-05-15 09:04:22下载
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样条插值函数，插值边界条件为自然边界条件。运行编写环境C...
样条插值函数，插值边界条件为自然边界条件。运行编写环境C-spline interpolation function, interpolation boundary conditions for the natural boundary conditions. Operation C-environment
- 2022-08-08 06:32:06下载
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POI搜索算法
自己开发的海量数据本地搜索算法,没有使用数据库,完全自定义数据结构和索引完成.
- 2022-03-18 23:45:05下载
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元胞自动机模拟人员疏散
元胞自动机模型源代码，模拟紧急事件下人员疏散问题
通过构建一个二维的有限空间的元胞自动机，以单个格点代表其中的人员可能站位模拟在火灾等紧急条件下人员的疏散过程
- 2023-06-07 18:20:03下载
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该代码是《科学与工程数值算法》（visual C++实现）一书中的源代码，里面包括常见的数值算法的实现，主要包括复数运算、矩阵运算、线性方程组的求解、非线性方程...
该代码是《科学与工程数值算法》（visual C++实现）一书中的源代码，里面包括常见的数值算法的实现，主要包括复数运算、矩阵运算、线性方程组的求解、非线性方程组的求解以及差值和数值积分的实现。-The code is " Science and Engineering, Numerical Algorithms" (visual C++ to achieve) the book" s source code, which include the common realization of numerical algorithm, including complex calculations, matrix operations, linear equations, nonlinear equations, as well as the margin and the achievement of numerical integration.
- 2022-01-31 18:20:24下载
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此程序为潮流计算的最后一部分功率计算程序。
此程序为潮流计算的最后一部分功率计算程序。-This program is the last part of the power flow calculation calculation program.
- 2023-01-09 19:45:03下载
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FFT 的C语言实现
应用背景快速傅里叶变换 (fast Fourier transform), 即利用计算机计算离散傅里叶变换（DFT)的高效、快速计算方法的统称，简称FFT。快速傅里叶变换是1965年由J.W.库利和T.W.图基提出的。采用这种算法能使计算机计算离散傅里叶变换所需要的乘法次数大为减少，特别是被变换的抽样点数N越多，FFT算法计算量的节省就越显著。
关键技术FFT的基本思想是把原始的N点序列，依次分解成一系列的短序列。充分利用DFT计算式中指数因子 所具有的对称性质和周期性质，进而求出这些短序列相应的DFT并进行适当组合，达到删除重复计算，减少乘法运算和简化结构的目的。
- 2022-08-19 14:59:34下载
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A*星算法Lua版
A星寻路算法Lua版
算法原理描述,百度一下一大堆，参考http://blog.sina.com.cn/s/blog_6612d09b0100ve1z.html
其实很简单，
1. 我们无法直接知道怎么到达目的地，但是我们能够知道怎么样从起始点到达相邻的格子，还能从相邻的格子再到相邻格子的相邻的格子。
2.我们不停的找相邻的格子，相邻格子的相邻格子....总有一天，我们会发现其中一个相邻的格子就是我们的目的地,于是我们找到了这条路。
3.在此基础上，我们加入 预估值来提高寻找的效率，我们总是优先寻找预估值低的那些相邻的格子。
其中 f= g+h
g 是实际耗费的值
h 是预估值，从当前位置到达目标位置所耗费的移动值，预估有几种算法，这边用的是 对角线估价法
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- 2022-08-22 01:25:50下载
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