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oofem-2.0.tar
最新版的oofem 可以自己加入一些材料模型 版本更新速度也算快(latest version of oofem
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- 2011-02-14 16:40:16下载
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11087 统计逆序对
说明： Description
设a[0…n-1]是一个包含n个数的数组，若在ia[j]，则称(i, j)为a数组的一个逆序对（inversion）。
比如 有5个逆序对。请采用类似“合并排序算法”的分治思路以O(nlogn)的效率来实现逆序对的统计。
一个n个元素序列的逆序对个数由三部分构成：
（1）它的左半部分逆序对的个数，（2）加上右半部分逆序对的个数，（3）再加上左半部分元素大于右半部分元素的数量。
其中前两部分（1）和（2）由递归来实现。要保证算法最后效率O(nlogn)，第三部分（3）应该如何实现？
此题请勿采用O(n^2)的简单枚举算法来实现。
并思考如下问题：
（1）怎样的数组含有最多的逆序对？最多的又是多少个呢？
（2）插入排序的运行时间和数组中逆序对的个数有关系吗？什么关系？
输入格式
第一行：n，表示接下来要输入n个元素，n不超过10000。
第二行：n个元素序列。
输出格式
逆序对的个数。
输入样例
5
2 3 8 6 1
输出样例
5(Set a[0... N-1] is a n array containing n numbers. If there is a [i] > a [j] i n the case of I < j, then (i, j) is a n inversion pair of a array.
For example, has five reverse pairs. Please use the idea of "merge sorting algorithm" to achieve the statistics of inverse pairs with O (nlogn) efficiency.
The number of inverse pairs of a sequence of n elements consists of three parts:
(1) The number of reverse pairs in the left half, (2) the number of reverse pairs in the right half, (3) the number of elements in the left half is greater than that in the right half.
The first two parts (1) and (2) are implemented by recursion. To ensure the final efficiency of the algorithm O (nlogn), how should the third part (3) be implemented?
Do not use O (n ^ 2) simple enumeration algorithm to solve this problem.)
- 2019-01-07 23:52:06下载
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lijisuan
这是几篇关于粒计算在故障诊断中的应用，对学习粒计算的应用很有帮助。(This is a few on Granular Computing in Fault Diagnosis of learning the application of granular computing helpful.)
- 2013-09-11 18:03:25下载
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LAMMPS分子动力学模拟基础教程（请先看本教程）
说明： 帮助你轻松实现零基础掌握lammps，实现分子动力学的各项功能(Help you easily achieve zero foundation master lammps)
- 2019-11-28 21:30:40下载
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基于牛拉法的电力系统潮流计算，该程序是计算IEEE3节点的，采用matlab编程(Cattle Rafah-based power system load flow calculation, the program the calculation IEEE3 node, using matlab programming)
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说明： 经过优化的C代码实现的Gauss-Seidel 迭代算法(Optimized C code of the Gauss-Seidel iterative algorithm)
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converts a binary undirected adjacency graph into a
hypergraph. The output is a non symmetric matrix where the columns are
the vertices and the rows are the hyper edges.
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