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免费 - 大学生数学建模、研究生数学建模大赛的资料(华为杯、美赛等资料)数据挖掘大小:925MB为在大学生中倡导学习统计、应用统计的良好氛围,促进大学生关注经济社会热点难点问题,适应大数据时代下高校及统计部门对统计人才的培养要求,中国统计教育学会、全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会联合举办2021年(第七届)全国大学生统计建模大赛,本届大赛主题为“数据新动能的统计测度研究”,旨在提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力,加强创新思维意识,助力推进统计现代化改革。经过一年的筹备、征集和筛选评议工作,最终选出这26篇优秀论文集结成册,展示当代大学生的统计应用能力和研究水平。为在大学生中倡导学习统计、应用统计的良好氛围,促进大学生关注经济社会热点难点问题,适应大数据时代下高校及统计部门对统计人才的培养要求,中国统计教育学会、全国应用统计专业学位研究生教育指导委员会联合举办2021年(第七届)全国大学生统计建模大赛,本届大赛主题为“数据新动能的统计测度研究”,旨在提高大学生数据挖掘、数据分析、运用统计方法及计算机技术处理数据的能力,加强创新思维意识,助力推进统计现代化改革。经过一年的筹备、征集和筛选评议工作,最终选出这26篇优秀论文集结成册,展示当代大学生的统计应用能力和研究水平。
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免费 - 数学建模介绍&心得&项目范文/模板/素材大小:106KB数学建模介绍、心得与项目实践文章概览 数学建模,作为连接数学理论与现实问题的桥梁,在现代科学研究和技术应用中发挥着日益重要的作用。本文将对数学建模的基本概念、个人心得以及实际项目实践进行详细介绍,为读者提供一个全面而深入的了解。 首先,文章将简要介绍数学建模的定义和重要性。数学建模是将数学方法应用于实际问题解决的过程,它涉及数学理论、算法设计、数据处理等多个方面。通过数学建模,我们可以将复杂的现实问题转化为数学语言,进而利用数学工具进行分析和求解。这一过程不仅有助于我们深入理解问题的本质,还能为实际决策提供科学依据。 接着,文章将分享作者在数学建模过程中的心得体会。作者通过亲身参与多个建模项目,深刻体会到数学建模的挑战与乐趣。在建模过程中,作者学会了如何选择合适的数学工具、如何合理简化问题、如何处理复杂数据等。同时,作者也认识到数学建模需要扎实的数学基础、良好的逻辑思维和创新能力。这些心得对于想要深入学习数学建模的读者来说,具有很高的参考价值。 最后,文章将展示一些具体的数学建模项目实践案例。这些案例涵盖了不同领域的问题,如金融风险评估、交通流量预测、生态环境保护等。通过介绍这数学建模介绍、心得与项目实践文章概览 数学建模,作为连接数学理论与现实问题的桥梁,在现代科学研究和技术应用中发挥着日益重要的作用。本文将对数学建模的基本概念、个人心得以及实际项目实践进行详细介绍,为读者提供一个全面而深入的了解。 首先,文章将简要介绍数学建模的定义和重要性。数学建模是将数学方法应用于实际问题解决的过程,它涉及数学理论、算法设计、数据处理等多个方面。通过数学建模,我们可以将复杂的现实问题转化为数学语言,进而利用数学工具进行分析和求解。这一过程不仅有助于我们深入理解问题的本质,还能为实际决策提供科学依据。 接着,文章将分享作者在数学建模过程中的心得体会。作者通过亲身参与多个建模项目,深刻体会到数学建模的挑战与乐趣。在建模过程中,作者学会了如何选择合适的数学工具、如何合理简化问题、如何处理复杂数据等。同时,作者也认识到数学建模需要扎实的数学基础、良好的逻辑思维和创新能力。这些心得对于想要深入学习数学建模的读者来说,具有很高的参考价值。 最后,文章将展示一些具体的数学建模项目实践案例。这些案例涵盖了不同领域的问题,如金融风险评估、交通流量预测、生态环境保护等。通过介绍这
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免费 - 山东大学软件学院计算机组成原理作业题软件/插件大小:916KB全部作业题整理全部作业题整理
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免费 - SVC.rar无位置传感器算法大小:40MB重要参考文献 电机无位置传感器技术是一种新型的电机控制技术,它不需要在电机内部安装位置传感器来检测转子的位置,而是通过测量电机的电压、电流等电气信号,利用先进的控制算法来估算转子的位置。这种技术可以大大简化电机的结构和安装步骤,提高系统的可靠性和稳定性,同时也可以降低系统的成本和维护成本。 在无刷直流电机中,常用的无位置传感器控制方法包括反电势过零检测法、磁链观测法等。这些方法通过检测电机绕组的反电势或磁链等信号,来估算转子的位置,并根据估算结果控制电机的换相和调速。虽然这些方法在低速和静止时存在一定的困难,但在高速和稳定运行时可以取得较好的控制效果。 在永磁同步电机中,也可以采用无位置传感器控制技术。这种技术通常利用电机的凸极效应或磁饱和效应等特性,通过测量电机的电感或磁阻等参数来估算转子的位置。与无刷直流电机相比,永磁同步电机的无位置传感器控制更加复杂,需要更高的控制精度和算法运算能力。 需要注意的是,无位置传感器控制技术虽然具有很多优点,但也存在一些限制和挑战。例如,在低速和静止时,由于反电势和磁链等信号较小,难以准确估算转子的位置,因此需要采用开环启动或特殊的启动策略。此外,在电机参数变化或负载扰动等情况下,也需要对控制算法进行相应的调整和优化,以保证系统的稳定性和性能。重要参考文献 电机无位置传感器技术是一种新型的电机控制技术,它不需要在电机内部安装位置传感器来检测转子的位置,而是通过测量电机的电压、电流等电气信号,利用先进的控制算法来估算转子的位置。这种技术可以大大简化电机的结构和安装步骤,提高系统的可靠性和稳定性,同时也可以降低系统的成本和维护成本。 在无刷直流电机中,常用的无位置传感器控制方法包括反电势过零检测法、磁链观测法等。这些方法通过检测电机绕组的反电势或磁链等信号,来估算转子的位置,并根据估算结果控制电机的换相和调速。虽然这些方法在低速和静止时存在一定的困难,但在高速和稳定运行时可以取得较好的控制效果。 在永磁同步电机中,也可以采用无位置传感器控制技术。这种技术通常利用电机的凸极效应或磁饱和效应等特性,通过测量电机的电感或磁阻等参数来估算转子的位置。与无刷直流电机相比,永磁同步电机的无位置传感器控制更加复杂,需要更高的控制精度和算法运算能力。 需要注意的是,无位置传感器控制技术虽然具有很多优点,但也存在一些限制和挑战。例如,在低速和静止时,由于反电势和磁链等信号较小,难以准确估算转子的位置,因此需要采用开环启动或特殊的启动策略。此外,在电机参数变化或负载扰动等情况下,也需要对控制算法进行相应的调整和优化,以保证系统的稳定性和性能。
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免费 - 参数辨识.rar电机参数辨识大小:9MB重要参考文献 电机参数辨识在电机控制领域中具有重要的意义,其精度和可靠性直接影响到电机系统的控制效果和稳定性。电机参数辨识的基本原理是通过测量电机的输入电流、输出转速和负载转矩等数据,从中推断出电机的参数值,例如电阻、电感、磁阻等。 电机参数辨识的方法可以分为离线参数辨识和在线参数辨识两种。离线参数辨识是在电机运行之前,通过实验手段采集电机的相关数据,然后对采集到的数据进行处理,从而得到电机的参数值。这种方法虽然能够为控制系统提供电机初始参数值,但是无法跟踪电机在线运行中的参数变化。相对而言,在线参数辨识能够实时跟踪电机参数变化,一旦电机参数发生变化,系统会自动根据相关算法调整控制器的参数,从而提高调速系统的控制性能。 在电机参数辨识过程中,需要建立电机的数学模型,对电机的电路运动学方程进行数学描述。然后,通过实验手段采集电机的相关数据,包括电机的输入电流、输出转速和负载转矩等参数。最后,利用相关算法对采集到的数据进行处理,从而得到电机的参数值。 常见的电机参数辨识方法包括最小二乘法、扩展卡尔曼滤波法、模型参数自适应法以及其他一些智能辨识算法,如神经网络、遗传优化算法等。这些算法各有特点,可以根据具体的应用场景和需求选择合适的算法进行电机参数辨识。 总之,电机参数辨识是电机控制系统中的关键环节,通过准确的参数辨识可以提高电机系统的控制性能和稳定性。随着控制算法和处理器技术的不断发展,电机参数辨识技术将会在更广泛的应用领域中发挥重要作用。重要参考文献 电机参数辨识在电机控制领域中具有重要的意义,其精度和可靠性直接影响到电机系统的控制效果和稳定性。电机参数辨识的基本原理是通过测量电机的输入电流、输出转速和负载转矩等数据,从中推断出电机的参数值,例如电阻、电感、磁阻等。 电机参数辨识的方法可以分为离线参数辨识和在线参数辨识两种。离线参数辨识是在电机运行之前,通过实验手段采集电机的相关数据,然后对采集到的数据进行处理,从而得到电机的参数值。这种方法虽然能够为控制系统提供电机初始参数值,但是无法跟踪电机在线运行中的参数变化。相对而言,在线参数辨识能够实时跟踪电机参数变化,一旦电机参数发生变化,系统会自动根据相关算法调整控制器的参数,从而提高调速系统的控制性能。 在电机参数辨识过程中,需要建立电机的数学模型,对电机的电路运动学方程进行数学描述。然后,通过实验手段采集电机的相关数据,包括电机的输入电流、输出转速和负载转矩等参数。最后,利用相关算法对采集到的数据进行处理,从而得到电机的参数值。 常见的电机参数辨识方法包括最小二乘法、扩展卡尔曼滤波法、模型参数自适应法以及其他一些智能辨识算法,如神经网络、遗传优化算法等。这些算法各有特点,可以根据具体的应用场景和需求选择合适的算法进行电机参数辨识。 总之,电机参数辨识是电机控制系统中的关键环节,通过准确的参数辨识可以提高电机系统的控制性能和稳定性。随着控制算法和处理器技术的不断发展,电机参数辨识技术将会在更广泛的应用领域中发挥重要作用。
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免费 - 弱磁.rar电机弱磁控制大小:7MB重要参考文献 在永磁同步电机的控制中,弱磁控制是一种有效的方法,可以扩大电机的调速范围,使得电机能够在更高的转速下运行。弱磁控制的基本思想是通过调节电机的电流或电压来改变电机的磁场强度,从而实现电机的高速运行。在实际应用中,弱磁控制通常采用基于电压或电流的闭环控制方式,通过实时监测电机的运行状态来调整控制参数,以保证电机的稳定运行和高效性能。 需要注意的是,弱磁控制虽然可以扩大电机的调速范围,但也会带来一些问题,如电机转矩的减小、效率的降低等。因此,在实际应用中需要根据具体的需求和场景来选择合适的控制策略,以达到最优的控制效果。重要参考文献 在永磁同步电机的控制中,弱磁控制是一种有效的方法,可以扩大电机的调速范围,使得电机能够在更高的转速下运行。弱磁控制的基本思想是通过调节电机的电流或电压来改变电机的磁场强度,从而实现电机的高速运行。在实际应用中,弱磁控制通常采用基于电压或电流的闭环控制方式,通过实时监测电机的运行状态来调整控制参数,以保证电机的稳定运行和高效性能。 需要注意的是,弱磁控制虽然可以扩大电机的调速范围,但也会带来一些问题,如电机转矩的减小、效率的降低等。因此,在实际应用中需要根据具体的需求和场景来选择合适的控制策略,以达到最优的控制效果。
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免费 - 《数据结构与算法》课程设计-图书管理系统RAR大小:862KB内容概要: (1)每种书的登记内容至少包括书号、书名、著者、现存量和总库存量等五项。 (2)作为演示系统,不必使用文件,全部数据可以都在内存存放。但是由于上述四项基本业务活动都是通过书号(即关键字)进行的,所以要用B树〈2,4树〉对书号建立索引,以获得高效率。 (3)系统应实现的操作及其功能定义如下: ①采编入库z新购入一种书,经分类和确定书号之后登记到图书账目中去。如果这种书在账中已有,则只将总库存量增加; ②清除库存:某种书已无保留价值,将它从图书账目中注销; ③借阅:如果一种书的现存量大于零,则借出一本,登记借阅者的图书证号和归还期限; ④归还z注销对借阅者的登记,改变该书的现存量; ⑤显示:以凹入表的形式显示B树。这个操作是为了调试和维护的目的而设置的。内容概要: (1)每种书的登记内容至少包括书号、书名、著者、现存量和总库存量等五项。 (2)作为演示系统,不必使用文件,全部数据可以都在内存存放。但是由于上述四项基本业务活动都是通过书号(即关键字)进行的,所以要用B树〈2,4树〉对书号建立索引,以获得高效率。 (3)系统应实现的操作及其功能定义如下: ①采编入库z新购入一种书,经分类和确定书号之后登记到图书账目中去。如果这种书在账中已有,则只将总库存量增加; ②清除库存:某种书已无保留价值,将它从图书账目中注销; ③借阅:如果一种书的现存量大于零,则借出一本,登记借阅者的图书证号和归还期限; ④归还z注销对借阅者的登记,改变该书的现存量; ⑤显示:以凹入表的形式显示B树。这个操作是为了调试和维护的目的而设置的。
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免费 - 《数据结构与算法》课程设计-校运会分数统计系统数据结构课设大小:586KB内容概要: 参加运动会有n个学校,学校编号为1……n。比赛分成m个男子项目和w个女子项目。项目编号为男子1……m,女子m+1……m+w。不同的项目取前五名或前三名积分;取前五名的积分分别为:7、5、3、2、1,前三名的积分分别为:5、3、2;哪些取前五名或前三名由学生自己设定。(m<=20,n<=20) 要求: (1)可以输入各个项目的前三名或前五名的成绩; (2)能统计各学校总分; (3)可以按学校编号、学校总分、男女团体总分排序输出; (4)能按学校编号查询学校某个项目的情况;能按项目编号查询取得前三或前五名的学校。 规定:输入数据形式和范围:20以内的整数(如果做得更好可以输入学校的名称,运动项目的名称) 输出形式:有中文提示,各学校分数为整型。内容概要: 参加运动会有n个学校,学校编号为1……n。比赛分成m个男子项目和w个女子项目。项目编号为男子1……m,女子m+1……m+w。不同的项目取前五名或前三名积分;取前五名的积分分别为:7、5、3、2、1,前三名的积分分别为:5、3、2;哪些取前五名或前三名由学生自己设定。(m<=20,n<=20) 要求: (1)可以输入各个项目的前三名或前五名的成绩; (2)能统计各学校总分; (3)可以按学校编号、学校总分、男女团体总分排序输出; (4)能按学校编号查询学校某个项目的情况;能按项目编号查询取得前三或前五名的学校。 规定:输入数据形式和范围:20以内的整数(如果做得更好可以输入学校的名称,运动项目的名称) 输出形式:有中文提示,各学校分数为整型。
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免费 - 数据结构思维导图-考研版本数据结构大小:55MB这是数据结构思维导图-考研版本,准备考研的可以看一看这是数据结构思维导图-考研版本,准备考研的可以看一看
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免费 - zotero-sholaread插件软件/插件大小:6MBzotero-sholaread插件zotero-sholaread插件
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免费 - 基于python的lightGBM回归模型(含示例数据)python大小:224KB加了个自动调参交叉验证加了个自动调参交叉验证
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免费 - 搜索矩阵C++实现:二分查找Z形查找c++大小:238KB编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性: 每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。编写一个高效的算法来搜索 m x n 矩阵 matrix 中的一个目标值 target 。该矩阵具有以下特性: 每行的元素从左到右升序排列。 每列的元素从上到下升序排列。
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免费 - Coursera课程:数据结构与算法(UCSD)模块1第3周Python答案(贪婪算法)课程资源大小:538KB课程链接:https://www.coursera.org/learn/algorithmic-toolbox/home/week/3 资源内容: 1. week3 小测答案:组成最大数、找零问题、放球问题、涵盖所有信号 2. week3 编程作业答案:用贪婪算法的逻辑解决:找零、汽车加油、覆盖信号、最大工资等共7题课程链接:https://www.coursera.org/learn/algorithmic-toolbox/home/week/3 资源内容: 1. week3 小测答案:组成最大数、找零问题、放球问题、涵盖所有信号 2. week3 编程作业答案:用贪婪算法的逻辑解决:找零、汽车加油、覆盖信号、最大工资等共7题
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免费 - Coursera课程:数据结构与算法(UCSD)模块1第二周Python答案(大O表示法,斐波拉契数列,最大公约数代码)课程资源大小:8MB课程链接:https://www.coursera.org/learn/algorithmic-toolbox/home/week/2 资源内容: 1. week2的PPT课件 2. week2小测答案:大O表示法,函数增长率 3. week2编程作业答案:斐波拉契数列(求值、求个位数、求和、求平方和),最大公约数,最小公倍数 以上均为Python解法课程链接:https://www.coursera.org/learn/algorithmic-toolbox/home/week/2 资源内容: 1. week2的PPT课件 2. week2小测答案:大O表示法,函数增长率 3. week2编程作业答案:斐波拉契数列(求值、求个位数、求和、求平方和),最大公约数,最小公倍数 以上均为Python解法
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免费 - 三菱全套学习资料,你值得拥有课程资源大小:763MB三菱全套学习资料,你值得拥有三菱全套学习资料,你值得拥有
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免费 - C++二分查找算法应用:最长递增子序列 原理、源码、测试用例c++大小:187KB给你一个整数数组 nums ,找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如,[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 示例 1: 输入:nums = [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出:4 解释:最长递增子序列是 [2,3,7,101],因此长度为 4 。 示例 2: 输入:nums = [0,1,0,3,2,3] 输出:4 示例 3: 输入:nums = [7,7,7,7,7,7,7] 输出:1 参数范围: 1 <= nums.length <= 2500 -104 <= nums[i] <=104给你一个整数数组 nums ,找到其中最长严格递增子序列的长度。 子序列 是由数组派生而来的序列,删除(或不删除)数组中的元素而不改变其余元素的顺序。例如,[3,6,2,7] 是数组 [0,3,1,6,2,2,7] 的子序列。 示例 1: 输入:nums = [10,9,2,5,3,7,101,18] 输出:4 解释:最长递增子序列是 [2,3,7,101],因此长度为 4 。 示例 2: 输入:nums = [0,1,0,3,2,3] 输出:4 示例 3: 输入:nums = [7,7,7,7,7,7,7] 输出:1 参数范围: 1 <= nums.length <= 2500 -104 <= nums[i] <=104
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免费 - 二分应用:峰值查找 原理、源码、测试用例测试用例大小:231KB1. 题目 长度为n的数组nums,请返回任意一峰值的索引。符合以下条件之一i便是峰值的索引。 n等于1 i等于0 n>1 i等于0 nums[i] >nums[i+1] n>1 i等于n-1 nums[i] > nums[i-1] 0<i<n-1 nums[i]>nums[i-1] nums[i]>nums[i+1] 题目保证nums[i]不等于nums[i+1]。 2. 分析 假定: nums[left,r)符合nums[left]>nums[left-1],且nums[r-1]>nums[r]。显然初始情况nums[0,n)符合。 推论一:如果[left,r)的长度为1,则left就是返回的索引。 推论二:假定left < mid<r。如果mid[mid] > mid[mid-1],则nums[mid,r)也符合假定。如果mid[mid] < mid[mid-1],则nums[left,mid)也符合假定。 推论三:推论二也可以也可以理解成分别抛弃[left,mid)和[mid,r)。令mid = left+(r-left)/2,由于r-left>=2,所以left<mid<1. 题目 长度为n的数组nums,请返回任意一峰值的索引。符合以下条件之一i便是峰值的索引。 n等于1 i等于0 n>1 i等于0 nums[i] >nums[i+1] n>1 i等于n-1 nums[i] > nums[i-1] 0<i<n-1 nums[i]>nums[i-1] nums[i]>nums[i+1] 题目保证nums[i]不等于nums[i+1]。 2. 分析 假定: nums[left,r)符合nums[left]>nums[left-1],且nums[r-1]>nums[r]。显然初始情况nums[0,n)符合。 推论一:如果[left,r)的长度为1,则left就是返回的索引。 推论二:假定left < mid<r。如果mid[mid] > mid[mid-1],则nums[mid,r)也符合假定。如果mid[mid] < mid[mid-1],则nums[left,mid)也符合假定。 推论三:推论二也可以也可以理解成分别抛弃[left,mid)和[mid,r)。令mid = left+(r-left)/2,由于r-left>=2,所以left<mid<
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免费 - codeblocks安装RAR大小:204MBCodeBlocks是一个开放源码的全功能的跨平台C/C++集成开发环境。CodeBlocks由纯粹的C++语言开发完成,CodeBlocks是一个跨平台的开源IDE,可以用来编写多种程序,而且不需要购买许可证,上手难度不高,是一款轻量却又不失强大功能的好软件。CodeBlocks是一个开放源码的全功能的跨平台C/C++集成开发环境。CodeBlocks由纯粹的C++语言开发完成,CodeBlocks是一个跨平台的开源IDE,可以用来编写多种程序,而且不需要购买许可证,上手难度不高,是一款轻量却又不失强大功能的好软件。
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免费 - C++算法:前缀和基础c++大小:237KB长度为n的数组nums,共有n+1个以nums[0]开始的子数组。索引范围分别为[0,i),i取值区间[0,n]。preSum[i]记录子数组[0,i)的和。比如:nums = {1,2,3,4},则preSum = {0,1,3,6,10}。通过preSum,我们可以求任意nums的子数组和。子数组[i,j)等于子数组[0,j)减去[0,i),也就是子数组[i,j)的和等于preSum[j] – preSum[i]。如果i等于j,则preSum[i]-preSum[i],和为0,符合计算公式。如果i大于j,则非法,需要提前排除。长度为n的数组nums,共有n+1个以nums[0]开始的子数组。索引范围分别为[0,i),i取值区间[0,n]。preSum[i]记录子数组[0,i)的和。比如:nums = {1,2,3,4},则preSum = {0,1,3,6,10}。通过preSum,我们可以求任意nums的子数组和。子数组[i,j)等于子数组[0,j)减去[0,i),也就是子数组[i,j)的和等于preSum[j] – preSum[i]。如果i等于j,则preSum[i]-preSum[i],和为0,符合计算公式。如果i大于j,则非法,需要提前排除。
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免费 - 时间复杂度O(40n*n)的C++算法:修改图中的边权c++大小:222KB给你一个 n 个节点的 无向带权连通 图,节点编号为 0 到 n - 1 ,再给你一个整数数组 edges ,其中 edges[i] = [ai, bi, wi] 表示节点 ai 和 bi 之间有一条边权为 wi 的边。 部分边的边权为 -1(wi = -1),其他边的边权都为 正 数(wi > 0)。 你需要将所有边权为 -1 的边都修改为范围 [1, 2 * 10^9] 中的 正整数 ,使得从节点 source 到节点 destination 的 最短距离 为整数 target 。如果有 多种 修改方案可以使 source 和 destination 之间的最短距离等于 target ,你可以返回任意一种方案。 如果存在使 source 到 destination 最短距离为 target 的方案,请你按任意顺序返回包含所有边的数组(包括未修改边权的边)。如果不存在这样的方案,请你返回一个 空数组 。 注意:你不能修改一开始边权为正数的边。给你一个 n 个节点的 无向带权连通 图,节点编号为 0 到 n - 1 ,再给你一个整数数组 edges ,其中 edges[i] = [ai, bi, wi] 表示节点 ai 和 bi 之间有一条边权为 wi 的边。 部分边的边权为 -1(wi = -1),其他边的边权都为 正 数(wi > 0)。 你需要将所有边权为 -1 的边都修改为范围 [1, 2 * 10^9] 中的 正整数 ,使得从节点 source 到节点 destination 的 最短距离 为整数 target 。如果有 多种 修改方案可以使 source 和 destination 之间的最短距离等于 target ,你可以返回任意一种方案。 如果存在使 source 到 destination 最短距离为 target 的方案,请你按任意顺序返回包含所有边的数组(包括未修改边权的边)。如果不存在这样的方案,请你返回一个 空数组 。 注意:你不能修改一开始边权为正数的边。
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免费 - Supplementary Material of JOMP-D-22-00867Materials大小:86MBSupplementary Material of Manuscript JOMP-D-22-00867Supplementary Material of Manuscript JOMP-D-22-00867
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免费 - 堆优化迪氏最短单源路径原理及C++实现c++大小:157KB4.1. 时间复杂度 O(ElogE),E是边数。适用与稀疏图。 4.2. 使用前提 边的权为正。可以非连通,非连通的距离为-1。 4.3. 原理 优选队列(小根堆)记录两个数据:当前点到源点距离,当前点。先处理距离小的点;如果距离相等,先处理谁都可以。可以用pair记录,不用重写小于。优先队列只记录如下情况的距离: 一,{0,源点}。 二,任意点的最短距离和可以直达的边。 如果是有向图,则入队数量等于边数,计算出起点最短路径的那一轮。无向图,则翻倍。显然出队数量等于入队数量。优先队列入队和出队时间复杂度都是O(logn),故总时间复杂度为O(nlogn)。4.1. 时间复杂度 O(ElogE),E是边数。适用与稀疏图。 4.2. 使用前提 边的权为正。可以非连通,非连通的距离为-1。 4.3. 原理 优选队列(小根堆)记录两个数据:当前点到源点距离,当前点。先处理距离小的点;如果距离相等,先处理谁都可以。可以用pair记录,不用重写小于。优先队列只记录如下情况的距离: 一,{0,源点}。 二,任意点的最短距离和可以直达的边。 如果是有向图,则入队数量等于边数,计算出起点最短路径的那一轮。无向图,则翻倍。显然出队数量等于入队数量。优先队列入队和出队时间复杂度都是O(logn),故总时间复杂度为O(nlogn)。
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免费 - 朴素迪氏最短单源路径的原理及C++源码及测试用例c++大小:138KBDijkstra算法,翻译为迪杰斯特拉或狄克斯特拉。在下驽钝,记不住如此长的翻译,故简称迪氏。 3.1.时间复杂度 O(n2),端点数的平方。 3.2.使用前提 边的权为正。可以非连通,非连通的距离为-1。Dijkstra算法,翻译为迪杰斯特拉或狄克斯特拉。在下驽钝,记不住如此长的翻译,故简称迪氏。 3.1.时间复杂度 O(n2),端点数的平方。 3.2.使用前提 边的权为正。可以非连通,非连通的距离为-1。
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免费 - 01BFS最短距离原理和C++实现c++大小:3KBn个端点的无向图,编号范围[0,n)。Edges0表示{{n1,n2},...{n3,n4}}表示n1和n2,n3和n4之间有路联接。Edges1表示{{n1,n2},...{n3,n4}}表示n1和n2,n3和n4之间有损坏的路连接。要想让s和d之间至少有一条通道,最小需要维修多少条路。如果无法到达,请返回-1。可能有环,但无自环,重边,可能不联通。n个端点的无向图,编号范围[0,n)。Edges0表示{{n1,n2},...{n3,n4}}表示n1和n2,n3和n4之间有路联接。Edges1表示{{n1,n2},...{n3,n4}}表示n1和n2,n3和n4之间有损坏的路连接。要想让s和d之间至少有一条通道,最小需要维修多少条路。如果无法到达,请返回-1。可能有环,但无自环,重边,可能不联通。
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免费 - 深度优先搜索(BFS)的原理和C++实现深度优先大小:3KBn个端点的无向图,编号范围[0,n)。每个端点最多4条出边。edges表示{{n1,n2},...{n3,n4}}表示n1和n2,n3和n4之间有边联接。求s到d的最少需要经过多少条边。如果无法到达,请返回-1。可能有环,但无自环,重边,可能不联通。n个端点的无向图,编号范围[0,n)。每个端点最多4条出边。edges表示{{n1,n2},...{n3,n4}}表示n1和n2,n3和n4之间有边联接。求s到d的最少需要经过多少条边。如果无法到达,请返回-1。可能有环,但无自环,重边,可能不联通。
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