优先矩阵转化为优先函数
R语言rank函数详细解析

R语⾔rank函数详细解析1.rank函数是什么rank相关⽂档[1]可以译为"返回原数组(?)中各个元素排序(?)后的秩次(?)",表⾯上看确实可以得到次序,但对数组、排序、秩次交待不清。
2.rank函数使⽤情景⽐如,在100⽶赛跑中,甲⼄丙三⼈的成绩为6.8s, 8.1s, 7.2s,那么⽤rank函数排序获得名次:> rank(t <- c(6.8, 8.1, 7.2))[1] 1 3 2再如,甲⼄丙三⼈考试得分为74,92,85,⽤同样⽅法取得名次会适得其反。
当然,我们可以认为执⾏> rank(-(s <- c(74, 92, 85)))[1] 3 1 2可以达到⽬的,但这并未改变rank函数的排序机制。
3.rank函数排序类型rank(x, st = TRUE,ties.method = c("average", "first", "random", "max", "min"))> t <- c(4, NaN, 4, 7, 8, 2, NaN, 9, 9, 7, NaN, 5, 2, 2, 1)#同时对相应元素做好标记> names(t) <- letters[1 : length(t)]通过以上⽅法进⾏排序,得出Resulta b c d e f g h i j k l m n ooriginal4NaN4782NaN997NaN5221average 5.513.0 5.58.510.0 3.014.011.511.58.515.07.0 3.0 3.0 1.0first513681021411129157341random (1)613591021411128157341random (2)513681021411129157431max613691041412129157441min513581021411118157221我们发现,标签"b","g","k"的次序并未发⽣改变,可推断ties.method作⽤在于处理⾮缺失值的顺序。
TSP问题的解决方案

《算法设计与分析》实验报告一学号:姓名:日期:20161230 得分:一、实验内容:TSP问题二、所用算法的基本思想及复杂度分析:1、蛮力法1)基本思想借助矩阵把问题转换为矩阵中点的求解。
首先构造距离矩阵,任意节点到自身节点的距离为无穷大。
在第一行找到最小项a[1][j],从而跳转到第j行,再找到最小值a[j][k],再到第k行进行查找。
然后构造各行允许数组row[n]={1,1…1},各列允许数组colable[n]={0,1,1….1},其中1表示允许访问,即该节点未被访问;0表示不允许访问,即该节点已经被访问。
如果改行或该列不允许访问,跳过该点访问下一节点。
程序再发问最后一个节点前,所访问的行中至少有1个允许访问的节点,依次访问这些节点找到最小的即可;在访问最后一个节点后,再次访问,会返回k=0,即实现访问源节点,得出一条简单回路。
2)复杂度分析基本语句是访问下一个行列中最小的点,主要操作是求平方,假设有n个点,则计算的次页脚内容1数为n^2-n。
T(n)=n*(n-1)=O(n^2)。
2、动态规划法1)基本思想假设从顶点s出发,令d(i, V’)表示从顶点i出发经过V’(是一个点的集合)中各个顶点一次且仅一次,最后回到出发点s的最短路径长度。
推导:(分情况来讨论)①当V’为空集,那么d(i, V’),表示从i不经过任何点就回到s了,如上图的城市3->城市0(0为起点城市)。
此时d(i, V’)=Cis(就是城市i 到城市s 的距离)、②如果V’不为空,那么就是对子问题的最优求解。
你必须在V’这个城市集合中,尝试每一个,并求出最优解。
d(i, V’)=min{Cik +d(k, V’-{k})}注:Cik表示你选择的城市和城市i的距离,d(k, V’-{k})是一个子问题。
综上所述,TSP问题的动态规划方程就出来了:2)复杂度分析和蛮力法相比,动态规划求解tsp问题,把原来时间复杂性O(n!)的排列转化为组合问题,从而降低了时间复杂度,但仍需要指数时间。
矩阵的初等变换规则

矩阵的初等变换规则
(一)初等变换的规则
1. 交换行法:将矩阵中的两行互换,行对应元素也随之改变。
2. 改变系数法:将矩阵中的某行乘以一定的非零常数,行对应的元素也随之改变。
3. 复合法:将矩阵中的某行乘以一定的非零常数后,与另一行按和或差的方法结合,行对应的元素也随之改变。
4. 交换列法:将矩阵中的两列互换,列对应的元素也随之改变。
(二)初等变换的意义
初等变换是用来将一个线性方程组转化为一个有解的线性方程。
使用初等变换的原则,如将两个方程乘以不同的负数,甚至一步就能解出有解的线性方程,使方程系数矩阵更加简洁,容易操作。
同时这也可以使我们更加清楚地理解线性方程和不同解的对应关系。
(三)初等变换的应用
1. 运用初等变换可以将零向量和零矩阵转换为方便求解的标准乘法型和齐次方程组。
2. 初等变换可以用来求解边界值来解决边界值问题,为做出最终的选择提供保障。
3. 使用初等变换可以有效地求解线性方程组,给出正确的结果,对计
算机科学方面有很大帮助。
4. 初等变换可以用来求解有关矩阵与特征值、特征向量的求解问题,计算机硬件和软件设计中也有着广泛的应用。
2015蒋立源《编译原理》第3版桂电期末复习作业答案概论

《编译原理》课后习题答案第一章1.解:源程序是指以某种程序设讣语言所编写的程序。
IJ标程序是指编译程序(或解释程序)将源程序处理加工而得的另一种语言(IJ标语言)的程序。
翻译程序是将某种语言翻译成另一种语言的程序的统称。
编译程序与解释程序均为翻译程序,但二者工作方法不同。
解释程序的特点是并不先将高级语言程序全部翻译成机器代码,而是每读入一条高级语言程序语句,就用解释程序将其翻译成一段机器指令并执行之,然后再读入下一条语句继续进行解释、执行,如此反复。
即边解释边执行,翻译所得的指令序列并不保存。
编译程序的特点是先将高级语言程序翻译成机器语言程序,将其保存到指定的空间中,在用户需要时再执行之。
即先翻译、后执行。
2.解:一般说来,编译程序主要曲词法分析程序、语法分析程序、语义分析程序、中间代码生成程序、代码优化程序.Ll标代码生成程序、信息表管理程序、错误检查处理程序组成。
3.解:C 语言的关键字有:auto break CaSe Char COnSt COntinUe default do double elseenum extern float for goto if int IOng register return ShOrt Signed SiZeOf Static StrUCtSWitCh typedef UniOn UnSigned VOid VOlatile Whileo上述关键字在C语言中均为保留字。
4.解:C语言中括号有三种:{},[], O o其中,{}用于语句括号;[]用于数组;O用于函数(定义与调用)及表达式运算(改变运算顺序)。
C 语言中无END关键字。
逗号在C语言中被视为分隔符和运算符,作为优先级最低的运算符,运算结果为逗号表达式最右侧子表达式的值(如:(d,b,C,d)的值为d) O5.略第二章2 •构造产生下列语言的文法(1){anbn I n≥0)解:对应文法为G(S)二({S}, {a, b}, { Sf £ aSb },S)(2){anbmcp ∣n, m, p≥0}解:对应文法为G(S) = ({S, X, Y}, {a,b,c}, {S→aS X, X→bX Y, Y→cY £},S)(3){an # bn n≥0} U {cn # dn n≥O}解:对应文法为G(S) = ({S,X,Y}, {a,b, c,d,#}, {S→X, S→Y, X→aXb∣tt, Y →cYd∣# },S)(4){w#wr# I w?{O, 1}*, Wr 是W 的逆序排列}解:G(S) = ({S,W,R}, {O, 1,#}, {ST#, W→OWO∣1W1∣#},S)(5)任何不是以O打头的所有奇整数所组成的集合解:G(S) = ({S,A,B,I, J}, {-,0, 1,2,3,4,5,6,7, & 9},{S-J IBJ,B- OB IB e, I->J∣2∣4∣6∣8,Jδl13151719}, S)(6)所有偶数个0和偶数个1所组成的符号串集合解:对应文法为SfoA IBe AfOS lC BfoC ; IS CfIA OB7 •解:^Cb是文法G[S]中的句子,相应语法树是:最右推导:S=>aAcB=>aAcb=>aacb最左推导:S=>aAcB=>aacB=>aacb(2)aabacbadcd不是文法G[S]中的句子因为文法中的句子不可能以非终结符d结尾< 3) aacbccb不是文法G[S]中的句子可知,aacbccb仅是文法G[S]的一个句型的一部分,而不是一个句子。
自底向上的语法分析解读

程序4-4 简单优先分析驱动程序
int parser(void){ int i=0,k=0,r;stack[0]='#'; r=a[k++]; do{ int j,LeftSide; while(!IsHigherThan(stack[i],r)) {stack[++i]=r;r=a[k++];} j=i; while(! IsLowerThan (stack[j-1], stack[j])) j--; LeftSide= RightSideOfAProduction (stack[j],stack[i],i-j+1); if(LeftSide){ /*LeftSide!=0 means the production exists */ i=j;stack[i]=LeftSide; }else /* There is no production which matches the right side */ if(i==2 && r=='#' && stack[i] == STARTSYSBOL) return SUCCESS; else return ERROR; } while (1); } /* end of parser */
与的句柄之间的关系必有下述情况之一: A A
A
… … s t ... … … s t … ... … … s t … ... 1. s在句柄中, 3. s不在句柄中,而t 2. s与t均在句 而t不在句柄中 在句柄中 柄中 对于上述情况,我们规定, 情况1: s>t; 情况2: s=t; 情况3: s<t 另外,还有一种情况,就是s和t均不在句柄中,那么一定存在某句 型使得它们进入上述三种情况之一.
DCM介绍

DCM介绍1DCM简介DCM全称为Dimensional Constraint Manager(标注约束管理器)。
它是由软件模块的形式发布,可以和应用程序进行集成,来完成二维CAD领域的参数化设计功能。
1.1DCM提供的功能DCM作为一个软件组件,可以操作几何设计来满足给定的约束条件。
DCM 关注于二维空间(或者三维空间的二维子空间)的无界限的直线、圆、点和参变量几何体。
它包括了两类约束,分别是标注约束(长度和角度)以及逻辑(几何)约束(比如平行、垂直、相切和同心)。
当调用DCM进行计算约束时,以下两个步骤会执行:●DCM首先分析几何体之间的相对关系,并且决定使用什么样的解决方案;●DCM重新计算几何体以满足标注约束的需要。
在使用约束的设计过程中,这两个步骤可以识别和求解问题域。
它可以保证几何体不依赖于任何的问题域进行重新求解,同时可以避免任何可能影响几何体的相对位置的改变。
它还可以保证仅仅当标注值改变时快速的进行重新计算(因为求解过程的第一个步骤不需要进行重复)。
为了给设计者提供最大的灵活性,DCM使用的算法与几何约束体以及标注约束的顺序是无关的,也就是说可以在任意时刻添加、删除以及改变约束。
通过上述机制,应用程序可以通过恢复相关的约束几何体以及标注约束找回先前的状态。
DCM的一个最主要的特性是它可以用来处理欠约束和过约束数据,这样用户就可以很容易的建立完全约束。
欠约束是指没有足够的标注和逻辑约束来唯一的确定几何体数据;而过约束是指几何体数据含有过多的或者相冲突的标注和逻辑约束。
欠约束几何体通过计算可以满足应用到其的任何约束,即使这些约束不能唯一的定义这个几何体。
这种情况下,应用程序可以影响DCM返回的实际的求解值。
1.2在应用程序中使用DCMDCM有一个很大的优点,就是它专门设计为一个模块,可以加入到任何的应用程序中。
在任何可能的地方,DCM总是使用非迭代的算法从而使得DCM运算速度非常快。
基于Vague集的TOPSIS法求解目标优先级

同 。 义 目标类 型 影 响系数 (D) ( ) o 1 。 定 , , ∈E ,]
1 2 目标 优 先级 函数 .
离 我方 防 区越远 , 目标 优先 级 越低 ; 之 越 高 ; 目 反 ⑥
标 飞 临 我方 防 区时 间越 长 , 武器 系 统用 于 目标 分 配 及射 击 准备 的时 间越充 分 , 目标 优先 级越 低 , 之越 反 高。
VO . 3 NO 5 1 7, .
M a 2 2 y, 01
火 力 与 指 挥 控 制
FieCo r l& Comma d Conr l r nto n to
第 3 7卷 第 5期 21 0 2年 5月
文 章 编 号 :0 2O4 (O 2O —1 00 1 0 一6 O 2 1 ) 50 4— 4
Re e r h o s a c n TOPS S Ba e g e s Us d t I - s d Va ue S t e o S l e Ta g t i r t v l o v r e s Pr o iy Le e s
TONG u S J n. HAN n l Ga —i n
目标 优先 级 函数是 反 映 目标 优 先级 高低 的数 学
量 。 设 目标 i 假 的优先 级 函数 为 P , o 1 , 值 P ∈E , ] 其
反 映 目标 i 所有 目标 中的排 序 位数 , 越 大 , 在 p值 对
应 目标 i 的排序 越靠 前 。 当有上 级 指示 作用 于 目标 i 时, 优先 级 最高 , 排在第 一 位 。此 时取 P 一1 当没 应 ;
一
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
个 真 隶 属 函 数 t 一 个 假 隶 属 函 数 表 示 , 和
TSP问题的解决方案

《算法设计与分析》实验报告一学号: 姓名:日期: 20161230 得分:一、实验内容:TSP问题二、所用算法的基本思想及复杂度分析:1、蛮力法1)基本思想借助矩阵把问题转换为矩阵中点的求解.首先构造距离矩阵,任意节点到自身节点的距离为无穷大.在第一行找到最小项a[1][j],从而跳转到第j行,再找到最小值a[j][k],再到第k行进行查找。
.然后构造各行允许数组row[n]={1,1…1},各列允许数组colable[n]={0,1,1….1},其中1表示允许访问,即该节点未被访问;0表示不允许访问,即该节点已经被访问。
如果改行或该列不允许访问,跳过该点访问下一节点。
程序再发问最后一个节点前,所访问的行中至少有1个允许访问的节点,依次访问这些节点找到最小的即可;在访问最后一个节点后,再次访问,会返回k=0,即实现访问源节点,得出一条简单回路。
2)复杂度分析基本语句是访问下一个行列中最小的点,主要操作是求平方,假设有n个点,则计算的次数为n^2—n。
T(n)=n*(n-1)=O(n^2).2、动态规划法1)基本思想假设从顶点s出发,令d(i,V’)表示从顶点i出发经过V’(是一个点的集合)中各个顶点一次且仅一次,最后回到出发点s的最短路径长度。
推导:(分情况来讨论)①当V’为空集,那么d(i, V’),表示从i不经过任何点就回到s了,如上图的城市3—>城市0(0为起点城市)。
此时d(i,V')=Cis(就是城市i 到城市s 的距离)、②如果V’不为空,那么就是对子问题的最优求解.你必须在V’这个城市集合中,尝试每一个,并求出最优解。
d(i, V')=min{Cik + d(k,V'-{k})}注:Cik表示你选择的城市和城市i的距离,d(k, V’—{k})是一个子问题。
综上所述,TSP问题的动态规划方程就出来了:2)复杂度分析和蛮力法相比,动态规划求解tsp问题,把原来时间复杂性O(n!)的排列转化为组合问题,从而降低了时间复杂度,但仍需要指数时间。
编译原理第六章答案

第6 章自底向上优先分析第1 题已知文法G[S]为:S→a|∧|(T)T→T,S|S(1) 计算G[S]的FIRSTVT 和LASTVT。
(2) 构造G[S]的算符优先关系表并说明G[S]是否为算符优先文法。
(3) 计算G[S]的优先函数。
(4) 给出输入串(a,a)#和(a,(a,a))#的算符优先分析过程。
答案:文法展开为:S→aS→∧S→(T)T→T,ST→S(1) FIRSTVT - LASTVT 表:表中无多重人口所以是算符优先(OPG)文法。
友情提示:记得增加拓广文法S`→#S#,所以# FIRSTVT(S),LASTVT(S) #。
(3)对应的算符优先函数为:Success!对输入串(a,(a,a))# 的算符优先分析过程为:Success!第2 题已知文法G[S]为:S→a|∧|(T)T→T,S|S(1) 给出(a,(a,a))和(a,a)的最右推导,和规范归约过程。
(2) 将(1)和题1 中的(4)进行比较给出算符优先归约和规范归约的区别。
答案:(2)算符优先文法在归约过程中只考虑终结符之间的优先关系从而确定可归约串,而和非终结符无关,只需知道把当前可归约串归约为某一个非终结符,不必知道该非终结符的名字是什么,因此去掉了单非终结符的归约。
规范归约的可归约串是句柄,并且必须准确写出可归约串归约为哪个非终结符。
第3题:有文法G[S]:S VV T|ViTT F|T+FF )V*|((1) 给出(+(i(的规范推导。
(2) 指出句型F+Fi(的短语,句柄,素短语。
(3) G[S]是否为OPG?若是,给出(1)中句子的分析过程。
因为该文法是OP,同时任意两个终结符的优先关系唯一,所以该文法为OPG。
(+(i(的分析过程第4题文法G[S]为:S→S;G|GG→G(T)|HH→a|(S)T→T+S|S(1)构造G[S]的算符优先关系表,并判断G[S]是否为算符优先文法。
(2)给出句型a(T+S);H;(S)的短语、句柄、素短语和最左素短语。
《编译原理》课后习题答案第二章

4、试为文法G[P]:
P∷=begin S end S∷=A|C
A∷=V:=E C∷=if E then S
E∷=V E∷=E+V V∷=i
采用某种程序设计语言构造递归下降识别程序。
解:由于文法存在左递归,进行文法等价变换,得到等价文法G′[P]:
步骤三检查可得f的值与原有的优先矩阵一致所以上表函数即为所求优先函数bell有向图法形式化步骤一构造布尔矩阵b步骤二使用warshall算法构造布尔矩阵b1521步骤三则优先函数为
第二章
习题1
6.答:省略表示法:{1.3,1.33,1.333…};描述表示法:{1.3i|i=1,2,3…}
7.答:x+={0,12,123,1234…};
最小化:
(2)由e构造转换系统:
去ε弧及无用状态和死状态:
因为现在只有一个状态,所以无需再最小化,此时就是最小化.
13.解:建立方程组如下:
W=Ua+Vb ①
U=Va+c ②
V=Ub+c ③
把③代入②得,U=(Ub+c)a+c
=Uba+ca+c
把它改写成U=(ca+c){ba},因此U=(ca|c){ba} ④
follow(E)={#,)}
follow(E′)={#,)}
follow(T)={#,),+,-}
follow(T′)={#,),+,-}
follow(F)={*,/,#,),+,-}
识别输入符号串i*i-(i+i)/i,则识别过程
步骤 栈 输入 输出
0 #E i*i-(i+i)/i# E∷=TE′
算符优先算法

算符优先算法1. 算符优先算法简介算符优先算法(Operator Precedence Parsing)是一种用于解析和计算表达式的方法。
它通过定义运算符之间的优先级和结合性来确定表达式的计算顺序,从而实现对表达式的准确解析和计算。
在算符优先算法中,每个运算符都被赋予一个优先级,表示其与其他运算符之间的优先关系。
根据这些优先级规则,可以将一个表达式转化为一个操作符和操作数构成的序列,并按照一定的顺序进行计算。
2. 算符优先文法在使用算符优先算法进行解析时,需要定义一个文法来描述运算符之间的关系。
这个文法称为算符优先文法。
一个典型的算符优先文法由以下三部分组成:1.终结符:表示可以出现在表达式中的基本元素,例如数字、变量名等。
2.非终结符:表示可以出现在表达式中但不能作为最终结果输出的元素,例如运算符。
3.产生式:描述了如何将非终结符转化为终结符或其他非终结符。
通过定义合适的产生式规则,可以建立起非终结符之间的优先关系。
这些优先关系决定了表达式中运算符的计算顺序。
3. 算符优先表算符优先表(Operator Precedence Table)是算符优先算法的核心数据结构之一。
它用于存储运算符之间的优先级和结合性信息。
一个典型的算符优先表由以下几部分组成:1.终结符集合:包含所有可能出现在表达式中的终结符。
2.非终结符集合:包含所有可能出现在表达式中的非终结符。
3.优先关系矩阵:用于存储运算符之间的优先关系。
矩阵中每个元素表示两个运算符之间的关系,例如“<”表示左运算符优先级低于右运算符,“>”表示左运算符优先级高于右运算符。
“=”表示两个运算符具有相同的优先级。
通过使用算符优先表,可以根据当前输入字符和栈顶字符来确定下一步应该进行的操作,例如移进、规约等。
4. 算法流程下面是一个简化版的算法流程:1.初始化输入串、操作数栈和操作符栈。
2.从输入串中读取一个字符作为当前输入字符。
3.如果当前输入字符为终结符,则进行移进操作,将其压入操作数栈,并读取下一个输入字符。
第三章 确定隶属函数方法

5
二、优先关系法 设U={u1,u2,u3,u4,u5},先将U中元素具有 A 的程度排序, ~ 再依次建立U中元素隶属于 A的程度,从而得到 A ~ ~ 的优先关系矩阵: 1、建立 A 的优先关系矩阵: 、 ~
C = ( cij ) n×n
其中:
cii =0, cij ∈[0,1], cij +cji =1
若按
A(uik ) = 1 − k − 1: ~
n
A = 1/ u1 + 0.75/ u2 +1/ u3 + 0.5/ u4 ~
三、相对比较法: 相对比较法: 通过二元相对比较来完成 1、建立比较关系矩阵 、
c = (cij ) n×n
其中,(1)ui与u j (i ≠ j ) 比较时,如果 u i 相对于 u j 具有 A 的程度为 ~
cij
(2) ii c
,则
u j 具有 A 的程度为 c ji ~
=1
∗
2、建立相及矩阵 c 、
∗
= (cij
∗
)
n× n
cij cij = max (cij , c ji )
3、确定U中元素具有 A 的顺序 、确定 中元素具有
~
c ∗ 中每一行取最小值,得各行的α i ,α i 的大小顺序即为 u i 的顺序。 将
ui 排在第1 位, (未必唯一,可以并列),然后c中去除第一位已排的
1
那些对象所在行、列,对新矩阵重复上述做法,可选出第2、3、…… 直至全排完。
3、根据2中排的顺序确定 A 、根据 中排的顺序确定
~
A = ∑ A(u i ) / u i ~
A 式中, (ui ) 依赖于 u i 所排位置,位置越前,越优先,越接近于1。
第6章自底向上优先分析法

第6章⾃底向上优先分析法⾃底向上分析⽅法,也称移进-归约分析法,粗略地说它的实现思想是对输⼊符号串⾃左向右进⾏扫描,并将输⼊符逐个移⼊⼀个后进先出栈中,边移⼊边分析,⼀旦栈顶符号串形成某个句型的句柄时,(该句柄对应某产⽣式的右部),就⽤该产⽣式的左部⾮终结符代替相应右部的⽂法符号串,这称为归约。
重复这⼀过程直到归约到栈顶中只剩⽂法的开始符号时则为分析成功,也就确认输⼊串是⽂法的句⼦。
本章将在介绍⾃底向上分析思想基础上,着重介绍算符优先分析法。
例6.1,设⽂法G[S]为:(1)S→aAcBe(2)A→b(3)A→Ab(4)B→d对输⼊串abbcde#进⾏分析,检查该符号串是否是G[S]的句⼦。
由于⾃底向上分析的移进-归约过程是⾃顶向下最右推导的逆过程,⽽最右推导为规范推导,⾃左向右的归约过程也称为规范归约。
容易看出对输⼊串abbcde的最右推导为:S aAcBe aAcde aAbcde abbcde由此我们可以构造它的逆过程即归约过程。
先设⼀个后进先出的符号栈,并把句⼦左括号”#”号放⼊栈底。
对上述分析过程也可看成⾃底向上构造语法树的过程,每步归约都是构造⼀棵⼦树,最后当输⼊串结束时刚好构造出整个语法树。
在上述移进-归约或⾃底向上构造语法树的过程中,考虑⼏个问题:u 何时移进?u 何时归约?u 将哪个字符串归约?当⼀个⽂法⽆⼆义性时,那么它对⼀个句⼦的规范推导是唯⼀的,规范规约也必然是唯⼀的。
因⽽每次归约时要找当前句型的句柄,也就是说,任何时候栈中的符号串和剩余的输⼊串组成⼀个句型,当句柄出现在栈顶符号串中时,则可⽤句柄归约,这样⼀直归约到输⼊串只剩结束符,⽂法符号栈中只剩开始符号。
由此可见,⾃底向上分析的关键问题是在分析过程中如何确定句柄,即如何知道何时在栈顶符号串中已形成某句型的句柄。
然⽽⾃底向上的分析算法很多,我们仅在本章和第7章介绍⽬前常⽤的算符优先分析和LR类分析法。
6.1 ⾃底向上优先分析法概述优先分析法⼜可分简单优先法和算符优先分析法。
用于稀疏矩阵的自动重新排序的技术的制作方法

用于稀疏矩阵的自动重新排序的技术的制作方法自动重新排序是指根据一定的规则和算法对稀疏矩阵进行重新排序,以达到优化矩阵性能和提高计算效率的目的。
以下是50种用于稀疏矩阵的自动重新排序技术的制作方法,并提供详细描述:1. 最小度自动重新排序(Minimum Degree):使用最小度算法对矩阵进行重新排序,将具有最小度的节点放置在前面。
2. 基于对称性的重新排序:利用对称性将某些节点的排序归并到一起,减少计算中的重复操作。
3. 组织矩阵图的拓扑结构:通过分析矩阵的拓扑结构,确定节点之间的联系和依赖关系,进行重新排序。
4. 基于代数结构的重新排序:使用矩阵的代数结构,如三角形、对角线等特征,进行节点的重新排序。
5. 二分图自动重新排序:将矩阵图划分为两个二分图,并分别对两个二分图进行重新排序,然后合并得到最终的重新排序结果。
6. 良好的欧几里得距离重新排序:将矩阵中具有相似特征的节点放置在较近的位置,以减少计算中的跳跃访问。
7. 矩阵剖分自动重新排序:根据矩阵的剖分类型,如水平剖分、垂直剖分等,将剖分后的节点进行重新排序。
8. 快速整数排序算法:使用快速整数排序算法将矩阵中的节点进行快速排序,以提高排序效率。
9. 矩阵扫描线自动重新排序:通过扫描矩阵的每一行或每一列,确定节点的访问顺序,进行重新排序。
10. 基于节点聚类的重新排序:将具有相似特征的节点进行聚类,然后对每个聚类集合进行重新排序。
11. 优先级队列自动重新排序:使用优先级队列对节点进行排序,将优先级较高的节点放置在前面。
12. 基于人工智能的重新排序:利用人工智能算法,如遗传算法、模拟退火算法等,对节点进行重新排序。
13. GPU加速自动重新排序:利用图形处理器(GPU)对矩阵进行重新排序,以加速计算过程。
14. 基于基因算法的重新排序:使用基因算法对矩阵中的节点进行重新排序,以找到排序结果的全局最优解。
15. 基于红黑树的重新排序:使用红黑树数据结构对节点进行排序,以实现高效的重新排序过程。
优先矩阵转化为优先函数
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一种方便地求算符优先函数的方法——迭代法若已知运算符之间的优先关系,可按如下步骤构造优先函数:1、对每个运算符a(包括#在内)令f(a)=g(a)=12、如果a⋗b且f(a)<=g(b)令f(a)=g(b)+13、如果a⋖b且f(a)>=g(b)令g(b)= f(a)+14、如果a≐b而f(a) ≠g(b),令min{f(a),g(b)}=max{f(a),g(b)}5、重复2~4,直到过程收敛。
如果重复过程中有一个值大于2n,则表明不存在算符优先函数。
代码为:#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#define MaxSize 100#define MaxOp 9struct{char ch; //运算符int pri; //优先级}lpri[]={{'+',1},{'-',1},{'*',1},{'/',1},{'(',1},{')',1},{'#',1}},rpri[]={{'+',1},{'-',1},{'*',1},{'/',1},{'(',1},{')',1},{'#',1}};int f(char op) //求左运算符op的优先级{int i;for (i=0;i<MaxOp;i++)if (lpri[i].ch==op) return lpri[i].pri;}int g(char op) //求右运算符op的优先级{int i;for (i=0;i<MaxOp;i++)if (rpri[i].ch==op) return rpri[i].pri;}/*int InOp(char ch) //判断ch是否为运算符{if (ch=='(' || ch==')' || ch=='+' || ch=='-' || ch=='*' || ch=='/'||ch=='#') return 1;elsereturn 0;char Precede(char c1,char c2){int i=0,j=0;static char array[49]={'>', '>', '<', '<', '<', '>', '>','>', '>', '<', '<', '<', '>', '>','>', '>', '>', '>', '<', '>', '>','>', '>', '>', '>', '<', '>', '>','<', '<', '<', '<', '<', '=', '!','>', '>', '>', '>', '!', '>', '>','<', '<', '<', '<', '<', '!', '='};switch(c1) /* i为下面array的横标*/{case '+' : i=0;break;case '-' : i=1;break;case '*' : i=2;break;case '/' : i=3;break;case '(' : i=4;break;case ')' : i=5;break;case '#' : i=6;break;}switch(c2) /* j为下面array的纵标*/{case '+' : j=0;break;case '-' : j=1;break;case '*' : j=2;break;case '/' : j=3;break;case '(' : j=4;break;case ')' : j=5;break;case '#' : j=6;break;}return (array[7*i+j]); /* 返回运算符*/}void main()int i,j,k=1;while(k!=0){k=0;for(i=0;i<7;i++){for(j=0;j<7;j++){if(Precede(lpri[i].ch,rpri[j].ch)=='>'&&f(lpri[i].ch)<=g(rpri[j].ch)){ lpri[i].pri=rpri[j].pri+1;k=1;}else if(Precede(lpri[i].ch,rpri[j].ch)=='<'&&f(lpri[i].ch)>=g(rpri[j].ch)){ rpri[j].pri=lpri[i].pri+1;k=1;}}}}printf(" ");for(i=0;i<7;i++)printf("%3c",lpri[i].ch);printf("\n");printf("入栈优先函数f:");for(i=0;i<7;i++)printf("%3d",lpri[i].pri);printf("\n");printf("比较优先函数g:");for(i=0;i<7;i++)printf("%3d",rpri[i].pri);printf("\n");}。
矩阵按列优先压缩对应关系
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矩阵按列优先压缩对应关系
矩阵按列优先压缩对应关系是指将矩阵中的元素按照列的顺序进行压缩,并记录下每个元素在压缩后的向量中的位置。
对于一个m行n列的矩阵,按列优先压缩对应关系如下:
1. 创建一个大小为mn的一维向量compressed,用于存储压缩后的矩阵元素。
2. 遍历矩阵的每一列,从上到下依次将每个元素存入compressed中,存储顺序为第一列的元素,之后是第二列的元素,以此类推。
3. 创建一个大小为mn的一维向量mapping,用于记录每个矩阵元素在compressed中的位置。
4. 遍历矩阵的每一个元素,记录它在compressed中的位置,并将该位置存入mapping中。
通过按列优先压缩对应关系,可以将二维矩阵转化为一维向量并保持元素顺序,同时记录下每个元素在压缩向量中的位置,方便在需要时能够根据位置快速定位到对应的元素。
np.ravel函数
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np.ravel函数
Numpy的ravel()函数是将给定的多维数组(ndarray)转换为一维数组,它是Numpy库常用的函数之一。
一、 np.ravel函数
np.ravel()函数是numpy中的一种非常有用的函数,它可以将多维数组转化为一维数组,它的主要作用是将多维数组展开成一维数组,它的返回值也是一个数组。
二、 np.ravel语法格式
np.ravel(a, order = 'C')
其中,a为输入的多维数组,order表示展开方式,默认值为“C”,表示按行优先;若是“F”,则按列优先。
三、 np.ravel功能特征
1. np.ravel可以将多维数组展开为一维数组,它的输出结果是一个一维数组,但是它不会改变原来的多维数组。
2. 如果输入多维数组的元素都是数字,np.ravel函数会将其展开为一维数组,而如果输入多维数组的元素是元组,则np.ravel函数会将其展开为一个二维数组。
3. np.ravel函数可以接受多维数组作为参数,并返回一个一维数组。
4. np.ravel函数可以接受参数order,order参数可以控制展开的顺序,order的默认值是“C”,表示按行优先;若是“F”,则按列优先。
四、 np.ravel应用
np.ravel函数可以用于各种多维数组的操作,例如在机器学习的数据预处理过程中,将多维数组转化为一维数组,以便于进一步的处理工作。
也可以使用np.ravel()函数对矩阵进行行扫描和列扫描。
此外,np.ravel函数还可以用于计算矩阵的行列式,计算特征值和特征向量等。
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一种方便地求算符优先函数的方法——迭代法
若已知运算符之间的优先关系,可按如下步骤构造优先函数:
1、对每个运算符a(包括#在内)令f(a)=g(a)=1
2、如果a⋗b且f(a)<=g(b)令f(a)=g(b)+1
3、如果a⋖b且f(a)>=g(b)令g(b)= f(a)+1
4、如果a≐b而f(a) ≠g(b),令min{f(a),g(b)}=max{f(a),g(b)}
5、重复2~4,直到过程收敛。
如果重复过程中有一个值大于2n,则
表明不存在算符优先函数。
代码为:
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#define MaxSize 100
#define MaxOp 9
struct
{
char ch; //运算符
int pri; //优先级
}
lpri[]={{'+',1},{'-',1},{'*',1},{'/',1},{'(',1},{')',1},{'#',1}},
rpri[]={{'+',1},{'-',1},{'*',1},{'/',1},{'(',1},{')',1},{'#',1}};
int f(char op) //求左运算符op的优先级
{
int i;
for (i=0;i<MaxOp;i++)
if (lpri[i].ch==op) return lpri[i].pri;
}
int g(char op) //求右运算符op的优先级
{
int i;
for (i=0;i<MaxOp;i++)
if (rpri[i].ch==op) return rpri[i].pri;
}
/*int InOp(char ch) //判断ch是否为运算符
{
if (ch=='(' || ch==')' || ch=='+' || ch=='-' || ch=='*' || ch=='/'||ch=='#') return 1;
else
return 0;
char Precede(char c1,char c2)
{
int i=0,j=0;
static char array[49]={
'>', '>', '<', '<', '<', '>', '>',
'>', '>', '<', '<', '<', '>', '>',
'>', '>', '>', '>', '<', '>', '>',
'>', '>', '>', '>', '<', '>', '>',
'<', '<', '<', '<', '<', '=', '!',
'>', '>', '>', '>', '!', '>', '>',
'<', '<', '<', '<', '<', '!', '='};
switch(c1) /* i为下面array的横标*/
{
case '+' : i=0;break;
case '-' : i=1;break;
case '*' : i=2;break;
case '/' : i=3;break;
case '(' : i=4;break;
case ')' : i=5;break;
case '#' : i=6;break;
}
switch(c2) /* j为下面array的纵标*/
{
case '+' : j=0;break;
case '-' : j=1;break;
case '*' : j=2;break;
case '/' : j=3;break;
case '(' : j=4;break;
case ')' : j=5;break;
case '#' : j=6;break;
}
return (array[7*i+j]); /* 返回运算符*/
}
void main()
int i,j,k=1;
while(k!=0)
{
k=0;
for(i=0;i<7;i++)
{
for(j=0;j<7;j++)
{
if(Precede(lpri[i].ch,rpri[j].ch)=='>'&&f(lpri[i].ch)<=g(rpri[j].ch))
{ lpri[i].pri=rpri[j].pri+1;k=1;}
else if(Precede(lpri[i].ch,rpri[j].ch)=='<'&&f(lpri[i].ch)>=g(rpri[j].ch))
{ rpri[j].pri=lpri[i].pri+1;k=1;}
}
}
}
printf(" ");
for(i=0;i<7;i++)
printf("%3c",lpri[i].ch);
printf("\n");
printf("入栈优先函数f:");
for(i=0;i<7;i++)
printf("%3d",lpri[i].pri);
printf("\n");
printf("比较优先函数g:");
for(i=0;i<7;i++)
printf("%3d",rpri[i].pri);
printf("\n");
}。