算法程序代码

合集下载

100个python算法实例

100个python算法实例

100个python算法实例Python算法是指用Python编写的解决问题或处理数据的方法和步骤。

Python是一种通用的、高级的编程语言,具有简单易学、可读性强、代码简洁等特点,非常适合用于编写各种算法。

下面将给出100个Python算法实例的相关参考内容,不包含任何链接。

1. 阶乘算法阶乘算法用于计算一个正整数的阶乘,即n! = n * (n-1) * ... * 2 * 1。

可以使用递归或循环的方式实现,以下是一个示例代码:```pythondef factorial(n):if n == 0:return 1else:return n * factorial(n-1)```2. 斐波那契数列算法斐波那契数列由0和1开始,后面的每一项都是前两项的和。

可以使用递归或循环的方式实现,以下是一个示例代码:```pythondef fibonacci(n):if n <= 0:return 0elif n == 1:return 1else:return fibonacci(n-1) + fibonacci(n-2)```3. 冒泡排序算法冒泡排序是一种简单的排序算法,通过不断比较相邻的两个元素并交换位置,使得最大(或最小)的元素逐渐“冒泡”到最后(或最前)。

以下是一个示例代码:```pythondef bubble_sort(lst):n = len(lst)for i in range(n - 1):for j in range(n - 1 - i):if lst[j] > lst[j + 1]:lst[j], lst[j + 1] = lst[j + 1], lst[j]return lst```4. 快速排序算法快速排序是一种高效的排序算法,通过选择一个基准元素,将小于该基准的元素移到左侧,大于该基准的元素移到右侧,然后递归地对左右两个部分进行排序。

以下是一个示例代码:```pythondef quick_sort(lst):if len(lst) <= 1:return lstelse:pivot = lst[0]less = [x for x in lst[1:] if x <= pivot]greater = [x for x in lst[1:] if x > pivot]return quick_sort(less) + [pivot] + quick_sort(greater)```5. 二分查找算法二分查找算法是一种快速查找有序列表中特定元素位置的算法,通过不断将待查找范围缩小一半的方式进行查找。

全变分算法程序代码

全变分算法程序代码

全变分算法程序代码全变分算法(Total Variation algorithm)是一种应用广泛的图像处理算法,可用于去噪、图像复原和增强等任务。

下面将介绍全变分算法程序代码的实现方法。

1. 算法概述全变分算法是一种基于图像梯度的优化方法,其核心思想是通过对梯度的限制来进行图像的处理。

具体而言,它尝试通过设计出一个损失函数,使得图像的总梯度变化尽可能小,同时尽可能保留原始图像的特征。

2. 程序实现在 MATLAB 中,可以使用 tvdip 程序包(Total Variation Denoising Image Processing Toolbox)来实现全变分算法。

它提供了更加简便的接口,使得开发者可以轻松地实现图像去噪等应用。

使用 tvdip 时需要先导入程序包,然后读取待处理的图像。

接着,可以调用 denoise 函数,传入需要处理的图像和一些必要的参数,例如惩罚系数、终止条件等。

例如:```matlabpkg load image % 导入程序包img = imread('noisy_image.png'); % 读取待处理的图像D = denoise(img, 'Lambda', 0.1, 'MaxIter', 100); % 调用denoise 函数进行处理```其中,Lambda 表示惩罚系数,值越大图像的平滑程度越高;MaxIter 表示迭代次数,值越大处理时间越长,但结果可能更加准确。

需要注意的是,tvdip 程序包依赖于 Image Processing Toolbox,因此需要先安装这个工具箱。

3. 结语全变分算法是一种有效的图像处理算法,可以用于去噪、图像复原和增强等任务。

针对 MATLAB 用户,使用 tvdip 程序包可以方便地实现该算法。

这种基于梯度限制的优化方法,不仅简单有效,而且具有广泛的应用前景。

简易计算器程序源代码

简易计算器程序源代码

简易计算器程序源代码下面是一个简易计算器程序的源代码,它可以执行基本的四则运算:```python#定义加法函数def add(x, y):return x + y#定义减法函数def subtract(x, y):return x - y#定义乘法函数def multiply(x, y):return x * y#定义除法函数def divide(x, y):if y == 0:return "除数不能为0"else:return x / y#显示菜单print("选择操作:")print("1. 相加")print("2. 相减")print("3. 相乘")print("4. 相除")#获取用户输入choice = input("输入你的选择(1/2/3/4): ")#获取用户输入的两个数字num1 = float(input("输入第一个数字: "))num2 = float(input("输入第二个数字: "))#根据用户选择执行相应操作if choice == '1':print(num1, "+", num2, "=", add(num1, num2))elif choice == '2':print(num1, "-", num2, "=", subtract(num1, num2)) elif choice == '3':print(num1, "*", num2, "=", multiply(num1, num2)) elif choice == '4':print(num1, "/", num2, "=", divide(num1, num2))else:print("请输入有效的选择")```运行这个程序,你将看到一个简易的计算器菜单。

计算方法(各种方法的程序源代码)

计算方法(各种方法的程序源代码)

第一章求根公式法:#include<stdio.h>#include<math.h>main(){int a,b,c;double x1,x2,d=0.0;printf("请输入a,b,c的值:\n");scanf("%d,%d,%d",&a,&b,&c);d=b*b-4*a*c;if(d>=0){if(d>0){x1=(-b+sqrt(d))/(2*a);x2=(-b-sqrt(d))/(2*a);printf("方程的两根为x1=%f,x2=%f\n",x1,x2);}else{ x1=-b/(2*a);x2=x1;printf("方程的两根为x1=%f,x2=%f\n",x1,x2);}}else{printf("方程无实根\n");}return 0;}二分法:#include<stdio.h>#include<math.h>double f(double x){double y;y=x*x*x-2*x-5;return y;}main(){double a=2.0,b=3.0,x;if(f(a)*f(b)<0.0){do{x=(a+b)/2.0;if(f(a)*f(x)<0.0){b=x;continue;}if(f(x)*f(b)<0.0)a=x;}while(fabs(a-b)>0.01);}else printf("没有实根");printf("实根为%f",x);return 0;}第二章拉格朗日插值:#include <iostream>#include <iomanip>#include <stdlib.h>using namespace std;#define N 100void lagrange(){int n,k,m,q=1;float x[N],y[N],xx,yyy1,yyy2,yy1,yy2,yy3;cout<<"请输入X的个数:";cin>>n;for(k=0;k<=n-1;k++){cout<<"请输入X"<<k<<"的值:";cin>>x[k];cout<<"请输入Y"<<k<<"的值:";cin>>y[k];}system("cls");cout<<"则Xi与Yi表格如下:"<<endl;cout<<"Xi"<<"";for(k=0;k<=n-1;k++)cout<<setiosflags(ios::left)<<setw(10)<<x[k]; cout<<endl;cout<<"Yi"<<"";for(k=0;k<=n-1;k++)cout<<setiosflags(ios::left)<<setw(10)<<y[k]; cout<<endl;while(q){cout<<"请输入所求x的值:";cin>>xx;while(xx>x[k-1]||xx<x[0]){cout<<"输入错误,请重新输入:";cin>>xx;}for(k=0;k<=n-1;k++){if(xx<x[k]){m=k-1;k=n-1;}}yyy1=y[m]*((xx-x[m+1])/(x[m]-x[m+1]))+y[m+1]*((xx-x[m])/(x[m+1]-x[m] ));cout<<"则拉格朗日分段线性插值为:"<<yyy1<<endl;for(k=0;k<=n-1;k++){if(xx<x[k]){m=k-1;k=n-1;}}if((xx-x[m])>(x[m+1]-xx))m=m+1;else m=m;yy1=y[m-1]*((xx-x[m])*(xx-x[m+1]))/((x[m-1]-x[m])*(x[m-1]-x[m+1])); yy2=y[m]*((xx-x[m-1])*(xx-x[m+1]))/((x[m]-x[m-1])*(x[m]-x[m+1])); yy3=y[m+1]*((xx-x[m-1])*(xx-x[m]))/((x[m+1]-x[m-1])*(x[m+1]-x[m])); yyy2=yy1+yy2+yy3;cout<<"则拉格朗日分段二次插值为:"<<yyy2<<endl;cout<<"是否输入其余要求x的值[是(1),否(0)]:";cin>>q;}system("cls");}void main(){lagrange();}牛顿插值:#include<stdio.h>#include<math.h>main(){float a[]={0,1,2,3,4},b[]={3,6,11,18,27};float f[5],x,t,m,n,s=0;int i,j,k,l;printf("请输入x的值:");scanf("%f",&x);f[0]=b[0];for(i=1;i<5;i++){m=0;for(j=0;j<=i;j++){t=1;for(k=0;k<=i;k++){if(k!=j) t=t/(a[j]-a[k]);}m=m+b[j]*t;}n=1;for(l=0;l<i;l++) n=n*(x-a[l]);s=s+m*n;}s=s+f[0];printf("s=%f",s);return 0;}线性和二次插值法:#include<stdio.h>#include<math.h>main(){floata[]={0.4,0.5,0.6,0.7,0.8,0.9},b[]={-0.916291,-0.693147,-0.510826,-0.3566 75,-0.223144,-0.105361};float x,t,m,p1=0.0,p2=0.0,p3=0.0;int i,j;printf("请输入x的值");scanf("%f",&x);for(i=0;i<2;i++){t=0.0;for(j=0;j<2;j++){if(j!=i) t=t+((x-a[j])/(a[i]-a[j]))*b[i];}p1=p1+t;}printf("线性插值的结果为:%f",p1);for(i=0;i<3;i++){m=1.0;for(j=0;j<3;j++){if(j!=i) m=m*((x-a[j])/(a[i]-a[j]));}p2=p2+m*b[i];}printf("取0.4,0.5,0.7,的二次插值的结果为:%f",p2); for(i=1;i<4;i++){m=1.0;for(j=1;j<4;j++){if(j!=i) m=m*((x-a[i])/(a[i]-a[j]));}p3=p3+m*b[i];}printf("取0.5,0.6,0.7的二次插值的结果为:%f",p3);return 0;}直线拟合法:#include<stdio.h>#include<math.h>main(){float X[5]={-2,-1,0,1,2},Y[5]={0,0.2,0.5,0.8,1.0}; float a=0,b=0,c=0,d=0,m,n;int i;for(i=0;i<5;i++){a=a+X[i];b=b+Y[i];c=c+X[i]*X[i];d=d+X[i]*Y[i];};m=(b*c-a*d)/(5*c-a*a);n=(5*d-c*a)/(5*c-a*a);float x,y;printf("请输入X的值");scanf("%f",&x);y=m+n*x;printf("拟合后代入x的值得出的结果为:%f",y); return 0;}第三章复化辛甫生算法:#include<stdio.h>#include<math.h>float f(float x){float y;y=3*x*x+2*x;return y;}main(){float a,b,h,s;int k=1,n;printf("请输入a,b,n");scanf("%f,%f,%d",&a,&b,&n);h=(b-a)/n;s=f(b)-f(a);for(float x=a;k<n;k++){x=x+h/2;s=s+4*f(x);x=x+h/2;s=s+2*f(x);}s=(h/6)*s;printf("s=%f",s);}龙贝格算法:#include<stdio.h>#include<string.h>#include<math.h>#include<conio.h>#include<stdlib.h>float f(float x){return (2*x);}float r(float a,float b){int k=1;float s,x,t1,t2,s1,s2,c1,c2,r1,r2,h=b-a,p;t1=h*(f(a)+f(b))/2;while(1){s=0;x=a+h/2;do{s+=f(x);x+=h;}while(x<b);t2=(t1+h*s)/2.0;if(fabs(t2-t1)<p)return(t2);s2=t2+(t2-t1)/3.0;if(k==1){t1=t2;s1=s2;h/=2;k+=1;continue;}c2=s2+(s2-s1)/15.0;if(k==2){c1=c2;t1=t2;s1=s2;h/=2.0;k+=1;continue;}r2=c2+(c2-c1)/63;if(k==3){r1=r2;c1=c2;t1=t2;s1=s2;h/=2;k+=1;continue;};if(fabs(s1-s2)<p)return(s2);r1=r2;c1=c2;t1=t2;s1=s2;h/2;k+=1;return(r1);}}main(){int i;float a,b,p,s,clrsca();printf("\n input integrate f(x) the begin:");scanf("%f",&a);printf("\n input integrate f(x) the end:"); scanf("%f",&b);printf("\n input p:");scanf("%f",&p);s=r(a,b);printf("the result is:%f",s);getch();return(s);}变步长积分法:#include<stdio.h>#include<math.h>void main(){double k,a,b;int kk,n;double sum[100],t[100];printf("方程为f(x)=x/(4+x^2),积分区间为[0,1]\n");printf("请输入预定精度a的值\n");scanf("%lf",&a);t[0]=0.1;t[1]=0.1088;for(k=1.0,kk=1;fabs(t[kk]-t[kk-1])>=a;k++,kk++){for(n=1,sum[kk+1]=0;n<=pow(2.0,k);n++){b=(2*n-1)/pow(2.0,k+1);sum[kk+1]+=b/(4+b*b);}t[kk+1]=0.5*t[kk]+(1/pow(2.0,k+1))*sum[kk+1];}printf("\n方程利用变步长梯形法积分后的积分值为%f\n",t[kk]);}第四章:欧拉法:#include<stdio.h>#include<math.h>#include<string.h> #include<stdlib.h> float f(float x,float y){ float f;f=x+y;return f;};main(){float x[6],y[6],h;int n;printf("请输入x[0],y[0],h的值:");scanf("%f%f%f",&x[0],&y[0],&h);for(n=1;n<6;x[0]=x[n],y[0]=y[n],n++){ x[n]=x[0]+h;y[n]=y[0]+h*f(x[0],y[0]);printf("%f,%f",x[n],y[n]);printf("\n");}return 0;}改进欧拉法:#include<stdio.h>#include<math.h>#include<string.h>#include<stdlib.h>float f(float x,float y){float f;f=x+y;return f;};main(){float x[6],y[6],h,yp,ye;int n;printf("请输入x[0],y[0],h的值:");scanf("%f%f%f",&x[0],&y[0],&h);for(n=1;n<6;x[0]=x[n],y[0]=y[n],n++){ x[n]=x[0]+h;yp=y[0]+h*f(x[0],y[0]);ye=y[0]+h*f(x[n],yp);y[n]=(yp+ye)/2;printf("%f,%f",x[n],y[n]);printf("\n");}return 0;}四阶龙格库塔法:#include<stdio.h>#include<math.h>#include<string.h>float f(float x,float y){float f;f=x+y;return f;}main(){float x[11],y[11],h,k1,k2,k3,k4;printf("请分别输入x[0],y[0],h的值:");scanf("%f%f%f",&x[0],&y[0],&h);for(int n=1;n<11;x[0]=x[n],y[0]=y[n],n++){ x[n]=x[0]+h;k1=f(x[0],y[0]);k2=f(x[0]+h/2,y[0]+h*k1/2);k3=f(x[0]+h/2,y[0]+h*k2/2);k4=f(x[n],y[0]+h*k3);y[n]=y[0]+h*(k1+2*k2+2*k3+k4)/6;printf("%f,%f",x[n],y[n]);printf("\n");}return 0;}第六章迭代法:#include<stdio.h>#include<math.h>#include<string.h>double F1(double x);double Newton(double x0, double e); int main(){double x0 = 0.5;double e = 10E-6;printf("x = %f\n", Newton(x0, e));getchar();return 0;}double F1(double x){return log(x+2)/log(10);}double Newton(double x0, double e) {double x1;do{x1 = x0;x0 =F1(x1);} while (fabs(x0 - x1) > e);return x0;}埃特金加速法:#include<stdio.h>#include<conio.h>#include<math.h>#define h 1.E-10 double f(double x0) {x0=exp(-x0);return x0;}double sub(double x) {if(x>=0)return x;else return -x;}main(){double x0=0.5,x,s=0.0; do{x=f(x0);s=sub(x-x0);x0=x;}while(s>h); printf("x=%f",x); getch();return 0;}快速弦截法:#include<stdio.h>#include <math.h>float f(float x){float y;y=x*exp(x)-1;return (y);}float xpoint(float x1,float x2){float y;y=(x1*f(x2)-x2*f(x1)) / (f(x2) - f(x1));return (y) ;}float root(float x1, float x2) {int i;float x,y,y1;y1=f(x1);do{x=xpoint(x1,x2);y=f(x);if(y*y1>0){y1=y;x1=x;}elsex2=x;}while(fabs(y)>=0.0000001); return (x);}main(){float x1,x2,f1,f2,x;do{printf("input x1,x2:\n");scanf("%f,%f",&x1,&x2);f1=f(x1);f2=f(x2);}while(f1*f2>=0);x=root(x1,x2);printf("A root of equation is %8.4f\n",x); }第七章高斯消去法:#include<stdio.h>#include<math.h>main(){float a[10][10],b[10],m[10][10],x[10],sum; int i,j,k,n;printf("the top exp:");scanf("%d",&n);printf("\n");for(i=0;i<n;i++){for(j=0;j<n;j++){scanf("%f",&a[i][j]);}for(i=0;i<n;i++){scanf("%f",&b[i]);}for(k=0;k<n-1;k++){if(a[k][k]==0)printf("error");else {for(i=k+1;i<n;i++){m[i][k]=a[i][k]/a[k][k];} };a[i][k]=m[i][k];b[i]=b[i]-m[i][k]*b[k];for(j=k+1;j<n;j++)a[i][j]=a[i][j]-m[i][k]*a[k][j];};if(a[n-1][n-1]==0)printf("error");else x[n-1]=b[n-1]/a[n-1][n-1];b[n-1]=x[n-1];for(i=n-2;i>=0;i--){sum=0;for(j=i+1;j<n;j++){sum+=a[i][j]*x[j];}x[i]=(b[i]-sum)/a[i][i];b[i]=x[i];}for(i=0;i<n;i++)printf("%f\n",x[i]);}return 0;}选主元消去法:#include<stdio.h>#include<math.h>main(){float a[10][10],b[10],s,t,e,sum; int i,j,k,n,m;printf("The top exp is "); scanf("%d",&n);for(i=0;i<n;i++)for(j=0;j<n;j++)scanf("%f",&a[i][j]);for(i=0;i<n;i++)scanf("%f",&b[i]);scanf("%f",&e);k=0;do{t=a[k][k];for(i=k;i<n;i++){if(fabs(t)<fabs(a[i][k])){t=a[i][k];m=i;}else m=k;}if(fabs(t)<e)printf("det A = 0\n");else {if(m!=k){for(j=0;j<n;j++){s=a[m][j];a[m][j]=a[k][j];a[k][j]=s;}s=b[m];b[m]=b[k];b[k]=s;}for(i=k+1;i<n;i++)for(j=k+1;j<n;j++){a[i][k]=a[i][k]/a[k][k];a[i][j]=a[i][j]-a[i][k]*a[k][j];b[i]=b[i]-a[i][k]*b[k];}}k++;}while(k<n-2);if(fabs(a[n-1][n-1])<e)printf("det A = 0\n");else {b[n-1]=b[n-1]/a[n-1][n-1];for(i=n-2;i>=0;i--){sum=0;for(k=i+1;k<n;k++){sum+=a[k][j]*b[j];}b[i]=(b[i]-sum)/a[i][i];}}for(i=0;i<n;i++)printf("%f\n",b[i]);}追赶法:#include<stdio.h>#include<math.h>main(){int i,j,k,n;float d[10][10],g[10],a[10],b[10],c[10],x[10],y[10],f[10];printf("the top exp is ");scanf("%d",&n);scanf("%f,%f,%f,%f",&d[0][0],&d[0][1],&d[n-1][n-2],&d[n-1][n-1]); for(i=1;i<n-1;i++)for(j=i-1;j<=i+1;j++)scanf("%f",&d[i][j]);for(i=0;i<n;i++)scanf("%f",&g[i]);for(i=1;i<n-1;i++)a[i]=d[i][i-1];for(i=0;i<n;i++)b[i]=d[i][i];for(i=0;i<n-1;i++)c[i]=d[i][i+1];f[0]=c[0]/b[0];for(k=1;k<n-1;k++)f[k]=c[k]/(b[k]-a[k]*f[k-1]);y[0]=g[0]/b[0];for(i=1;i<n;i++)y[i]=(g[i]-a[i]*y[i-1])/(b[i]-a[i]*f[i-1]); x[n-1]=y[n-1];for(i=n-2;i>=0;i--)x[i]=y[i]-f[i]*x[i+1];for(i=0;i<n;i++)printf("%f\n",x[i]);}。

最短最优路径算法附程序代码

最短最优路径算法附程序代码

实验报告一一.题目要求输入N(N<10)个城市,每两个城市之间有对应的距离和费用(可以不能到达),要求实现如下程序:a)给出任意两个城市之间的最短距离,及其到达方式;b)给出任意两个城市之间的最小费用,及其到达方式;c)权衡距离和费用,给出任意两个城市之间的最优路径,及其到达方式;PS:1. 距离矩阵和费用矩阵由同学自己给出;2. 题c)的最优路径由自己定义。

二.算法设计:欲求得每一对顶点之间的最短路径,解决这一问题的办法是采用弗洛伊德算法。

弗洛伊德算法仍从图的带权邻接矩阵出发,其主要思想是:设集合S的初始状态为空集合,然后依次向集合S中加入顶点V0,V1,V2,…,Vn-1,每次加入一个顶点,我们用二维数组D保存每一对顶点之间的最短路径的长度,其中,D[i][j]存放从顶点Vi到Vj的最短路径的长度。

在算法执行中,D[i][j]被定义为:从Vi到Vj的中间只经过S中的顶点的所有可能的路径中最短路径的长度(如果从Vi到Vj中间只经过S中的顶点当前没有路径相通,那么d[i][j]为一个大值MaxNum)。

即d[i][j]中保存的是从Vi 到Vj的“当前最短路径”的长度。

每次加入一个新的顶点,Vi和Vj之间可能有新的路径产生,将它和已经得到的从Vi到Vj的最短路径相比较,d[i][j]的值可能需要不断修正,当S=V时,d[i][j]的值就是从Vi到Vj的最短路径。

因为初始状态下集合S为空集合,所以初始化D[i][j]=A[i][j](A[i][j]是图的邻接矩阵)的值是从Vi直接邻接到Vj,中间不经过任何顶点的最短路径。

当S中增加了顶点V0,那么D(0)[i][j]的值应该是从Vi到Vj,中间只允许经过v0的当前最短路径的长度。

为了做到这一点,只需对D(0)[i][j]作如下修改:D(0)[i][j]=min{D[i][j],D[i][0]+D[0][j]}一般情况下,如果D(k-1)[i][j]是从Vi到Vj,中间只允许经过{ V0,V1,V2,…,Vk-1}的当前最短路径的长度,那么,当S中加进了Vk,则应该对D进行修改如下: D(k)[i][j]=min{D(k-1)[i][j],D(k-1)[i][k]+D(k-1)[k][j]}三.概要设计:1.数据结构二维数组来表示邻接矩阵,数组中存储元素表示邻接点之间的距离,或费用。

遗传算法matlab程序代码

遗传算法matlab程序代码

遗传算法matlab程序代码遗传算法是一种优化算法,用于在给定的搜索空间中寻找最优解。

在Matlab中,可以通过以下代码编写一个基本的遗传算法:% 初始种群大小Npop = 100;% 搜索空间维度ndim = 2;% 最大迭代次数imax = 100;% 初始化种群pop = rand(Npop, ndim);% 最小化目标函数fun = @(x) sum(x.^2);for i = 1:imax% 计算适应度函数fit = 1./fun(pop);% 选择操作[fitSort, fitIndex] = sort(fit, 'descend');pop = pop(fitIndex(1:Npop), :);% 染色体交叉操作popNew = zeros(Npop, ndim);for j = 1:Npopparent1Index = randi([1, Npop]);parent2Index = randi([1, Npop]);parent1 = pop(parent1Index, :);parent2 = pop(parent2Index, :);crossIndex = randi([1, ndim-1]);popNew(j,:) = [parent1(1:crossIndex),parent2(crossIndex+1:end)];end% 染色体突变操作for j = 1:NpopmutIndex = randi([1, ndim]);mutScale = randn();popNew(j, mutIndex) = popNew(j, mutIndex) + mutScale;end% 更新种群pop = [pop; popNew];end% 返回最优解[resultFit, resultIndex] = max(fit);result = pop(resultIndex, :);以上代码实现了一个简单的遗传算法,用于最小化目标函数x1^2 + x2^2。

FFT算法C语言程序代码

FFT算法C语言程序代码

DIT-基2FFT的浮点C语言程序:1、生成旋转因子,复数结构,旋转因子Wn=exp(—j*2*pi/N)//twiFactor——指向旋转因子矩阵的指针//wLen——FFT的长度Struct complexData{//定义一个复数结构float re;float im;};Void gen_w_r2(struct complexData *twiFactor,int wLen){int iFactor;float stepFactor;stepFactor=2.0*pi/wLen;for(iFactor=0;iFactor〈(wLen>〉1);iFactor++){twiFactor[iFactor]。

re=cos(stepFactor*iFactor);twiFactor[iFactor].im=sin(stepFactor*iFactor); //W[n]=exp(j*2*pi*n/N),n=0,1,…,(N/2—1)}}2、在运行FFT之前,对输入序列进行倒序变换,代码如下://bitRevData——指向位变换序列的指针//revLen—-FFT长度Void bit_rev(struct complexData *bitRevData,int revLen){struct complexData tempRev;int iRev,jRev,kRev,halfLen;halfLen=revLen>〉1;jRev=0;for(iRev=0;iRev〈(revLen—1);iRev++){If(iRev<jRev){tempRev=bitRevData[jRev];bitRevData[jRev]=bitRevData[iRev];bitRevData[iRev]= tempRev;}kRev=halfLen;while(kRev〈=jRev){jRev=jRev—kRev;kRev=kRev>>1;}}}3、FFT计算.有3个循环体,分别为a内循环,b中间循环,c外循环,内循环实现蝶形结计算,循环a和b完成所有的蝶形结运算,而循环c则表示完成FFT算法所需要的级数。

C语言算法代码范文

C语言算法代码范文

C语言算法代码范文以下是一个使用C语言编写的算法示例代码,用于计算给定数字的平方根。

```c#include <stdio.h>#include <math.h>float squareRoot(float n)float x = n;float y = 1;while (x - y > precision)x=(x+y)/2;y=n/x;}return x;int maifloat num;printf("Enter a number: ");scanf("%f", &num);if (num < 0)printf("Invalid input! Cannot calculate square root of a negative number.\n");} elsefloat result = squareRoot(num);printf("Square root of %.2f = %.6f\n", num, result);}return 0;```这个程序使用了牛顿迭代法来计算给定数字的平方根。

主要步骤如下:1. 首先定义了一个用于计算平方根的函数`squareRoot`。

该函数接受一个浮点数作为参数,并返回其平方根的近似值。

2. 在`squareRoot`函数中,初始化两个变量`x`和`y`,分别表示迭代的初始值。

`x`初始化为输入的数字`n`,`y`初始化为13. 定义一个变量`precision`表示迭代的精度,即当`x - y`的差值小于精度时停止迭代。

4. 使用一个`while`循环,当`x - y`大于精度时继续迭代。

在每一次迭代中,更新`x`和`y`的值,分别计算它们的平均值和`n/x`的值。

5.循环结束后,返回最后的近似值`x`。

6. 在`main`函数中,首先要求用户输入一个数字,并将其存储在`num`变量中。

简述代码的种类

简述代码的种类

简述代码的种类代码是计算机程序的一种表现形式,它以特定的语法和结构来描述实现某种功能的指令集合。

根据功能和用途的不同,代码可以分为不同的种类。

本文将简要介绍一些常见的代码种类。

1. 算法代码算法是解决问题的一种策略或方法。

在计算机科学中,算法代码描述了实现特定算法的一系列指令。

算法代码通常采用伪代码或特定编程语言编写,用于解决各种问题,如排序、搜索、图形处理等。

算法代码的编写需要考虑时间复杂度和空间复杂度等性能指标,以确保算法的高效性和可扩展性。

2. 应用程序代码应用程序代码是指用于构建特定应用程序的代码。

这些代码通常采用面向对象的编程语言编写,如Java、C++、Python等。

应用程序代码包括各种功能模块、界面设计、业务逻辑等。

例如,一个电子商务应用程序的代码包括用户注册、商品展示、购物车管理等功能的实现。

3. 脚本代码脚本代码是一种运行在解释器中的程序代码。

与应用程序代码相比,脚本代码通常不需要编译,可以直接执行。

脚本代码主要用于自动化任务、系统管理、数据处理等领域。

常见的脚本语言有Shell、Python、JavaScript等。

脚本代码的特点是简洁、灵活,适合快速开发和调试。

4. 网页代码网页代码用于构建网页的各个元素,包括HTML、CSS和JavaScript 等。

HTML定义网页的结构和内容,CSS用于定义网页的样式和布局,JavaScript用于实现网页的交互和动态效果。

网页代码的编写需要考虑浏览器兼容性和用户体验,以确保网页在不同设备和浏览器上的正确显示和良好的用户交互性。

5. 数据库代码数据库代码用于操作数据库系统,实现对数据的存储、查询、更新等操作。

数据库代码通常使用SQL语言编写,包括创建表、插入数据、查询数据、更新数据等操作。

数据库代码的编写需要考虑数据一致性、性能优化等问题,以确保数据库的高效和可靠。

6. 操作系统代码操作系统代码是用于构建操作系统的核心组件和功能的代码。

最佳适应算法-源程序代码

最佳适应算法-源程序代码

最佳适应算法源程序代码#include <iostream.h>#include <iomanip.h>//全局变量float minsize=5;int count1=0;int count2=0;#define M 10 //假定系统允许的空闲区表最大为m #define N 10 //假定系统允许的最大作业数量为n//已分配表的定义struct{float address; //已分分区起始地址float length; //已分分区长度,单位为字节int flag; //已分配区表登记栏标志,"0"表示空栏目}used_table[N]; //已分配区表对象名//空闲区表的定义:struct{float address; //空闲区起始地址float length; //空闲区长度,单位为字节int flag; //空闲区表登记栏标志,用"0"表示空栏目,用"1"表示未分配}free_table[M]; //空闲区表对象名//函数声明void initialize(void);int distribute(int, float);int recycle(int);void show();//初始化两个表void initialize(void){int a;for(a=0; a<=N-1; a++)used_table[a].flag=0; //已分配表的表项全部置为空表项free_table[0].address=1000;free_table[0].length=1024;free_table[0].flag=1; //空闲区表的表项全部为未分配}//最优分配算法实现的动态分区int distribute(int process_name, float need_length){int i, k=-1; //k用于定位在空闲表中选择的未分配栏float ads, len;int count=0;i=0;while(i<=M-1) //循环找到最佳的空闲分区{if(free_table[i].flag==1 && need_length <=free_table[i].length){count++;if(count==1||free_table[i].length < free_table[k].length)k=i;}i=i+1;}if(k!=-1){if((free_table[k].length-need_length)<=minsize) //整个分配{free_table[k].flag=0;ads=free_table[k].address;len=free_table[k].length;}else{ //切割空闲区ads=free_table[k].address;len=need_length;free_table[k].address+=need_length;free_table[k].length-=need_length;}i=0;//循环寻找内存分配表中标志为空栏目的项while(used_table[i].flag!=0){i=i+1;}if(i<=N-1) //找到,在已分配区表中登记一个表项{used_table[i].address=ads;used_table[i].length=len;used_table[i].flag=process_name;count1++;}else //已分配区表长度不足{if(free_table[k].flag == 0) //将已做的整个分配撤销{free_table[k].flag=1;free_table[k].address=ads;free_table[k].length=len;}else //将已做的切割分配撤销{free_table[k].address=ads;free_table[k].length+=len;}cout<<"内存分配区已满,分配失败!\n";return 0;}}else{cout <<"无法为该作业找到合适分区!\n";return 0;}return process_name;}int recycle(int process_name){int y=0;float recycle_address, recycle_length;int i, j, k; //j栏是下邻空闲区,k栏是上栏空闲区int x;//在内存分配表中找到要回收的作业while(y<=N-1&&used_table[y].flag!=process_name) { y=y+1;}if(y<=N-1) //找到作业后,将该栏的标志置为'0'{recycle_address=used_table[y].address;recycle_length=used_table[y].length;used_table[y].flag=0;count2++;}else //未能找到作业,回收失败{cout<<"该作业不存在!\n";return 0;}j=k=-1;i=0;while(!(i>=M||(k!=-1&&j!=-1))) //修改空闲分区表{if(free_table[i].flag==1){if((free_table[i].address+free_table[i].length)==recycle_address)k=i; //判断是否有上邻接if((recycle_address+recycle_length)==free_table[i].address)j=i; //判断是否有下邻接}i=i+1;}//合并空闲区if(k!=-1) //回收区有上邻接{if(j!=-1){ //回收区也有下邻接,和上下邻接合并free_table[k].length+=free_table[j].length+recycle_length;free_table[j].flag=0; //将第j栏的标记置为'0' }else //不存在下邻接,和上邻接合并free_table[k].length+=recycle_length;}else if(j!=-1){ //只有下邻接,和下邻接合并free_table[j].length+=recycle_length;free_table[j].address=recycle_address;}else{ //上下邻接都没有x=0;while(free_table[x].flag!=0)x=x+1; //在空闲区表中查找一个状态为'0'的栏目if(x<=M-1){ //找到后,在空闲分区中登记回收的内存free_table[x].address=recycle_address;free_table[x].length=recycle_length;free_table[x].flag=1;}else{ //空闲表已满,执行回收失败used_table[y].flag=process_name;cout<<"空闲区已满,回收失败!\n";return 0;}}return process_name;}void show() //程序执行时输出模拟的内存分配回收表{cout<<"+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++\n";cout<<"+++++++ 空闲区+++++++\n";cout<<"+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++\n";for(int i=0;i<=count2;i++)if(free_table[i].flag!=0)cout<<"初始地址:"<<free_table[i].address<<" "<<"长度:"<<free_table[i].length<<" "<<"状态:"<<free_table[i].flag<<endl;cout<<"+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++\n";cout<<"+++++++ 已分配区++++++\n";cout<<"+++++++++++++++++++++++++++++++++++++++\n";for(int j=0;j<count1;j++)if(used_table[j].flag!=0)cout<<"初始地址:"<<used_table[j].address<<" "<<"长度:"<<used_table[j].length<<" "<<"作业名:"<<used_table[j].flag<<endl;}void main() //主函数调用各功能函数对所有工作进行测试{int choice; //用来选择将要进行的操作int job_name;float need_memory;bool exitFlag=false;cout<<" 动态分区分配方式的模拟\n";cout<<"************************************\n";cout<<"请选择操作类型:\n";initialize(); //开创空闲区和已分配区两个表while(!exitFlag){cout<<"********************************************\n";cout<<"** 1: 分配内存2: 回收内存**\n";cout<<"** 3: 查看分配0: 退出**\n";cout<<"********************************************\n";cout<<"请输入您的操作:";cin>>choice;switch(choice){case 0:exitFlag=true; //退出操作break;case 1:cout<<"请输入作业号和所需内存:";cin>>job_name>>need_memory;if(job_name!=0&&need_memory!=0)distribute(job_name, need_memory); // 分配内存else if(job_name==0)cout<<"作业号不能为零!\n请重新选择操作:\n";else if(need_memory==0)cout<<"内存分配数不能为零!\n请重新选择操作:\n";break;case 2:int ID;cout<<"请输入您要释放的作业号:";cin>>ID;if(ID!=0)recycle(ID); //回收内存elsecout<<"作业名不能为零!\n请重新选择操作:\n";break;case 3:show();break;}}}Welcome To Download !!!欢迎您的下载,资料仅供参考!。

几种常见的算法源代码C语言版

几种常见的算法源代码C语言版

几种常见的算法源代码C语言版以下是几种常见的算法的C语言版源代码:1.冒泡排序算法:```#include <stdio.h>void bubbleSort(int arr[], int n)int i, j, temp;for (i = 0; i < n-1; i++)for (j = 0; j < n-i-1; j++)if (arr[j] > arr[j+1])temp = arr[j];arr[j] = arr[j+1];arr[j+1] = temp;}}}int maiint arr[] = {64, 34, 25, 12, 22, 11, 90};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);bubbleSort(arr, n);printf("Sorted array: \n");for (int i=0; i < n; i++)printf("%d ", arr[i]);return 0;```2.选择排序算法:```#include <stdio.h>void selectionSort(int arr[], int n)int i, j, minIndex, temp;for (i = 0; i < n-1; i++)minIndex = i;for (j = i+1; j < n; j++)if (arr[j] < arr[minIndex])minIndex = j;}}temp = arr[minIndex];arr[minIndex] = arr[i];arr[i] = temp;}int maiint arr[] = {64, 25, 12, 22, 11};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);selectionSort(arr, n);printf("Sorted array: \n");for (int i=0; i < n; i++)printf("%d ", arr[i]);return 0;```3.插入排序算法:```#include <stdio.h>void insertionSort(int arr[], int n)int i, j, temp;for (i = 1; i < n; i++)temp = arr[i];j=i-1;while (j >= 0 && arr[j] > temp)arr[j+1] = arr[j];j=j-1;}arr[j+1] = temp;}int maiint arr[] = {12, 11, 13, 5, 6};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]);insertionSort(arr, n);printf("Sorted array: \n");for (int i=0; i < n; i++)printf("%d ", arr[i]);return 0;```4.快速排序算法:```#include <stdio.h>void swap(int* a, int* b)int t = *a;*a=*b;*b=t;int partition(int arr[], int low, int high) int pivot = arr[high];int i = (low - 1);for (int j = low; j <= high- 1; j++)if (arr[j] < pivot)i++;swap(&arr[i], &arr[j]);}}swap(&arr[i + 1], &arr[high]);return (i + 1);void quickSort(int arr[], int low, int high) if (low < high)int pi = partition(arr, low, high); quickSort(arr, low, pi - 1);quickSort(arr, pi + 1, high);}int maiint arr[] = {10, 7, 8, 9, 1, 5};int n = sizeof(arr)/sizeof(arr[0]); quickSort(arr, 0, n-1);printf("Sorted array: \n");for (int i=0; i < n; i++)printf("%d ", arr[i]);return 0;```。

加密算法程序代码

加密算法程序代码

加密算法程序代码下面是一个简单的加密算法程序代码示例,实现了基本的加密和解密功能,供参考:```pythondef encrypt(text, key):"""加密函数:param text: 原始文本:param key: 密钥:return: 加密后的文本"""encrypted_text = ""for char in text:#使用密钥进行简单的位移操作encrypted_char = chr((ord(char) + key) % 256)encrypted_text += encrypted_charreturn encrypted_textdef decrypt(encrypted_text, key):"""解密函数:param encrypted_text: 加密后的文本:param key: 密钥:return: 解密后的文本"""decrypted_text = ""for char in encrypted_text:#使用密钥进行简单的位移反操作decrypted_char = chr((ord(char) - key) % 256) decrypted_text += decrypted_charreturn decrypted_text#测试加密解密函数text = "Hello, World!"key = 5encrypted_text = encrypt(text, key)decrypted_text = decrypt(encrypted_text, key) print("加密后的文本:", encrypted_text)print("解密后的文本:", decrypted_text)```输出结果:```解密后的文本: Hello, World!```这个示例中的加密算法采用了简单的位移操作,即将每个字符的ASCII码值加上密钥,然后取余256、解密操作则是将加密后的字符的ASCII码值减去密钥,再取余256、这个算法非常简单且不安全,仅仅是为了演示目的。

99个C程序算法

99个C程序算法

C语言的学习基础,99个经典的算法题目:古典问题:有一对兔子,从出生后第3个月起每个月都生一对兔子,小兔子长到第三个月后每个月又生一对兔子,假如兔子都不死,问每个月的兔子总数为多少?程序分析:兔子的规律为数列1,1,2,3,5,8,13,21....程序源代码:main(){ long f1,f2;int i;f1=f2=1;for(i=1;i<=20;i++){ printf("%12ld %12ld",f1,f2);if(i%2==0) printf("\n");/*控制输出,每行四个*/f1=f1+f2;/*前两个月加起来赋值给第三个月*/f2=f1+f2;/*前两个月加起来赋值给第三个月*/}}2.题目:判断101-200之间有多少个素数,并输出所有素数。

程序分析:判断素数的方法:用一个数分别去除2到sqrt(这个数),如果能被整除,则表明此数不是素数,反之是素数。

程序源代码:#include "math.h"main(){ int m,i,k,h=0,leap=1;printf("\n");for(m=101;m<=200;m++){ k=sqrt(m+1);for(i=2;i<=k;i++)if(m%i==0){leap=0;break;}if(leap) {printf("%-4d",m);h++;if(h%10==0)printf("\n");}leap=1;}printf("\nThe total is %d",h);}题目:打印出所有的“水仙花数”,所谓“水仙花数”是指一个三位数,其各位数字立方和等于该数本身。

例如:153是一个“水仙花数”,因为153=1的三次方+5的三次方+3的三次方。

程序分析:利用for循环控制100-999个数,每个数分解出个位,十位,百位。

匈牙利算法代码范文

匈牙利算法代码范文

匈牙利算法代码范文匈牙利算法(Hungarian Algorithm)是用于解决最佳二分匹配问题(Bipartite Matching Problem)的一种经典算法。

它通过递归地寻找增广路径来不断优化匹配,直到找到最佳的匹配方案。

以下是一个实现匈牙利算法的Python代码:```pythondef hungarian_algorithm(graph):#初始化顶点的标记数组rows = len(graph)cols = len(graph[0])row_match = [-1] * rowscol_match = [-1] * cols#为每个未匹配的顶点寻找增广路径for row in range(rows):if row_match[row] == -1:path = [False] * colsfind_augmenting_path(graph, row, row_match, col_match, path) return row_matchdef find_augmenting_path(graph, row, row_match, col_match, path):cols = len(graph[0])for col in range(cols):if graph[row][col] and not path[col]:path[col] = Trueif col_match[col] == -1 or find_augmenting_path(graph,col_match[col], row_match, col_match, path):row_match[row] = colcol_match[col] = rowreturn Truereturn False```在这个代码中,`graph`是一个二维矩阵,表示二分图的邻接矩阵。

其中,`graph[i][j]`表示顶点i和顶点j是否存在一条边。

种滤波算法程序大全(含源代码分享)

种滤波算法程序大全(含源代码分享)

种滤波算法程序大全(含源代码分享)一、均值滤波1.1包络滤波其原理是将每个像素值替换为周围像素点的加权平均值,即取该点的邻域像素点的均值作为替换像素点的值,通过提高平均灰度和减少椒盐噪声作用。

//源代码// 函数名:meanFilte//功能:均值滤波// 输入:srcImg:源图像; meanImg:均值flied后的图像// 返回:voidvoid meanFilter(Mat srcImg, Mat meanImg)int m=srcImg.rows;int n=srcImg.cols;//掩模矩阵int mask_i, mask_j;int i, j;int sum;int mask_size=3;//maskSize=3时,卷积核为3*3的矩阵,mask_i代表卷积核中行,mask_j代表列for (mask_i = -mask_size/2;mask_i<=mask_size/2;mask_i++)for (mask_j = -mask_size/2;mask_j<=mask_size/2;mask_j++)//遍历源图像的每个像素点for (i=0;i<m;i++)for (j=0;j<n;j++)if ((mask_i+i>=0) && (mask_i+i<m) &&(mask_j+j>=0) && (mask_j+j<n))sum+=srcImg.at<uchar>(mask_i+i,mask_j+j);meanImg.at<uchar>(i,j)=sum/9;}}}1.2高斯滤波其原理是将每个像素值替换为其周围像素点与其距离的加权平均值,通过减小噪声频率,降低噪声增强图像边缘的作用。

//源代码// 函数名:gaussianFilte//功能:高斯滤波// 输入:srcImg:源图像; gausImg:高斯滤波后的图像// 返回:voidvoid gaussianFilter(Mat srcImg, Mat gausImg)int m=srcImg.rows;int n=srcImg.cols;//掩模矩阵int mask_i, mask_j;int i, j;int sum;。

java算法代码实现

java算法代码实现

java算法代码实现一、Java算法概述Java算法是指在Java编程语言中实现的各种计算机算法。

它们可以用于解决各种问题,例如排序、搜索、图形处理和数据分析等。

Java算法通常由一组指令组成,这些指令按照特定的顺序执行,以达到预期的结果。

二、Java算法的分类根据不同的标准,Java算法可以分为不同的类别。

以下是常见的分类方式:1. 基本排序算法:包括冒泡排序、选择排序和插入排序等。

2. 高级排序算法:包括快速排序、归并排序和堆排序等。

3. 搜索算法:包括线性搜索和二分搜索等。

4. 图形处理算法:包括图像滤波和边缘检测等。

5. 数据分析算法:包括聚类分析和分类器等。

三、Java基本排序算法代码实现以下是三种基本排序算法(冒泡排序、选择排序和插入排序)的Java 代码实现:1. 冒泡排序public static void bubbleSort(int[] arr) { int n = arr.length;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {for (int j = 0; j < n - i - 1; j++) {if (arr[j] > arr[j + 1]) {int temp = arr[j];arr[j] = arr[j + 1];arr[j + 1] = temp;}}}}2. 选择排序public static void selectionSort(int[] arr) { int n = arr.length;for (int i = 0; i < n - 1; i++) {int minIndex = i;for (int j = i + 1; j < n; j++) {if (arr[j] < arr[minIndex]) {minIndex = j;}}int temp = arr[i];arr[i] = arr[minIndex];arr[minIndex] = temp;}}3. 插入排序public static void insertionSort(int[] arr) { int n = arr.length;for (int i = 1; i < n; i++) {int key = arr[i];int j = i - 1;while (j >= 0 && key < arr[j]) {arr[j + 1] = arr[j];j--;}arr[j + 1] = key;}}四、Java高级排序算法代码实现以下是三种高级排序算法(快速排序、归并排序和堆排序)的Java代码实现:1. 快速排序public static void quickSort(int[] arr, int low, int high) {if (low < high) {int pivotIndex = partition(arr, low, high);quickSort(arr, low, pivotIndex - 1);quickSort(arr, pivotIndex + 1, high);}}private static int partition(int[] arr, int low, int high) {int pivotValue = arr[high];int i = low - 1;for (int j = low; j < high; j++) {if (arr[j] < pivotValue) {i++;int temp = arr[i];arr[i] = arr[j];arr[j] = temp;}}int temp = arr[i + 1];arr[i + 1] = arr[high];arr[high] = temp;return i + 1;}2. 归并排序public static void mergeSort(int[] arr, int low, int high) {if (low < high) {int mid = (low + high) / 2;mergeSort(arr, low, mid);mergeSort(arr, mid + 1, high);merge(arr, low, mid, high);}}private static void merge(int[] arr, int low, int mid, int high) { int[] tempArr = new int[arr.length];for (int i = low; i <= high; i++) {tempArr[i] = arr[i];}int i = low;int j = mid + 1;int k = low;while (i <= mid && j <= high) {if (tempArr[i] <= tempArr[j]) {arr[k++] = tempArr[i++];} else {arr[k++] = tempArr[j++];}}while (i <= mid) {arr[k++] = tempArr[i++];}}3. 堆排序public static void heapSort(int[] arr) { buildMaxHeap(arr);for (int i = arr.length - 1; i >= 0; i--) { swap(arr, 0, i);maxHeapify(arr, 0, i);}}private static void buildMaxHeap(int[] arr) {int n = arr.length;for (int i = n / 2 - 1; i >= 0; i--) {maxHeapify(arr, i, n);}}private static void maxHeapify(int[] arr, int i, int heapSize) { int left = i * 2 + 1;int right = i * 2 + 2;int largestIndex = i;if (left < heapSize && arr[left] > arr[largestIndex]) {largestIndex = left;}if (right < heapSize && arr[right] > arr[largestIndex]) { largestIndex = right;}if (largestIndex != i) {swap(arr, i, largestIndex);maxHeapify(arr, largestIndex, heapSize);}}private static void swap(int[] arr, int a, int b) {int temp = arr[a];arr[a] = arr[b];arr[b] = temp;}五、Java搜索算法代码实现以下是两种搜索算法(线性搜索和二分搜索)的Java代码实现:1. 线性搜索public static boolean linearSearch(int[] arr, int target) {for (int num : arr) {if (num == target) {return true;}}return false;}2. 二分搜索public static boolean binarySearch(int[] sortedArr, int target) { int low = 0;int high = sortedArr.length - 1;while (low <= high) {int mid = (low + high) / 2;if (sortedArr[mid] == target) {return true;} else if (sortedArr[mid] < target) {low = mid + 1;} else {high = mid - 1;}}return false;}六、Java图形处理算法代码实现以下是两种图形处理算法(图像滤波和边缘检测)的Java代码实现:1. 图像滤波public static BufferedImage blurFilter(BufferedImage image, int radius) {int width = image.getWidth();int height = image.getHeight();BufferedImage resultImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {int rgbSumRed = 0;int rgbSumGreen = 0;int rgbSumBlue = 0;int count = 0;for (int i = -radius; i <= radius; i++) {for (int j = -radius; j <= radius; j++) {if (x + i >= 0 && x + i < width && y + j >= 0 && y + j < height) {int rgbValue = image.getRGB(x + i, y + j);rgbSumRed += (rgbValue >> 16) & 255;rgbSumGreen += (rgbValue >> 8) & 255;rgbSumBlue += rgbValue & 255;count++;}}}int avgRed = rgbSumRed / count;int avgGreen = rgbSumGreen / count;int avgBlue = rgbSumBlue / count;resultImage.setRGB(x, y, (avgRed << 16) | (avgGreen << 8) | avgBlue);}}return resultImage;}2. 边缘检测public static BufferedImage edgeDetection(BufferedImage image) {int width = image.getWidth();int height = image.getHeight();BufferedImage resultImage = new BufferedImage(width, height, BufferedImage.TYPE_INT_RGB);int[][] gx = {{-1, 0, 1}, {-2, 0, 2}, {-1, 0, 1}};int[][] gy = {{-1, -2, -1}, {0, 0, 0}, {1, 2, 1}};for (int y = 0; y < height; y++) {for (int x = 0; x < width; x++) {int gxSumRed = 0;int gxSumGreen = 0;int gxSumBlue = 0;int gySumRed = 0;int gySumGreen = 0;int gySumBlue = 0;for (int i = -1; i <= 1; i++) {for (int j = -1; j <= 1; j++) {if (x + i >= 0 && x + i < width && y + j >= 0 && y + j < height) {Color colorValue = new Color(image.getRGB(x + i, y + j));gxSumRed += colorValue.getRed() * gx[i + 1][j + 1];gxSumGreen += colorValue.getGreen() * gx[i + 1][j + 1];gxSumBlue += colorValue.getBlue() * gx[i + 1][j + 1];gySumRed += colorValue.getRed() * gy[i + 1][j + 1];gySumGreen += colorValue.getGreen() * gy[i + 1][j + 1];gySumBlue += colorValue.getBlue() * gy[i + 1][j + 1];}}}int red = (int) Math.sqrt(gxSumRed * gxSumRed + gySumRed * gySumRed);int green = (int) Math.sqrt(gxSumGreen * gxSumGreen + gySumGreen * gySumGreen);int blue = (int) Math.sqrt(gxSumBlue * gxSumBlue + gySumBlue * gySumBlue);red = Math.min(red, 255);green = Math.min(green, 255);blue = Math.min(blue, 255);resultImage.setRGB(x, y, (red << 16) | (green << 8) | blue);}}return resultImage;}七、Java数据分析算法代码实现以下是两种数据分析算法(聚类分析和分类器)的Java代码实现:1. 聚类分析public static List<List<double[]>> kMeansClustering(List<double[]> dataList, int k) {List<List<double[]>> clustersList = new ArrayList<>(); for (int i = 0; i < k; i++) {clustersList.add(new ArrayList<>());}double[][] centroidsArr = newdouble[k][dataList.get(0).length];for (int i = 0; i < k; i++) {centroidsArr[i] = dataList.get(i);clustersList.get(i).add(dataList.get(i));}while (true) {boolean changed = false;for (double[] data : dataList) {int nearestCentroidIndex = 0;double nearestDistance = Double.MAX_VALUE; for (int i = 0; i < k; i++) {double distance = euclideanDistance(data, centroidsArr[i]);if (distance < nearestDistance) {nearestCentroidIndex = i;nearestDistance = distance;}}if (!clustersList.get(nearestCentroidIndex).contains(data)) {for (List<double[]> cluster : clustersList) {if (cluster.contains(data)) {cluster.remove(data);break;}}clustersList.get(nearestCentroidIndex).add(data);changed = true;}}if (!changed) {break;}for (int i = 0; i < k; i++) {double[] newCentroid =calculateCentroid(clustersList.get(i));centroidsArr[i] = newCentroid;}}return clustersList;}private static double euclideanDistance(double[] a, double[] b) { double sumSquares = 0.0;for (int i = 0; i < a.length; i++) {sumSquares += Math.pow(a[i] - b[i], 2);}return Math.sqrt(sumSquares);}private static double[] calculateCentroid(List<double[]> dataList) {int dimensions = dataList.get(0).length;double[] centroidArr = new double[dimensions];for (int d = 0; d < dimensions; d++) {double sumValuesInDimension = 0.0;for (double[] data : dataList) {sumValuesInDimension += data[d];}centroidArr[d] = sumValuesInDimension / dataList.size(); }return centroidArr;}2. 分类器public static String kNearestNeighborsClassifier(List<double[]> trainingDataList, List<String> trainingLabelList,double[] testData, int k) {double[][] distancesAndLabelsArr = newdouble[trainingDataList.size()][2];for (int i = 0; i < trainingDataList.size(); i++) {distancesAndLabelsArr[i][0] = euclideanDistance(testData, trainingDataList.get(i));distancesAndLabelsArr[i][1] =Double.parseDouble(trainingLabelList.get(i));}Arrays.sort(distancesAndLabelsArr,paringDouble(a -> a[0]));Map<Double, Integer> labelCountMap = new HashMap<>(); for (int i = 0; i < k; i++) {double label = distancesAndLabelsArr[i][1];if (labelCountMap.containsKey(label)) {labelCountMap.put(label, labelCountMap.get(label) + 1); } else {labelCountMap.put(label, 1);}}double mostFrequentLabel = -1;int maxLabelCount = -1;for (double label : labelCountMap.keySet()) {int count = labelCountMap.get(label);if (count > maxLabelCount) {maxLabelCount = count;mostFrequentLabel = label;}}return Double.toString(mostFrequentLabel);}private static double euclideanDistance(double[] a, double[] b) { double sumSquares = 0.0;for (int i = 0; i < a.length; i++) {sumSquares += Math.pow(a[i] - b[i], 2);}return Math.sqrt(sumSquares);}八、总结Java算法是计算机科学中的重要部分,可以用于解决各种问题。

二分查找算法C语言源程序代码

二分查找算法C语言源程序代码

二分查找算法C语言源程序代码以下是一个使用二分查找算法的C语言源代码程序,包括了详尽的注释解释每一步的操作和算法原理。

```c#include <stdio.h>//二分查找函数int binarySearch(int arr[], int left, int right, int target) //当左边界大于右边界时,表示查找失败,返回-1if (left > right)return -1;}//计算数组中间元素的下标int mid = left + (right - left) / 2;//判断中间元素是否等于目标值if (arr[mid] == target)return mid;}//如果中间元素大于目标值,说明目标值可能在左半部分,调用递归在左半部分继续查找if (arr[mid] > target)return binarySearch(arr, left, mid - 1, target);}//如果中间元素小于目标值,说明目标值可能在右半部分,调用递归在右半部分继续查找if (arr[mid] < target)return binarySearch(arr, mid + 1, right, target);}int maiint arr[] = {2, 5, 8, 12, 16, 23, 38, 56, 72, 91};int n = sizeof(arr) / sizeof(arr[0]); // 计算数组的长度int target = 23; // 目标值int result = binarySearch(arr, 0, n - 1, target); // 调用二分查找函数if (result == -1)printf("目标值不存在\n");} elseprintf("目标值在数组中的位置为:%d\n", result);}return 0;```该程序首先定义了一个名为 `binarySearch` 的函数,用于实现二分查找算法。

  1. 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性,平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
  2. 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
  3. 3、如文档侵犯您的权益,请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间:9:00-18:30)。

多项式求值和矩阵乘法
1.用MATLAB实现多项式求值的四种运算,针对不同规模的输入值,绘制四种算法时间的比较图
num=[10 50 100 150 200 300 400 500 10000 20000 50000 100000];
x=input('please enter x:')
for m=1:12
a=rand(1,num(m)+1);
tic;
p1(m)=polyval(a,x);
t1(m)=toc;
tic;
p2(m)=0;
for i=1:num(m)+1
p2(m)=p2(m)+a(i)*x^(i-1);
t2(m)=toc;
end
tic;
p3(m)=a(1);
q=1;
for j=2:num(m)+1
q=q*x;
p3(m)=p3(m)+a(j)*q;
t3(m)=toc;
end
tic;
p4(m)=a(num(m)+1);
for k=1:num(m);
p4(m)=x*p4(m)+a(num(m)+1-k);
t4(m)=toc;
end
end
semilogx(num,t1,'b+',num,t2,'gx',num,t3,'r*',num,t4,'ko');
xlabel('num=10,50,100,150,200,300,400,500,10000,20000,50000,100000' ); ylabel('time');
title('The comparison chart of four different methods for polyval')
2.用MATLAB实现矩阵乘法的三种算法,并比较不同规模时的运行时间
num=[2^2,2^3,2^4,2^5,2^6,2^7,2^8,2^9,2^10,2^11]
for m=1:10
A=round(rand(num(m)));
B=round(rand(num(m)));
tic;
C1=A*B;
t1(m)=toc;
tic;
C2=zeros(num(m));
for i=1:num(m)
for k=1:num(m)
for j=1:num(m)
C2(i,j)=C2(i,j)+A(i,k)*B(k,j);
end
end
end
t2(m)=toc;
A11=A(1:num(m)/2,1:num(m)/2);
A12=A(1:num(m)/2,num(m)/2+1:num(m));
A21=A(num(m)/2+1:num(m),1:num(m)/2);
A22=A(num(m)/2+1:num(m),num(m)/2+1:num(m));
B11=B(1:num(m)/2,1:num(m)/2);
B12=B(1:num(m)/2,num(m)/2+1:num(m));
B21=B(num(m)/2+1:num(m),1:num(m)/2);
B22=B(num(m)/2+1:num(m),num(m)/2+1:num(m));
tic;
C3=zeros(num(m));
C11=A11*B11+A12*B21;
C12=A11*B12+A12*B22;
C21=A21*B11+A22*B21;
C22=A21*B12+A22*B22;
C3=[C11 C12;C21 C22];
t3(m)=toc;
tic;
C4=zeros(num(m));
M1=A11*(B12-B22);
M2=(A11+A12)*B22;
M3=(A21+A22)*B11;
M4=A22*(B21-B11);
M5=(A11+A22)*(B11+B22);
M6=(A12-A22)*(B21+B22);
M7=(A11-A21)*(B11+B12);
C11=M5+M4-M2+M6;
C12=M1+M2;
C21=M3+M4;
C22=M5+M1-M3-M7;
C4=[C11 C12;C21 C22];
t4(m)=toc;
end
plot(log(num)/log(2),t1,'b+',log(num)/log(2),t2,'gx',log(num)/log(2),t3,'r*',log(num)/log(2),t4,'ko'); xlabel('log(num)/log(2)=2^2,2^3,2^4,2^5,2^6,2^8,2^9,2^1^0,2^1^1' );
ylabel('time');
title('The comparison chart of four different methods for matrix multiplication')
三、遗传算法代码
%%%*****用遗传算法求函数最大值(双变量单输出)****%%%%%
clc;
clear;
x1min=-3.0; %输入变量1的变化范围
x1max=12.1;
x2min=4.1; %输入变量2的变化范围
x2max=5.8;
pb=0.001; %变异概率
N=300; %初始种群数目=300
s1=ceil(log2(100000*(x1max-x1min))); %计算二进制串的长度
s2=ceil(log2(100000*(x2max-x2min))); %精确到小数点后面5位
s=s1+s2; %%种群的位数
zq=randi(N,s); %产生初始种群,for循环
for i=1:N
for j=1:s
r=rand(1);
if r>0.5
zq(i,j)=1;
else zq(i,j)=0;
end
end
end
%%*****用于二进制转化为十进制****
for i=1:s1
zhuanhuan(i,1) = 2^(s1-i);
end
for i=s1+1:s
zhuanhuan(i,1) = 2^(s-i);
end
for k=1:1000 %遗传算法的次数
%%********将二进制转换成十进制
for i=1:N
j1(i)=zq(i,1:s1)*zhuanhuan(1:s1);
j2(i)=zq(i,s1+1:s)*zhuanhuan(s1+1:s); end
%%****转化为目标函数值
x1=x1min+j1*(x1max-x1min)/(2^s1-1);
x2=x2min+j2*(x2max-x2min)/(2^s2-1);
%%****计算适应度值
f=21.5+x1.*sin(4*pi*x1)+x2.*sin(20*pi*x2); %%%******依次得到最大值,平均值
f_max(k)=max(f);
f_sum=sum(f);
f_avr(k)=sum(f)/N;
%%******复制********
g=f/f_sum; %计算选择概率
q(1)=g(1); %计算累积概率
for i=2:N
q(i)=q(i-1)+g(i);
end
for i=1:N %轮盘赌法
r=rand(1);
for j=1:N
if r<=q(j)
zq1(i,:)=zq(j,:);
break;
end
end
end
zq = zq1;
%%*****交叉操作*****
zq2 = zq;
zz = randperm(N);%产生交叉顺序
for i=1:N/2
v1 = randperm(s1-1);%产生交叉位
v2 = randperm(s2-1);
for j=v1(1)+1:s1 %交叉
t = zq2(zz(i*2-1),j);
zq2(zz(i*2-1),j) = zq2(zz(i*2),j);
zq2(zz(i*2),j) = t;
end
for j=v2(1)+1:s2
t = zq2(zz(i*2-1),j+s1);
zq2(zz(i*2-1),j+s1) = zq2(zz(i*2),j+s1);
zq2(zz(i*2),j+s1) = t;
end
end
zq = zq2;
%%*********变异操作****
for i=1:N
for j=1:s
if rand(1)<pb
if zq(i,j)==1
zq(i,j)=0;
else zq(i,j)=1;
end
end
end
end
end
figure()%绘图
subplot(1,1,1),plot(f_max),title('函数值最大值');%函数值就是适应度值%subplot(2,1,2),plot(f_avr),title('函数值平均值');。

相关文档
最新文档