代码搜索：选择算法
找到约 10,000 项符合「选择算法」的源代码
代码结果 10,000
www.eeworm.com/read/223665/14620577
txt gam.txt
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% 该遗传算法采用fit＝1/(1＋jitter)形式的适应度函数 %%%%%
%%%% 轮盘赌选择策略；单点交叉，pc＝0.4；pm＝0.2 %%%%%
%
www.eeworm.com/read/223665/14620581
txt ga.txt
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% 该遗传算法采用fit＝1/(1＋jitter)形式的适应度函数 %%%%%
%%%% 轮盘赌选择策略；单点交叉，pc＝0.4；pm＝0.2 %%%%%
%
www.eeworm.com/read/223665/14620590
txt gadraw.txt
%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%
%%%% 该遗传算法采用fit＝1/(1＋jitter)形式的适应度函数 %%%%%
%%%% 轮盘赌选择策略；单点交叉，pc＝0.4；pm＝0.2 %%%%%
%
www.eeworm.com/read/267364/11181659
java flexsorter.java
package good;
public class FlexSorter {
public static void sort(Object[] A, Comparable comp) {
sort(A, A.length, comp);
}
//选择排序算法
public static void sort(Object[] A, int stop, Compara
www.eeworm.com/read/163075/10176808
rc winimage.rc
/*********************
WINIMAGE.RC 资源文件
*********************/
#include "WinImage.h"
WinImage MENU
{
POPUP "图像文件"
{
MENUITEM "打开图像", IDM_OPEN
MENUITE
www.eeworm.com/read/308220/13705817
txt 程序说明.txt
1、实验项目名称：
内存分配与回收设计
2、实验项目的目的和任务：
目的：学习内存管理的实现原理。
任务：实现一个基于伙伴算法的内存分配回收算法，并通过输入一组内存请求与回收序列验证该算法执行情况。
用如下请求和释放序列验证该算法执行情况。
请求100k――>请求240k――>请求64k――>请求256k――>释放240k――>释放100k――>请求75k――>释放64k――>释放75 ...
www.eeworm.com/read/264965/11292398
cpp test_binarytree.cpp
//---------------------------------------------------------------------------
/*
例9-1 二叉链表类的测试程序。
二叉树二叉链表类的测试
递归遍历算法与非遍历算法
*/
#include "BinaryTree_Bas.h"
//-----------------------
www.eeworm.com/read/264965/11292441
cpp test_binarytree.cpp
//---------------------------------------------------------------------------
/*
例9-1 二叉链表类的测试程序。
二叉树二叉链表类的测试
递归遍历算法与非遍历算法
*/
#include "BinaryTree_Bas.h"
//-----------------------
www.eeworm.com/read/208129/15253840
txt fp-growth.txt
经典FP-Growth算法
1．背景： 众所周知，Apriori算法在产生频繁模式完全集前需要对数据库进行多次扫描，同时产生大量的候选频繁集，这 就使Apriori算法时间和空间复杂度较大。但是Apriori算法中有一个很重要的性质：频繁项集的所有非空子集都必 须也是频繁的。由此性质，引出了FP-Growth算法。
2．算法说明 首先介绍FP-Growth算法中的几个概念 a.FP-T ...
www.eeworm.com/read/345449/11815276
m sga.m
% 双峰和多峰函数最大值的遗传算法求解
% 利用基本遗传算法的思路寻找双峰或多峰函数的最大值，选择采用轮盘选择方法；交叉采用单点交叉，交叉位置随机，交叉概率取0.20；变异概率0.005。经
% 多次运行，求得最大值。停止法则为循环最大遗传代数为止到。
% X.*sin(10*pi*X)+2.0这样的多峰函数的最大值采用遗传算法似乎是最好的算法。
function SGA()
%简单遗传 ...