nesa算法的实现，在开元盛世下的，到这儿来分享。
上传时间： 2015-10-21
上传用户：yuanyuan123
本题采用的计算方法为：主要用Jacobi迭代和Gauss-Seidel迭代解线性方程组。 Jacobi迭代算法思路：由方程组 ，使等式左端仅保留向量 ，其他一概放到右端，将 代入上式右端，便可（按顺序逐行）进行计算得到 。 Gauss-Seidel迭代和Jacobi迭代不同的是先计算第一式得到 ,用此数再参与第二式的右端的计算,依次类推。
标签： Jacobi Gauss-Seidel 迭代 方程
上传时间： 2015-10-22
上传用户：顶得柱
用栈实现迷宫算法，四个方向寻求出路，四周加边，寻求路径
上传时间： 2015-10-23
上传用户：ainimao
后缀数组求最长公共子串 这里的最长公共子串是指的连续的子串，并非经典dp的那种。 aabbc abc 这两个字符串的最长公共子串为ab 算法复杂度是o(n)的（n为两个字符串长度的和）
上传时间： 2015-10-24
上传用户：电子世界
此代码为RFID中防冲突算法中，以2的幂数为固定帧的ALOHA算法的仿真
上传时间： 2013-12-17
上传用户：wangdean1101
％ 信道容量C的迭代算法 ％ ％ 函数说明： ％ ％ [CC,Paa]=ChannelCap(P,k) 为信道容量函数 ％ ％ 变量说明： ％ ％ P：输入的正向转移概率矩阵，k：迭代计算精度 ％ ％ CC：最佳信道容量，Paa：最佳输入概率矩阵 ％ ％ Pa：初始输入概率矩阵，Pba：正向转移概率矩阵 ％ ％ Pb：输出概率矩阵 ％ ％ C：初始信道容量， r：输入符号数，s：输出符号数 ％
标签： ChannelCap Paa 信道容量 函数
上传时间： 2014-01-08
上传用户：zhenyushaw
DIT-FFT算法子程序 FFT长度为2m，m为正整数。FFT输出结果放在输入复数数组中。其中xr存放信号序列实部，xi存放信号序列虚部。如果信号长度小于N，需要给xr和xi后面补足0，计算结果x(k)的实部和虚部仍然分别存放在数组xr和xi中。
上传时间： 2013-11-25
上传用户：宋桃子
DIT-FFT算法子程序 FFT长度为2m，m为正整数。FFT输出结果放在输入复数数组中。其中xr存放信号序列实部，xi存放信号序列虚部。如果信号长度小于N，需要给xr和xi后面补足0，计算结果x(k)的实部和虚部仍然分别存放在数组xr和xi中。
上传时间： 2015-10-29
上传用户：zuozuo1215
计数排序是一个非基于比较的线性时间排序算法。它对输入的数据有附加的限制条件： 1、输入的线性表的元素属于有限偏序集S； 2、设输入的线性表的长度为n，|S|=k（表示集合S中元素的总数目为k），则k=O(n)。 在这两个条件下，计数排序的复杂性为O(n)。 计数排序算法的基本思想是对于给定的输入序列中的每一个元素x，确定该序列中值小于x的元素的个数。一旦有了这个信息，就可以将x直接存放到最终的输出序列的正确位置上。例如，如果输入序列中只有17个元素的值小于x的值，则x可以直接存放在输出序列的第18个位置上。 计数排序算法没有用到元素间的比较，它利用元素的实际值来确定它们在输出数组中的位置。因此，计数排序算法不是一个基于比较的排序算法，从而它的计算时间下界不再是Ω(nlogn)。另一方面，计数排序算法之所以能取得线性计算时间的上界是因为对元素的取值范围作了一定限制，即k=O(n)。如果k=n2,n3,..，就得不到线性时间的上界。
上传时间： 2015-10-30
上传用户：chenxichenyue
快速排序算法：初始化一个数组，并演示出排序的过程，给出排序后的数组进行比较。
上传时间： 2015-10-31
上传用户：songnanhua
