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  • 对c语言的简单语法分析器 文件说明: input.txt内为输入的源程序

    对c语言的简单语法分析器 文件说明: input.txt内为输入的源程序,包括for,while和if else控制等 output.txt内为输出的二元单词序列 k.txt为关键字表 L.txt为运算符和界符表 i.txt为该输入的源程序的标志符 c.txt为常数表 个别表需要序列号,这时各表的序列号默认为从1开始,每行加1。 使用说明: 在提示符下输入input.txt文件的路径和文件名字, 运行完成后,打开文件output.txt看结果。

    标签: input txt c语言 语法分析器

    上传时间: 2013-12-23

    上传用户:pompey

  • 算法ebook(10部算法经典著作的合集) 算法ebook> 10部算法经典著作的合集 chm格式 (1)Fundamentals of Data Structures by Ellis Hor

    算法ebook(10部算法经典著作的合集) 算法ebook> 10部算法经典著作的合集 chm格式 (1)Fundamentals of Data Structures by Ellis Horowitz and Sartaj Sahni (2)Data Structures, Algorithms and Program Style Using C by James F. Korsh and Leonard J. Garrett (3)Data Structures and Algorithm Analysis in C by Mark Allen Weiss (4)Data Structures: From Arrays to Priority Queues by Wayne Amsbury (5)Information Retrieval: Data Structures & Algorithms edited by William B. Frakes and Ricardo Baeza-Yates (6)Introduction to Algorithms by Thomas H. Cormen, Charles E. Leiserson, and Ronald L. Rivest (7)Practical Data Structures in C++ by Bryan Flamig (8)Reliable Data Structures in C by Thomas Plum (9)Data Structures and Algorithms Alfred V. Aho, Bell Laboratories, Murray Hill, New Jersey John E. Hopcroft, Cornell University, Ithaca, New York Jeffrey D. Ullman, Stanford University, Stanford, California (10)DDJ Algorithms and Data Structures Articles

    标签: ebook Fundamentals Structures Ellis

    上传时间: 2015-04-04

    上传用户:tfyt

  • 1. EXT_C.rar, 给初学者(带中文注释的C51语言例程), 利用外部中断实现LED灯的简单控制。 2. EXT_A.rar, 给初学者(带中文注释的51汇编语言例程), 利用外部中断实现L

    1. EXT_C.rar, 给初学者(带中文注释的C51语言例程), 利用外部中断实现LED灯的简单控制。 2. EXT_A.rar, 给初学者(带中文注释的51汇编语言例程), 利用外部中断实现LED灯的简单控制。 两个同样功能的中断例程, 一个用C51实现, 另一个用ASM51实现(ASM51是由C51反汇编生成的), 都在MCU51-63K仿真器下通过实验的哦, 小虾们可以试试看。

    标签: EXT_C EXT_A C51

    上传时间: 2014-12-03

    上传用户:xyipie

  • 基于AT90S1200芯片 (16MHz),源代码为汇编语言。 用户界面软件 LOLA.EXE 用途逻辑分析仪。PGEN.EXE用作脉冲发生器。均使用 delphi 编程。 提供了16位版本(L

    基于AT90S1200芯片 (16MHz),源代码为汇编语言。 用户界面软件 LOLA.EXE 用途逻辑分析仪。PGEN.EXE用作脉冲发生器。均使用 delphi 编程。 提供了16位版本(LoLA16.EXE, PGen16.EXE),适用Windows 3.1/3.11. 32位版本(LoLA32.EXE, PGen32.EXE)适用于 Windows 9x.

    标签: EXE delphi S1200 1200

    上传时间: 2015-04-11

    上传用户:wendy15

  • 用Doolittle方法求解此方程组; 1.先由U[1][i]=a[1][i] 求的U的第一行

    用Doolittle方法求解此方程组; 1.先由U[1][i]=a[1][i] 求的U的第一行,在根据L[i][1]=a[i][1]/U[1][1] 求的L的第一列;2..然后根据公式求得U,L其他的值; 3 回带求解得到X

    标签: Doolittle 方程

    上传时间: 2013-12-10

    上传用户:洛木卓

  • 自启动vxworks---一个自启动vx程序的开发文档 vx编程指南----vx的一些基本编程介绍和操作手册 tornado ---- tornado使用手册 linux内核分析 ----- l

    自启动vxworks---一个自启动vx程序的开发文档 vx编程指南----vx的一些基本编程介绍和操作手册 tornado ---- tornado使用手册 linux内核分析 ----- linux内核源码介绍(有注释说明) ARM指令 ---- 详细介绍了ARM中所用到的指令集 ARM体系结构 --- 介绍ARM的结构体系

    标签: tornado vxworks linux 自启动

    上传时间: 2015-04-19

    上传用户:xfbs821

  • 实现Shell

    实现Shell,能处理命令 cd :改变进程当前路径 pwd :查看进程当前路径 pid:查看当前进程号(getpid()系统调用) logout :退出shell ls [-l] rm [-r] mkdir, mv, cp

    标签: Shell

    上传时间: 2015-04-20

    上传用户:ccclll

  • 模拟退火算法来源于固体退火原理

    模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。根据Metropolis准则,粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT),其中E为温度T时的内能,ΔE为其改变量,k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题,将内能E模拟为目标函数值f,温度T演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法:由初始解i和控制参数初值t开始,对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代,并逐步衰减t值,算法终止时的当前解即为所得近似最优解,这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制,包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。

    标签: 模拟退火算法

    上传时间: 2015-04-24

    上传用户:R50974

  • 模拟退火算法来源于固体退火原理

    模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。根据Metropolis准则,粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT),其中E为温度T时的内能,ΔE为其改变量,k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题,将内能E模拟为目标函数值f,温度T演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法:由初始解i和控制参数初值t开始,对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代,并逐步衰减t值,算法终止时的当前解即为所得近似最优解,这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制,包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。

    标签: 模拟退火算法

    上传时间: 2015-04-24

    上传用户:ryb

  • 模拟退火算法来源于固体退火原理

    模拟退火算法来源于固体退火原理,将固体加温至充分高,再让其徐徐冷却,加温时,固体内部粒子随温升变为无序状,内能增大,而徐徐冷却时粒子渐趋有序,在每个温度都达到平衡态,最后在常温时达到基态,内能减为最小。根据Metropolis准则,粒子在温度T时趋于平衡的概率为e-ΔE/(kT),其中E为温度T时的内能,ΔE为其改变量,k为Boltzmann常数。用固体退火模拟组合优化问题,将内能E模拟为目标函数值f,温度T演化成控制参数t,即得到解组合优化问题的模拟退火算法:由初始解i和控制参数初值t开始,对当前解重复“产生新解→计算目标函数差→接受或舍弃”的迭代,并逐步衰减t值,算法终止时的当前解即为所得近似最优解,这是基于蒙特卡罗迭代求解法的一种启发式随机搜索过程。退火过程由冷却进度表(Cooling Schedule)控制,包括控制参数的初值t及其衰减因子Δt、每个t值时的迭代次数L和停止条件S。

    标签: 模拟退火算法

    上传时间: 2014-12-19

    上传用户:TRIFCT