典型相关分析( canonical correlation analysis)是近年来开始普及的一种新型 多元统计分析方法。典型相关分析源于荷泰林(H. Hotelling)于1936年在《生 物统计》期刊上发表的一篇论文《两组变式之间的关系》①。他所提出的方法经 过多年的应用及发展,逐渐达到完善,在70年代臻于成熟。由于典型相关分析 涉及较大量的矩阵计算,它的应用在早期曾受到相当的限制。但当代计算机技术 及其软件的迅速发展,弥补了应用典型相关分析中的困难,因此它的应用开始走 向普及化

内容树、二叉树、森林的概念和性质,树与 二叉树的转换,树形结构的存储,遍历,哈夫 曼树的概念及应用。 要求通过学习和上机,深刻理解树形结构的 递归特性,为应用它解决实际问题奠定理论基础 并获得实践经验。理解并准确叙述树、二叉树、 森林及其有关概念并熟悉它们的基本性质,熟悉 树形结构的存储结构和中序线索二树,熟悉树 的遍历方法,尤其是二叉树的前序、中序和后序 遍历的递归与应用,知道树形结构的若干应用

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数据库设计是指对于一个给定的应用环境，构造（设 计）优化的数据库逻辑模式和物理结构，并据此建立 数据库及其应用系统，使之能够有效地存储和管理数 据，满足各种用户的应用需求，包括信息管理要求和 数据操作要求

第6章代数方程与最优化问题的计算机求解 一、代数方程的求解 二、无约束最优化问题求解 三、有约束最优化问题的计算机求解 四、混合整数规划问题的计算机求解 五、线性矩阵不等式问题求解 六、多目标优化问题求解 七、动态规划及其在路径规划中的应用

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