为什么要学习数据结构 什么是数据结构 抽象数据类型 算法的特性及分类 算法的效率度量 数据结构的选择和评价 总结

数据结构与算法实习简介、C/C++基本程序技巧、界面排错和测试、问题空间和典型的算法思路、基本数学建模

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为了有效地挖掘事件序列频繁情节,提出了一种广义后缀树结构发现和存储频繁情节．此结构利用广义后缀概念并且树中只包含频繁情节结点,用频繁情节发生列表逐层构建的方法提高了建树效率．该方法充分利用了事件序列的有序特点,可用于发现各类频繁情节．实验结果表明该算法性能优于Apriori-like频繁情节发现算法．

轧制控制过程中轧辊偏心信号是影响带钢厚度精度的重要因素.针对该类问题,将基于设定记忆长度的在线反向传播算法用于对偏心信号的检测.通过与普通在线反向传播算法在检测性能上的对比表明:该方法具有学习收敛速度快,抗噪声能力强等特点,可有效使变幅、变相和变频的偏心信号引起的厚度波动减少95%左右,从而准确地补偿由偏心信号引起的厚度偏差,提高轧钢过程中的带钢厚度精度

提出了一种应用于中厚板轧制的道次间自适应算法.该算法以实测数据为基础,通过实测轧制力与实际计算轧制力的比值决定轧制力模型学习量的大小,做到了真正意义上的以实测数据来校正模型,从而使设定的模型有较好的自学习功能,并在实际应用中表现出较好的学习效果

综合实验1 估计水塔的水流量 综合实验2 轧钢中的浪费问题 综合实验3 锁具装箱问题 综合实验4 檐沟问题 综合实验5 快餐店问题 综合实验6 最佳泻洪方案 综合实验7 钻井问题布井模型 综合实验8 食品加工问题 综合实验9 块匹配运动位移估值算法设计 综合实验10 矢量量化编码的LBG算法及其实现 综合实验11 圆的扫描转换算法—中点画圆法 综合实验12 大熊猫栖息地环境质量综合评价

本文给出了一种子图配准的随机搜索算法。搜索过程是纵随机选择的起点开始的。该点由在(0,1)区间上均匀分布的假随机数所产生。这一搜索过程是朝向匹配点逐步地进行的。本算法的优点已经由试验所证实。试验是在窗口尺寸与图片尺寸的比值ξ=0.21的情况下进行的

1.排列问题(归入第10章中的回溯法一并介绍,此处略) 2.组合问题(同上处理) 3.外排序及广义斐波那契(FIBONACCI)数 4.传递闭包及Warshall算法(学生参考《数据结构》部分的 Floyd算法自学) 课时分配:第3节讲授三个学时、上机三个学时

动态规划的概念 数字三角——递推、递归、备忘录 BestBST构造 动态规划与其他算法的比较