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求一个最小和算法
LanPst
2009-10-26 05:10:06
假设一个项目包括休息段和工作段,可重复(类似甘特图)。
1 多个项目可同时进行
2 工作段不可重叠
3 休息段可重叠
4 工作段可覆盖休息段。
现有多个项目,求
其集合进行计算及编排,得到总时间最小的编排方法。
例子:
项目一工作段为1 4 5(0__00__)
项目二工作段为1 5 6(0___00_)
那么项目一和二可合并为1 2 4 5 6 7(00__0000)
其中2 6 7为项目二的工作时间,1 4 5为项目一的工作时间
总时间工作时间为6
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求一个最小和算法
假设一个项目包括休息段和工作段,可重复(类似甘特图)。 1 多个项目可同时进行 2 工作段不可重叠 3 休息段可重叠 4 工作段可覆盖休息段。 现有多个项目,求 其集合进行计算及编排,得到总时间最小的编排方法。 例子: 项目一工作段为1 4 5(0__00__) 项目二工作段为1 5 6(0___00_) 那么项目一和二可合并为1 2 4 5 6 7(00__0000) 其中2 6 7为项目二的工作时间,1 4 5为项目一的工作时间 总时间工作时间为6
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各种
最小
二乘法汇总(算例及MATLAB程序)
目录 1. 一般
最小
二乘法 3 1.1. 一次计算
最小
二乘
算法
3 1.2. 递推
最小
二乘
算法
3 2. 遗忘因子
最小
二乘
算法
6 2.1. 一次计
算法
6 2.2. 递推
算法
6 3. 限定记忆
最小
二乘递推
算法
9 4. 偏差补偿
最小
二乘法 11 5. 增广
最小
二乘法 13 6. 广义
最小
二乘法 15 7. 辅助变量法 17 8. 二步法 19 9. 多级
最小
二乘法 21 10. Yule-Walker辨识
算法
23 Matlab程序附录 24 附录1、
最小
二乘一次计
算法
24 附录2、
最小
二乘递推
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25 附录3、遗忘因子
最小
二乘一次计
算法
26 附录4、遗忘因子
最小
二乘递推
算法
27 附录5、限定记忆
最小
二乘递推
算法
29 附录6、偏差补偿
最小
二乘递推
算法
31 附录7、增广
最小
二乘递推
算法
32 附录8、广义
最小
二乘递推
算法
34 附录9、辅助变量法 36 附录10、二步法 38 附录11、多级
最小
二乘法 39 附录12、Yule-Walker辨识
算法
42
常见
算法
:C语言
求
最小
公倍数和最大公约数三种
算法
最小
公倍数:数论中的一种概念,两个整数公有的倍数成为他们的公倍数,其中
一个
最小
的公倍数是他们的
最小
公倍数,同样地,若干个整数公有的倍数中
最小
的正整数称为它们的
最小
公倍数,维基百科:定义点击打开链接
求
最小
公倍数
算法
:
最小
公倍数=两整数的乘积÷最大公约数
求
最大公约数
算法
: (1)辗转相除法 有两整数a和b: ① a%b得余数c ② 若c=0,则b即为两数的最大公约数 ③ 若c
求
最小
公倍数的两种
算法
(最大公约数的三种
算法
)
最小
公倍数的三种
算法
求
两个数字的
最小
公倍数是很常见的运算。比如,3和5的
最小
公倍是15。6和8的
最小
公倍数是24。 下面的
算法
为给定的两个正整数
求
它的
最小
公倍数。 ** 1.辗转相除,相减 又称公式法,两个数的乘积等于这两个数的最大公约数与
最小
公倍数的积。即利用辗转相除法(欧几里得
算法
)或者辗转相减(更相减损术)先
求
出最大公约数再用两数之积除以最大公约数得出
最小
公倍数。 首先先复习一下什么是辗转相除法和辗转相差法 辗转相除: 假如需要
求
1997 和 615 两个正整数的最大公约数,用欧几里得
算法
(辗
Prim
算法
求
最小
生成树
求
无向网的
最小
生成树的
算法
有两种:Prim和Kruskal,它们都是利用
最小
生成树的MST性质得到的。我们先来介绍Prim
算法
,Kruskal我们后续介绍。 Prim
算法
思想: 逐渐长成一棵
最小
生成树。假设G=(V,E)是连通无向网,T=(V,TE)是
求
得的G的
最小
生成树中边的集合,U是
求
得的G的
最小
生成树所含的顶点集。初态时,任取
一个
顶点u加入U,使得U={u},TE=Ø。重复下述操作:找出U和...
最小
生成树
算法
之Prim(普里姆)
算法
最小
生成树的可以通过Kruskal(克鲁斯卡尔)
算法
或Prim(普里姆)
算法
求
出。 Prim
算法
基本介绍: Prim
算法
又称为"加点法",每次找出距离(此处的距离指的是距离
最小
生成树的距离,若此处无法理解,可直接跳过,看完下面例子就能理解)
最小
的边对应的点。
算法
逐渐从某
一个
顶点s开始,逐渐将n个点纳入
最小
生成树中。 Prim
算法
基本步骤: 第一步:设图中所有顶点的集合为V,u代表已经加入
最小
生成树的顶点的集合,v代表未加入
最小
生成树的顶点的集合,最由于从某点s开始,因此u={s},v={V-u}
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