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huffmancode111
- huffman完整源代码C语言实现，有本人超级详细解释（看不懂你去跳楼吧） 算法设计: 1、对给定的n个权值{W1,W2,W3,...,Wi,...,Wn}构成n棵二叉树的初始集合F={T1,T2,T3,...,Ti,...,Tn}，其中每棵二叉树Ti中只有一个权值为Wi的根结点，它的左右子树均为空。（为方便在计算机上实现算法，一般还要求以Ti的权值Wi的升序排列。） 2、在F中选取两棵根结点权值最小的树作为新构造的二叉树的左右子树，新二叉树的根结点的权值为其左右子树的根结点的权值之
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- 哈夫曼树的建立 一、 实验目的： 1． 理解哈夫曼树及其应用。 2． 掌握生成哈夫曼树的算法。 二、 实验内容： 哈夫曼树，即最优树，是带权路径长度最短的树。有着广泛的应用。在解决某些判定问题上，及字符编码上，有着重要的价值。 构造一棵哈夫曼树，哈夫曼最早给出了算法，称为哈夫曼算法： （1）根据给定的N个权值 W1，W2，W3，……，Wn ，构成N棵二叉树的集合F= T1，T2，T3，……，Tn ，其中每棵二叉树T1只有一个带
shendu
- 1、深度优先搜索遍历图的算法：首先访问指定的起始顶点V0，从V0出发，访问V0的一个未被访问过的邻接顶点W1，再从W1出发，访问W1的一个未被访问过的顶点W2，然后从W2出发，访问W2的一个未被访问过邻接顶点W3，依次类推，直到一个所有邻接点都被访问过为止。
Huffmatreeofdatastructure
- 哈夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的路径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。树的带权路径长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+...+Wn*Ln)，N个权值Wi(i=1,2,...n)构成一棵有N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,...n)。可以证明哈夫曼树的WPL是最小的。-Huffman tree is also called the op
FLch5eg1
- 采用CMAC网络对对频率为0.1572HZ的谐波进行辨识，选择联想单元A*=4，权值Wa=W1+W2+W3+W4- CMAC group program,include four sub-CMAC CMAC program 1
HUFMM
- 哈夫曼树又称最优二叉树，是一种带权路径长度最短的二叉树。所谓树的带权路径长度，就是树中所有的叶结点的权值乘上其到根结点的径长度（若根结点为0层，叶结点到根结点的路径长度为叶结点的层数）。树的带权路长度记为WPL=(W1*L1+W2*L2+W3*L3+…+Wn*Ln)，N个权值Wi(i=1,2,…n)构成一棵N个叶结点的二叉树，相应的叶结点的路径长度为Li(i=1,2,…n)。可以证明哈夫曼树WPL是最小的。-Huffman tree is also called the optimal bina
HK
- main是主函数，HK.m是分类算法函数，训练模式和待分类模式存放在Patterns.mat文件中，分为4个样本，其中w1和w3是训练模式，w2和w4是待分类的模式。
RANGEKUTTA_ODE
- THIS PROGRAM IS TO SOLVE THE 4TH ODE & THE RUNGE KUTTA IS USED IN ORDER TO SOLVE THE EQ <<SIN(X)*Y""=(1-X^2)*Y" -X*Y"-Y -Y+EXP(3*X)>> & THE BOUNDARY CONDITIONS ARE AS FOLLOW: Y=W1 Y =W2=F1 Y"=W3=F2 Y =W4=F3 F4=(1/SIN(X))*[(1-
HUFFMAN-CODING-TREE.cpp
- 构造一个具有n个外部节点的扩充二叉树，每个外部节点Ki有一个Wi对应，作为该外部节点的权。使得这个扩充二叉树的叶节点带权外部路径长度总和最小： Min( W1 * L1 + W2 * L2 + W3 * L3 + … + Wn * Ln) Wi:每个节点的权值。 Li:根节点到第i个外部叶子节点的距离。 编程计算最小外部路径长度总和。-Constructing a binary tree with n external expansion nodes, each external n
Knapsack-problem
- 假设有一个能装入总重量为T的背包和n 件重量分别为W1，W2,W3,...,Wn的物品。编写算法从n件物品中挑选若干件恰好装满背包，即使得Wi1+Wi2+...+Win=T.(W旁边的字符皆为角标)。要求找出满足条件的所有解。-Suppose there is a load of T of the total weight of W1, N, W2, W3, Wn. Algorithm is compiled n items selected several pieces just loade
lab2
- 1) Given a knapsack with the capacity M and some items with its weight and profit, to solve it using Greedy method and Search tree method. 2) Then compare this results with ones of 0/1 Knapsack problem based on the capacity of M. 3) These items
H.W3
- it is a matlab file for wavelet simulation. dsp course