搜索资源列表
ToSolveAnEquationSet
- 数值分析中五种常用的解方程组的算法在Linux下的实现。 在本压缩包里分别是： ColPivotElim.d 枢轴元素消去法解方程组 GaussElim.d 高斯销元法解方程组 GSItera.d 高斯赛德尔迭代法解方程组 JacobiItera.d 雅克比迭代解方程组 TriDecompo.d 线性方程组的直接三角分解法 运行环境是Linux，用G++编译的。-Numerical analysis of five commonly used soluti
211
- 销售统计问题： 我们假设这个便利店有四个销售员，他们分别负责五种产品（销售员编号1-4，产品编号1-5）。每个销售员都将当天出售的每种商品单独做个记录。 （1）计算上个月每个人每种产品的销售额； （2）按销售额对销售员进行排序，输出排序结果（销售代号）； （3）统计每种产品的总销售额，对这些产品按从高到低的顺序输出排序 结果（需输出产品的代号和销售额）；-Sales statistics: We have assumed that there are four convenien
sas
- 本文提出了商业公司的订货问题，包括货物从工厂到仓库，再到分店销售两部分，是经济管理中的优化问题。根据改进的综合了贮存与运输的模型，我们建立了非线性整数规划模型进行求解，得出初步的优化订货及运输方案，并在问题2和问题3中增加了一些实际考虑因素，将问题拓展。-In this paper, the company' s orders for commercial issues, including goods from the factory to the warehouse, to sales
fan
- 问题描述： 球赛门票的售票处规定每位购票者限购一张门票，且每张门票售价50元。购票者中有 m位手持50元钱币，另有n人手持100元。假设售票处开始售票时无零钱。问这m+n人有 几种排队方式可使售票处不致出现找不出钱的局面。 编程任务： 对给定的m,n(0<=m,n<=11)，输出各种排队方式（从小到大），计算出排队方式总数。 -Problem Descr iption: The box office ticket sales are limited to th
4
- 已知在文件IN.DAT中存有100个产品销售记录，每个产品销售记录由产品代码dm(字符型4位)，产品名称mc(字符型10位)，单价dj(整型)，数量sl(整型)，金额je(长整型)五部分组成。其中：金额=单价*数量计算得出。函数ReadDat()是读取这100个销售记录并存入结构数组sell中。请编制函数SortDat()，其功能要求： 按产品名称从小到大进行排列，若产品名称相等，则按金额从小到大进行排列，最终排列结果仍存入结构数组sell中，最后调用函数WriteDat()把结果输出
traving-sales-man-problem
- the above code can solve the problem in an efficient way -the above code can solve the problem in an efficient way ..
fgtredf
- 假设某销售公司有销售经理和销售员工，月工资的计算办法是：销售经理的固定月薪为8000元-Suppose a sales company sales managers and sales staff, the method of calculation of the monthly wage is: sales manager for a fixed monthly salary of 8000 yuan
GA-TSP
- travelling sales man - genetic algorith
Lacy-TSP
- Traveling Sales Man problem resolves with genetic Problem coded in JAVA
24782
- Material Requirement Planning is a dependent demand system that calculates materials requirements and production plans to satisfy known and forecast sales orders. It helps to make volume and timing calculations based on an idea of what will be necess
01决策树分类问题：预测销量高低
- 用python决策树分类问题：预测销量量的高低问题(Decision tree classification problem using Python: forecasting the volume of sales)