问题描述 采用近期最久未使用(LRU)算法仿真请求分页系统 有谁会这个吗 1.设计目的:用高级语言编写和调试一个内存分配程序,加深对内存分配算法的理解. 2.设计要求: 实现请求分页存储管理方式的页面置换算法:近期最久未使用算法(LRU) 内存物理块数固定为15个,对多个作业采用可变分配全局置换的策略分配物理块 作业数量与作业大小(10-20页)可在界面进行设置 所有作业按RR算法进行调度,时间片长度为1秒 可为每个作业随机产生引用的页面串,也可以人工输入引用的页面串,页面串引用长度30-50,

周五闲来无事,基于上一篇关于浅析12306售票算法(java版)理论,进行了java编码实践供各位读者参考(以下为相关代码的简单描述) 1.订票工具类 1.1初始化一列车厢的票据信息 /** * 生成Ticket信息 * * @param train * @return */ public static List<Ticket> initTicketList(Train train) { List<Ticket> result = new ArrayList<Ticket&g

从学习数据结构开始就接触各种算法基础,但是自从应付完考试之后就再也没有练习过,当在开发的时候也是什么时候使用什么时候去查一下,现在在学习JavaScript,趁这个时间再把各种基础算法整理一遍,分别以JS和PHP语法的方式编写代码.1.冒泡排序原理:临近的数字两两进行比较,按照从小到大或者从大到小的顺序进行交换,这样一趟过去后,最大或最小的数字被交换到了最后一位,然后再从头开始进行两两比较交换,直到倒数第二位时结束时间复杂度:平均情况:O(n2)  最好情况:O(n) 最坏情况:O(n2)空间复

问题描述 关联规则实现推荐算法 基于关联规则怎样用C++实现推荐算法 1.读取关联规则,将规则存储到一个链表中: 2.读取评分数据,建立评分矩阵和用户喜好事务,其中用户喜好事务存储在一个一维的字符串数组中: 3.将规则链表表中各规则与每个用户喜好事务(一维数组)进行匹配,将找到满足规则前件(即A→B中的A)的匹配用户,且此用户在评分矩阵中对规则后件(即A→B中的B)所标识的项的评分为0,则向用户推荐B. 最好有代码 解决方案 http://www.cnblogs.com/zhangchaoyan

邻近算法,或者说K最近邻(kNN,k-NearestNeighbor)分类算法是数据挖掘分类技术中最简单的方法之一.所谓K最近邻,就是k个最近的邻居的意思,说的是每个样本都可以用它最接近的k个邻居来代表. kNN算法的核心思想是如果一个样本在特征空间中的k个最相邻的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别,并具有这个类别上样本的特性.该方法在确定分类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. kNN方法在类别决策时,只与极少量的相邻样本有关.由于kNN方法主

假如你对数独解法感兴趣,你可能听说过精确覆盖问题.给定全集 X 和 X 的子集的集合 Y ,存在一个 Y 的子集 Y*,使得 Y* 构成 X 的一种分割. 这儿有个Python写的例子.   X = {1, 2, 3, 4, 5, 6, 7} Y = { 'A': [1, 4, 7], 'B': [1, 4], 'C': [4, 5, 7], 'D': [3, 5, 6], 'E': [2, 3, 6, 7], 'F': [2, 7]} 这个例子的唯一解是['B', 'D', 'F']. 精确覆

问题描述 基于LSB算法的QR条码数字水印 嵌入算法:( 1 ) 从 Q R 码图像的第 1 行像素开始 读取连续两行像素的像素值 如果相同 则向下移动一行 继续读取连续两行像素的像素值 .以此类推 当读取到两行像素 不相同时 则进入步骤( 2) .( 2 ) 若从步骤 ( 1) 进入( 2) 则从左到右 读取当前两行像素中 第 1 行像素的每一个像素点 当该行像素中某一个像素点满足条件 a 或者条件 b 时 见表 4 则记录该像素点的坐标( XS Y S ) 进入步骤( 3 ) 否则继续读取第

原文地址:http://www.cnblogs.com/xrq730/p/5186728.html   一致性Hash算法 关于一致性Hash算法,在我之前的博文中已经有多次提到了,MemCache超详细解读一文中"一致性Hash算法"部分,对于为什么要使用一致性Hash算法.一致性Hash算法的算法原理做了详细的解读. 算法的具体原理这里再次贴上: 先构造一个长度为232的整数环(这个环被称为一致性Hash环),根据节点名称的Hash值(其分布为[0, 232-1])将服务器节点放置

第一种方法: [二分查找要求]:1.必须采用顺序存储结构 2.必须按关键字大小有序排列. [优缺点]折半查找法的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好;其缺点是要求待查表为有序表,且插入删除困难.因此,折半查找方法适用于不经常变动而查找频繁的有序列表. [算法思想]首先,将表中间位置记录的关键字与查找关键字比较,如果两者相等,则查找成功:否则利用中间位置记录将表分成前.后两个子表,如果中间位置记录的关键字大于查找关键字,则进一步查找前一子表,否则进一步查找后一子表. 复制代码 代码如下: <?