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美赛试题中常用的算法及配套代码包(rar格式)。

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简介:
针对A至F号赛题,制定了各自独立的算法代码,这些代码均以Matlab程序形式呈现。

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客服
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  • 国数学竞参考合集RAR文件
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    本RAR文件收录了针对美国数学竞赛中常见题型设计的高效算法及其Python和C++等语言示例代码,旨在帮助参赛者快速掌握解题技巧。 针对A—F赛题分别有对应的算法代码,都是用Matlab编写的程序。
  • ACM竞
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    这段资料包含了在ACM国际大学生程序设计竞赛中广泛使用的各种经典算法实现代码,旨在帮助参赛者更好地理解和应用这些核心算法。 时间复杂度(渐近时间复杂度的严格定义、NP问题、时间复杂度分析方法及主定理) 排序算法(平方排序算法的应用、Shell排序、快速排序、归并排序、时间复杂度下界以及三种线性时间排序法,外部排序) 数论(整除概念、集合论与关系理论介绍、素数性质探讨、进位制理解基础、辗转相除及扩展辗转相除的运用方法讲解,同余运算及其应用分析,解线性同余方程技巧说明和中国剩余定理详解) 指针(链表结构解析,搜索判重机制设计与实现思路介绍,邻接列表构建策略探讨以及开散列技术的应用实例分享;二叉树、多叉树的表示方法) 按位运算(AND, OR, XOR操作定义及应用示例,SHL和SHR指令及其使用场景分析) 图论模型建立原则解析,平面图特性讨论与欧拉公式及五色定理证明思路介绍,求解强连通分量、割点以及桥的算法详解;探索欧拉回路问题解答策略,AOV(Activity On Vertex)和AOE(Activity On Edge)网络分析方法讲解;最小生成树三种算法解析:Prim、Kruskal及Sollin算法原理与应用实例分享;最短路径计算三种经典算法介绍:Dijkstra, Bellman-Ford以及Floyd-Warshall,标号法详解,差分约束系统阐述及其求解策略说明;验证二分图的方法讲解和Konig定理的应用场景探讨,匈牙利算法及KM(Kuhn-Munkres)算法原理与实例分享;稳定婚姻系统的模型构建思路解析、最大流问题的解决方法:Ford-Fulkerson, Edmonds-Karp等经典算法介绍,最小割最大流理论及其应用案例分析,以及最小费用最大流计算策略详解 计算几何相关知识包括平面解几基础及其实用场景探讨,向量定义与点积叉积的应用实例分享;半平面相交技术解析、求点集凸包方法讲解,最近点对问题的高效解决算法示例展示和离散化扫描线技术应用案例分析。 数据结构部分涵盖广度优先搜索策略详解以及括号匹配验证技巧介绍,表达式计算原理及递归编译机制探讨;Hash表构建与分段Hash实现思路分享,并查集、Tarjan算法的运用场景解析;二叉堆、左偏树、二斜堆和二项堆等高级数据结构及其应用实例展示,如:红黑树, AVL平衡树, Treap 和 Splay 树,静态二叉查找树及2-d树详解;线段树与二维线段树构建思路分享以及矩形查询技术介绍;Trie(字典)树的定义和使用场景解析,块状链表数据结构及其应用实例展示。 组合数学部分包含排列与组合基础、鸽笼原理及其实际应用案例分析,容斥原理详解及其实用技巧探讨,递推关系式构建思路分享以及Fibonacci数列生成机制介绍;Catalan数列的定义和应用场景解析, Stirling数计算方法讲解, 差分序列构造策略展示与生成函数的应用实例分享;置换理论基础及其Polya定理应用案例分析。 概率论部分涵盖简单概率概念及条件概率详解,Bayes(贝叶斯)定理原理阐述以及期望值的定义和求解技巧介绍。矩阵相关知识包括基本运算规则、二分法在解决线性递推方程中的运用示例分享、多米诺骨牌棋盘覆盖方案数计算策略解析与高斯消元技术应用实例展示。 字符串处理算法涵盖KMP(Knuth-Morris-Pratt)模式匹配方法讲解,后缀树构建思路介绍以及有限状态自动机的定义及其在文本分析中的运用示例分享;Huffman编码原理及其实用场景讨论和简单密码学基础概念解析。 动态规划部分包括单调队列技术应用实例展示、凸完全单调性的定义与使用技巧探讨,树型动规算法详解及多叉转二叉问题解决策略介绍;状态压缩类动规方法及其四边形不等式的运用示例分享。 博奕论(Game Theory)领域涵盖Nim取子游戏规则解析和博弈树构建思路分享;Shannon开关游戏的原理阐述与实例应用分析。 搜索算法包括A*、ID (Iterative Deepening) 和 IDA*(Iterative Deepening A*) 等经典方法介绍,随机调整(Randomized Search)策略及其在复杂问题求解中的运用示例展示以及遗传算法的基本概念及其实用场景探讨。
  • C参考含丰富资源)
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    本资源提供美国数学建模竞赛C题相关的常用参考代码及资料,涵盖多种编程语言和算法实现,助力参赛者高效准备与实践。 美赛C题常见参考代码包含了许多有用的资源。
  • ACM竞
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    本书聚焦于在ACM竞赛中广泛应用的经典算法和编程技巧,通过丰富的示例代码帮助读者深入理解并熟练掌握这些关键技术。 ### ACM竞赛常用算法及代码详解 #### 一、数学问题 **1. 精度计算——大数阶乘** **语法**: `int result = factorial(int n);` **参数**: - `n`: 计算阶乘的数字。 **返回值**: 阶乘结果的位数。 **注意**: - 该程序直接输出`n!`的结果。 - 使用长整型数组`a[]`来存储结果,并且需要包含头文件`math.h`. **源程序**: ```c++ int factorial(int n) { long a[10000]; int i, j, l, c, m = 0, w; a[0] = 1; for (i = 1; i <= n; i++) { c = 0; for (j = 0; j <= m; j++) { a[j] = a[j] * i + c; c = a[j] / 10000; a[j] %= 10000; } if (c > 0) { m++; a[m] = c; } } w = m * 4 + log10(a[m]) + 1; printf(%ld, a[m]); for (i = m - 1; i >= 0; i--) printf(%4.4ld, a[i]); return w; } ``` **2. 精度计算——乘法(大数乘小数)** **语法**: `mult(char c[], char t[], int m);` **参数**: - `c[]`: 被乘数,用字符串表示。 - `t[]`: 结果,用字符串表示。 - `m`: 乘数。 **返回值**: 无 **注意**: - 需要包含`string.h`. **源程序**: ```c++ void mult(char c[], char t[], int m) { int i, l, k, flag, add = 0; char s[100]; l = strlen(c); for (i = 0; i < l; i++) s[l - i - 1] = c[i] - 0; for (i = 0; i < l; i++) { k = s[i] * m + add; if (k >= 10) { s[i] = k % 10; add = k / 10; flag = 1; } else { s[i] = k; flag = 0; add = 0; } } if (flag) { l = i + 1; s[i] = add; } else l = i; for (i = 0; i < l; i++) t[l - 1 - i] = s[i] + 0; t[l] = \0; } ``` **3. 精度计算——乘法(大数乘大数)** **语法**: `mult(char a[], char b[], char s[]);` **参数**: - `a[]`: 被乘数,用字符串表示。 - `b[]`: 乘数,用字符串表示。 - `s[]`: 结果,用字符串表示。 **返回值**: 无 **注意**: - 空间复杂度为 O(n^2). - 需要包含`string.h`. **源程序**: ```c++ void mult(char a[], char b[], char s[]) { int i, j, k = 0, alen, blen, sum = 0; char result[65]; int res[65][65] = {0}; alen = strlen(a); blen = strlen(b); for (i = 0; i < alen; i++) for (j = 0; j < blen; j++) res[i][j] = (a[i] - 0) * (b[j] - 0); for (i = alen - 1; i >= 0; i--) { for (j = blen - 1; j >= 0; j--) sum += res[i + blen - j - 1][j]; result[k++] = sum % 10; sum /= 10; } for (i = blen - 2; i >= 0; i--) { for (j = 0; j <= i; j++) sum += res[i - j][j]; result[k++] = sum % 10; sum /= 10; } if (sum != 0) { result[k] = sum % 10; k++; } // 输出结果 for (int m = k - 1; m >= 0; m--) printf(%d, result[m]); } ``
  • 国数学竞各类参考合集RAR
    优质
    本资源包含美国数学竞赛中的常见问题参考代码,涵盖代数、几何、组合与数论等多个领域,适用于参赛者准备及教师教学。 之前参加美赛购买的资料包括每种题型的具体算法和代码实现以及论文写作指南,还包含了一套短期培训视频和清华大学建模相关PDF文档。
  • DaugmanMatlabCASIA测数据库
    优质
    本资源提供J. Daugman虹膜识别算法的Matlab实现代码,并附带CASIA虹膜图像数据库用于测试与验证。适合研究与学习使用。 本代码主要采用J.Daugman算法的Matlab实现,并由Libor MasekThesis开发。该代码使用了中科院自动化所的虹膜数据库。
  • 数模参考模型与
    优质
    本书针对数模美赛中的典型问题,提供了一系列实用的数学建模方法和编程实现代码,旨在帮助参赛者提高解题效率与质量。 数学建模美赛各赛题常用参考模型代码整理的集合包括:分类与判别类题型参考代码、评价与决策类题型参考代码、数据处理类题型参考代码、优化与控制题型参考代码以及预测与预报类题型参考代码。
  • 2023年A最终论文.rar
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    该文件包含2023年美国数学建模竞赛(简称“美赛”)A题目的解决方案源代码和完整论文。内容详细展示了问题分析、模型建立与求解过程,为参赛者提供参考范例。 不同种类的植物在面对压力(如干旱)时表现出不同的反应方式。例如,草原对干旱非常敏感,并且干旱的发生频率与严重程度各不相同。大量观察表明,在经历连续几代的干旱循环后,植物群落中物种的数量对其适应能力有着重要影响:单一物种组成的群落在应对极端天气条件下的表现不如包含四种或更多种类植物的群体。 这些问题引发了多个疑问:为了从本地生物多样性中受益,一个植物群落至少需要多少不同类型的物种?随着组成该群落的物种数量增加,这种现象会如何变化和发展?这对长期来看植物群落的整体生存能力意味着什么? 鉴于干旱适应性与植物多样性的关系,您的任务是深入探索并理解这一过程。具体来说: 1. 开发一个数学模型来预测不同种类的植物在面对各种不规律天气周期时的行为和演变趋势(包括预期中的湿润阶段)。该模型需要考虑物种间相互作用及其对环境变化的响应方式。 2. 确定使群落受益所需的最小物种数量,并探讨随着多样性增加会发生哪些改变? 3. 分析不同种类植物在群落中扮演的角色如何影响上述结论。
  • 第二期资料各类参考汇总.zip
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    本资料包为第二期更新,包含了数学建模竞赛(如美国大学生数学建模竞赛)中各类常见题目的参考代码汇总,旨在帮助参赛者更高效地准备和解决问题。 关于美赛各类题型的常见资源参考代码,尽管2020年美赛已经结束,但收藏一些代码仍然很有帮助。祝大家在2021年的美賽中取得好成绩!