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Johnson-Trotter置换算法的实现:Johnson-Trotter版本

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简介:
本文介绍了Johnson-Trotter置换算法的具体实现方法,详细讲解了如何通过该算法生成给定元素的所有全排列,并提供了基于Johnson-Trotter思想的代码示例。 约翰逊-特罗特置换算法的实现方法如下:要迭代给定数组的所有排列,请按照以下步骤操作: ```javascript var permute = require(johnson-trotter); var arr = [foo, bar, baz]; var iter = permute(arr); while (iter.hasNext()) { iter.next(); // 输出所有可能的排列组合,例如:[foo, bar, baz]、[foo, baz, bar] 等 } ``` 这段代码展示了如何使用约翰逊-特罗特算法来生成数组的所有排列。每次调用`next()`方法时,都会返回一个新的排列直到所有可能的组合都被遍历完毕为止。

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客服
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  • Johnson-TrotterJohnson-Trotter
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    本文介绍了Johnson-Trotter置换算法的具体实现方法,详细讲解了如何通过该算法生成给定元素的所有全排列,并提供了基于Johnson-Trotter思想的代码示例。 约翰逊-特罗特置换算法的实现方法如下:要迭代给定数组的所有排列,请按照以下步骤操作: ```javascript var permute = require(johnson-trotter); var arr = [foo, bar, baz]; var iter = permute(arr); while (iter.hasNext()) { iter.next(); // 输出所有可能的排列组合,例如:[foo, bar, baz]、[foo, baz, bar] 等 } ``` 这段代码展示了如何使用约翰逊-特罗特算法来生成数组的所有排列。每次调用`next()`方法时,都会返回一个新的排列直到所有可能的组合都被遍历完毕为止。
  • Johnson-Cook_UMAT_Johnson_UMAT_JOHNSON_COOK_rar
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    这是一份包含Johnson-Cook和Johnson-UMAT模型相关资料的压缩文件,适用于材料科学领域中金属材料本构关系的研究与模拟。 Johnson-Cook模型在Abaqus中的UMAT应用对于初学者来说非常有用,值得学习。
  • Johnson-Cook_Abaqus_VUMAT_master_jc_jcvumat_abacusJC
    优质
    这是一个基于Johnson-Cook材料模型在Abaqus中实现的VUMAT子程序的开源项目。该库名为jcvumat,专为使用ABAQUS进行Johnson-Cook材料建模的用户设计,旨在提供高效、精确的计算工具。 JC vumat的材料子程序包括inp文件。
  • Johnson-Cook构参数确立方
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    简介:本文探讨了Johnson-Cook本构模型中参数确定的方法,包括实验设计、数据分析及数值模拟技术,为材料动态力学性能研究提供理论支持。 本段落探讨了Johnson-Cook(JC)动态模型中的参数确定方法。该模型在冲击动力学数值模拟领域广泛应用,并被视为关键的材料模型之一。JC模型将流动应力描述为应变硬化、应变速率强化及热软化三个函数乘积的形式,其需要确定五个材料参数:A、B、n、C和m,这些参数通过实验数据获得。 参考应变率的选择会影响A、B以及C的取值,在方程中分别选取10-4s^-1, 10^2s^-1及10^3s^-1这三种不同的参考应变率为实例进行说明。不同参考应变速下,这些参数的具体数值会有所变化。 对于高应力状态下的变形情况(例如侵彻过程),推荐采用较高的参考应变率如4×10^5 s^-1来确定模型参数。JC本构关系基于两个假设:一是所有不同的应力状态下均可使用等效应力、等效应变和等效应变速率的关系进行描述;二是可通过在不同状态下的实验验证其有效性。 该模型广泛应用于冲击动力学的数值模拟中,能够准确地预测材料在高速载荷条件下的行为。实际应用时可根据具体场景选择适宜的参考应变率以确定JC模型中的参数值,并通过平均处理或额外实验来应对不同情况下的差异和复杂性。 综上所述,合理选取参考应变率是确保Johnson-Cook本构关系准确性的关键步骤之一,同时该方法的应用还需结合实际应用场景及实验结果进行验证和完善。
  • Johnson(流水作业调度最佳)
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    本文探讨了Johnson算法在优化流水线生产中的应用,详述其作为解决双机器流水作业排序问题最有效方法之一的优势。 Johnson算法是流水作业调度的最优解法之一,其思想基于动态规划,并包含公式的推导以及POJ例题的简单实现代码。
  • MATLAB开发-Johnson Curve Toolbox
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    Johnson曲线工具箱是一款由MathWorks平台提供的MATLAB插件,专注于使用Johnson分布进行数据拟合和分析。该工具箱为用户提供了便捷的数据处理、概率密度计算及统计图形生成功能,适用于学术研究与工业应用中的复杂数据分析任务。 JohnsonCurveToolbox用于在MATLAB环境中将约翰逊分布拟合到非正态数据。
  • 基于Johnson流水作业调度在Java中
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    本项目探讨并实现了基于Johnson法则的流水作业调度算法在Java编程语言中的应用,旨在优化任务调度流程,提高生产效率。通过理论分析与实践结合,验证了该方法的有效性及灵活性,在软件开发、制造等多个领域具有广泛应用前景。 在IT行业中,调度问题是一个广泛研究的领域,在操作系统、并行计算以及分布式系统中有许多应用案例。这里我们关注的是基于Johnson法则的流水作业调度策略,这是一种优化作业执行时间的方法。Java作为一种多平台编程语言,提供了丰富的工具和库来实现这类算法。 首先,我们需要理解什么是流水作业调度。在计算机科学中,这指的是如何有效地分配处理器资源以使多个作业或任务按照一定的顺序执行,从而达到整体效率最优的目标。流水作业的特点是各个任务之间存在依赖关系,并且需要按特定的顺序进行处理。 Johnson法则是一种动态规划方法,它通过构建一个加权有向图来表示作业之间的依赖关系,并对这个图进行拓扑排序。每个节点代表一个作业,边上的权重则反映了完成该作业所需的时间量。根据Johnson法则的核心思想,在给定条件下找到最短路径能够使所有作业的总完成时间达到最小。 Java实现基于Johnson法则的关键步骤包括: 1. **构建作业图**:使用`ArrayList`或者`LinkedList`等数据结构来存储作业,每个作业作为一个节点存在。对于它们之间的依赖关系,则可以利用`HashMap`或自定义类(如Edge)表示边,并且这些边的权重就是执行时间。 2. **进行拓扑排序**:应用诸如Kahns算法这样的方法对作业图实施排序处理。这需要维护一个入度为零节点队列,每次取出一个节点时移除与其关联的所有边并减少相邻节点的入度值。直到所有节点都被处理完毕后,得到的结果就是满足依赖关系的最佳顺序。 3. **计算最短路径**:使用Dijkstra算法或Bellman-Ford算法来寻找从虚拟源(即初始阶段)到虚拟汇点(代表结束状态)之间的最短路径长度。这些算法能够在加权有向图中找出最优解。 4. **确定作业调度策略**:根据找到的最短路径,决定每个作业的具体执行顺序,并为它们分配开始和结束时间。这样可以确保整个流程具有最小化的总体完成时间。 文档《流水作业调度问题.docx》可能详细介绍了算法的具体步骤、流程图以及实例分析等内容,有助于读者更好地理解Johnson法则的工作原理;而演示文稿《新建 Microsoft PowerPoint 演示文稿.pptx》则可能是对整个过程的可视化展示,包括各个阶段的幻灯片讲解、代码片段和结果对比等。 Java实现基于Johnson法则的流水作业调度涉及到了图论、动态规划以及数据结构等多个方面的知识。通过深入理解这些概念并结合实际编程实践,可以开发出高效的解决方案,并将其应用于各种生产环境之中。
  • OpenGJK:高效计3D多面体间最小距离Gilbert-Johnson-Keerthi (GJK)
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    简介:OpenGJK是一个高效的C++库,实现了用于计算三维空间中多面体之间最短距离的Gilbert-Johnson-Keerthi算法。它适用于碰撞检测、物理仿真等领域。 该存储库实现了GJK算法的新版本,用于计算3D空间中两个凸体之间的最小距离。所需输入仅为[N x 3]矩阵中的物体坐标,其中N代表定义物体的点的数量。在example2_mex目录下的runme.m文件提供了一个示例。运行此文件时,Matlab将编译一个MEX函数。 为了能够编译这个MEX函数,您需要安装C/C++编译器,并参考Matlab文档获取更多相关信息。特别感谢Chan Kwanyuan Chan为Windows用户提供的建议:在运行example2_mex目录下的runme.m文件之前,请确保已设置MinGW-w64 C/C++编译器以支持Matlab的使用。
  • Johnson Cook VUMAT for ABAQUS (ABAQUS vumat)_zip_file_johnson_cook
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    该资源为Johnson-Cook材料模型在ABAQUS中的VUMAT子程序,适用于进行金属等材料的非线性有限元分析。 Johnson-Cook模型在ABAQUS中的实现可以通过编写VUMAT子程序来完成。这种方法允许用户自定义材料行为,并将其与ABAQUS的有限元求解器相结合以进行非线性分析。Johnson-Cook模型是一种广泛应用于金属塑性变形研究的经验本构方程,它考虑了应变率和温度对材料力学性能的影响。通过在VUMAT中实现该模型,可以更准确地模拟高温下的动态加载过程以及相关的失效行为。