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C语言常用算法程序集

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简介:
《C语言常用算法程序集》是一本全面介绍使用C语言实现各种经典算法的书籍,涵盖排序、查找、图论等领域,适合编程爱好者和技术从业者参考学习。 《C语言常用算法程序集》由清华大学编写,涵盖了常见的算法内容。

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  • C
    优质
    《C语言常用算法程序集》是一本全面介绍C语言编程中常见算法实现的经典书籍,适合程序员学习和参考。书中详细讲解了各种算法的应用场景及代码实现方法,帮助读者提高编程技巧与解决问题的能力。 《C常用算法程序集》是一本包含C语言常见算法源代码的集合书籍,总共分为20个部分。
  • C
    优质
    《C语言常用算法程序集》是一本详细介绍使用C语言实现各种经典算法和技术的编程书籍,适合程序员和计算机专业学生参考学习。 《常用算法程序集C语言》是一份集合了多种基础及高级算法的C语言实现资源,旨在帮助程序员理解和应用这些算法解决实际问题。这份程序集中涵盖了多个领域的数学计算,包括但不限于: 1. **多项式计算**:多项式是数学中的基本元素,C语言实现的多项式计算算法可能涉及到加减乘除、求导、因式分解等功能,这对于科学计算和工程应用十分关键。 2. **复数计算**:复数在电路分析、信号处理等领域有广泛应用。复数运算包括加、减、乘、除以及共轭运算,C语言实现能够高效地处理复数计算任务。 3. **随机数产生**:在模拟和统计分析中,随机数生成是必不可少的。C语言的随机数生成算法可以生成各种分布的随机数,如均匀分布、正态分布等,为模拟实验提供数据基础。 4. **矩阵运算**:矩阵在线性代数中占据核心地位,其运算包括加、减、乘、求逆、行列式计算等。C语言实现的矩阵运算对于图像处理、机器学习等领域具有重要作用。 5. **矩阵特征值**:特征值和特征向量是研究矩阵性质的重要工具,用于求解系统稳定性等问题。C语言实现的算法可以高效地计算实对称矩阵或一般矩阵的特征值。 6. **线性方程组求解**:线性方程组的求解是数学中的基本问题,C语言的算法可以处理高斯消元法、克拉默法则、迭代方法等多种求解策略。 7. **插值与逼近**:插值用于构建一条通过若干点的函数,逼近则是寻找一个函数来近似另一个函数。C语言实现的插值和逼近算法,如拉格朗日插值、牛顿插值、最小二乘法等,广泛应用于数据拟合和预测。 8. **数值积分**:数值积分是计算复杂函数积分的有效方法,包括梯形法则、辛普森法则等,C语言实现可以提高计算效率,适应各种精度需求。 9. **常微分方程组的求解**:常微分方程(ODE)广泛存在于物理、生物、工程等领域。C语言的ODE求解器,如欧拉法、龙格-库塔法等,能解决初值问题,模拟动态过程。 10. **数学变换与滤波**:如傅立叶变换在信号处理中不可或缺,而滤波算法则用于去除噪声,C语言实现的这些算法在音频、图像处理等领域大显身手。 《许士良常用算法程序集C语言》的压缩包中包含了上述各个算法的源代码。这份资源对于学习C语言编程、提升算法能力以及实际项目中的应用都非常宝贵。通过阅读和理解这些代码,开发者不仅可以巩固数学知识,还能提高自己的C语言编程技巧,并更好地应对各种计算挑战。
  • C
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    《C语言常用算法程序集》是一本全面介绍使用C语言实现各种经典算法的书籍,涵盖排序、查找、图论等领域,适合编程爱好者和技术从业者参考学习。 《C语言常用算法程序集》由清华大学编写,涵盖了常见的算法内容。
  • C
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    《C语言版常用算法程序集》是一本汇集了多种经典算法的C语言实现书籍,适合编程初学者和进阶者参考学习。 《算法程序集》(C语言描述)(第三版) 第1章 多项式的计算 1.1 一维多项式求值 1.2 对一组输入数据进行多个一维多项式的批量求值 1.3 计算二维多项式的数值解 1.4 求复系数多项式的值 1.5 实现两个实数多项式之间的乘法运算 1.6 执行两个复数多项式的相乘操作 1.7 完成一个实系数多项式除以另一个的操作 1.8 处理两个复系数多项式间的除法问题 第2章 复数运算 2.1 对复数进行乘法计算 2.2 实现负数的除法功能(原文可能有误,应为“实现复数的除法”) 2.3 计算一个复数值的幂次方 2.4 求解给定n值时复数的所有n次根 2.5 对复数计算指数函数的结果 2.6 计算任意实部和虚部的对数值得到一个新的复数结果 2.7 通过三角函数求得一个复数值的正弦值 2.8 利用余弦公式来得到给定复数的余弦值 第3章 随机数生成器设计与实现 3.1 设计并实现产生0到1之间随机实数的功能模块 3.2 为一系列连续的均匀分布随机变量提供快速生成机制 3.3 实现从任意整型区间内抽取一个随机整数值 3.4 基于给定参数,高效地生成一串具有特定分布特性的连续随机整数序列 3.5 根据指定均值和标准差构造正态分布的单个随机变量 3.6 依照用户定义的统计特性(如期望、方差)快速产生大量符合正态分布特征的数据点 第4章 矩阵运算功能实现 4.1 实现两个实矩阵之间的乘法操作 4.2 处理复数矩阵间的乘积问题 4.3 对一般实矩阵进行逆变换求解 4.4 计算任意复杂度的复数组成的方阵的逆向量 4.5 特别适用于对称且正定形式的矩阵,提供高效的求逆算法; 4.6 采用托伯利兹方法来解决特定类型的矩阵问题(如:带状矩阵)求解其逆元问题。 4.7 提供计算一般行列式值的功能模块 4.8 计算给定方阵的所有特征向量和对应的特征值,适用于任意阶数的实对称或复对称矩阵; 第5章 特征值与特征向量求解算法设计 5.1 设计并实现将一个对称矩阵通过豪斯霍尔德变换转化为三对角形式的方法。 5.2 对已知为三对角阵的形式,使用QR分解法计算所有可能的特征值和对应的特征向量; 5.3 通过对一般实数矩阵进行一系列相似转换(初等),将其简化成赫申伯格型式; 5.4 使用迭代方法求解赫森堡形式矩阵的所有特征值问题。 第6章 线性代数方程组的高效求解策略 6.1 实现全选主元高斯消去法,用于解决实系数线性系统; 6.2 采用全选主元素Gauss-Jordan方法来处理具有复数值项目的线性问题。 第7章 非线性方程与非线性方程组的高效求解算法设计 ... (其余章节内容类似,遵循上述格式逐段翻译)
  • C(徐士良)
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    《C语言常用算法程序集》是由徐士良编著的一本详细介绍C语言编程中各种经典算法实现的书籍。书中涵盖了大量实用算法示例,非常适合编程初学者和进阶者参考学习。 《C常用算法程序集》是徐士良先生的一部经典著作,主要针对C语言编程中的常见算法进行了深入的探讨和实例解析。这本书旨在帮助程序员掌握并应用基础到高级的算法,提升编程技能和解决问题的能力。 1. **CH01** - 基础算法:这一章通常包含基本的数据结构,如数组、链表和栈,以及排序和查找算法的介绍,包括冒泡排序、插入排序、选择排序和线性搜索等。 2. **CH02** - 动态规划:动态规划是一种解决复杂问题的有效方法,它通过将大问题分解为子问题来求解。这一章可能会讲解如何使用动态规划解决背包问题、最长公共子序列等经典问题。 3. **CH04** - 图论算法:这部分可能涉及图的遍历(深度优先搜索和广度优先搜索)、最小生成树(Prim算法或Kruskal算法)以及最短路径问题(Dijkstra算法或Floyd-Warshall算法)等内容。 4. **CH05** - 树形结构与算法:这一章包括二叉树、平衡树(如AVL树和红黑树)的操作,以及前序、中序和后序遍历及查找等操作。 5. **CH08** - 字符串处理:字符串在C语言中有广泛应用。本章节可能包含字符串的比较、模式匹配(例如KMP算法),以及高效的字符串操作方法。 6. **CH12** - 排列组合与递归:这一章讨论了递归的基本原理,并展示了递归如何应用于计算排列和组合,比如阶乘和斐波那契数列等。 7. **CH13** - 模拟与回溯:回溯是一种尝试所有可能解决方案的方法。本章节涵盖了约束满足问题的解决方法,如八皇后问题、数独等问题。 8. **CH14** - 分治策略:分治是将大问题分解为小问题以解决问题的一种策略。内容包括快速排序、归并排序以及最近点对等经典案例。 9. **CH17** - 贪心算法:贪心算法在每一步都采取局部最优解,期望达到全局最优效果。章节可能涉及霍夫曼编码和活动选择等问题。 10. **CH18** - 高级算法:本部分可能包含更复杂的高级动态规划应用、网络流问题求解等。 《C常用算法程序集》通过丰富的实例以及清晰的代码解释,使读者能够理解和掌握这些算法,并能灵活应用于实际编程项目中。对于任何想要提升C语言编程能力并深入研究各种算法的人来说,这是一本非常有价值的参考书。学习这本书不仅能提高你的编程技能,还能培养解决问题所需的逻辑思维能力。
  • C - 徐士良 源
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    《C语言常用算法程序集》由徐士良编著,本书提供了大量经典的C语言实现算法源代码,适合编程初学者和进阶者参考学习。 《C常用算法程序集-徐士良 源程序》是一个包含了用C语言实现的常见算法资源包。这个压缩文件提供了多个章节的源代码,帮助学习者深入理解并实践各种编程中的算法。 标签“c”、“c++”表明这涉及到C语言的基础和可能的C++扩展,“数据结构”和“算法”揭示了其核心内容是关于如何组织数据以及解决问题的方法。 在文件名称列表中,我们看到以下几个章节: 1. **readme.txt**:通常这是一个包含项目介绍、使用说明或作者信息的文本段落件,对于理解和使用压缩包内容至关重要。 2. **CH08**、**CH17**、**CH20**、**CH12**、**CH19**、**CH05**、**CH02**、**CH18**、和 **CH16**: 这些章节可能代表书中的不同部分,如第八章至第十七章等。每个章节涵盖了不同的算法主题,包括但不限于排序算法(例如快速排序与归并排序)、查找算法(比如二分搜索及哈希表)以及图论方法(诸如深度优先和广度优先搜索),还有树结构、动态规划等。 C语言作为基础且强大的编程工具,常被用于实现各种算法。以下是一些可能涵盖的知识点: - **排序**:包括冒泡排序、插入排序、选择排序、希尔排序、快速排序以及归并排序。 - **查找**:二分搜索在有序数组中的应用,哈希表的使用以加快查询速度及B树和B+树等高级数据结构的应用。 - **数据结构**:链表、栈与队列;二叉树到平衡树的各种形式;图论以及堆。 - **图算法**:Dijkstra最短路径查找、Floyd-Warshall所有对最短路径计算,Prim及Kruskal最小生成树的构造等。 - **动态规划**:背包问题解决方案、最长公共子序列确定方法、矩阵链乘法及编辑距离等优化技巧。 - **递归与回溯**:用于解决如八皇后问题、迷宫求解以及N皇后问题等难题。 - **字符串处理**:KMP算法和Rabin-Karp算法在文本匹配中的应用,以及其他有用的文本操作策略。 通过阅读并实践这些源代码,开发者不仅可以提升C语言编程技能,还能深入理解各种算法背后的原理,并能将其应用于实际项目中。同时,这些资源也可以作为教学或自我学习的参考材料,帮助构建坚实的基础知识体系。
  • C(徐士良编)
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    《C语言常用算法程序集》是由徐士良编著的一本详细讲解并提供实现代码的经典算法书籍,适用于编程学习和参考。 《C常用算法程序集》是由徐士良编著,并由清华大学出版社出版的PDF格式图书,它汇集了多种经典的C语言算法。该书不仅涵盖了常见的插值算法、矩阵运算和拟合算法,还包括了对线性代数方程组、非线性方程以及微分方程等数值问题的解决方法。 首先讨论的是插值算法部分,这是数值分析中的重要组成部分之一,它涉及如何根据一组离散数据点找到一个函数,使得这个函数能通过所有这些数据点。书中涵盖了埃特金不等距逐步插值、光滑不等距插值、光滑等距插值以及一元三点插值等多种方法。例如,埃特金算法可以处理一系列已知数据点的曲线,并找出多项式函数以逼近这些点上的数值;三次样条插值则是通过构造特殊的三次多项式曲线来平滑过渡。 接下来是矩阵运算部分,这是线性代数的基础和很多数值计算的核心内容。书中讨论了包括实矩阵和复矩阵在内的多种矩阵运算与变换,如QR分解、奇异值分解等。QR分解是指将一个给定的矩阵拆解为正交矩阵Q与上三角形矩阵R相乘的形式;而奇异值分解则是把原始矩阵分解成三个特殊类型的矩阵阵积形式。 书中还特别探讨了如何计算特征值和特征向量的问题,这是理解线性变换本质及构建相关算法的关键。例如豪斯霍尔德变换法可以将对称矩阵转化为对角占优的二阶对角阵,而赫申伯格方法则可用于一般实矩阵中找到精确的特征值。 非线性方程和方程组求解是数值分析中的另一个重要主题,《C常用算法程序集》介绍了一些有效的方法如分半法(也称作区间套合法)、牛顿迭代等来解决这类问题。其中,对分法则是一种通过不断缩小根所在区间的长度以逼近非线性方程实数根的技巧;而牛顿法则是利用泰勒级数展开以及导数值信息逐步接近于函数零点的过程。 微分方程的数值解也是应用数学中的关键部分,《C常用算法程序集》介绍了欧拉方法、龙格-库塔等技术来解决常微分问题。这些技巧通过将连续形式转化为离散迭代过程,从而获得近似结果。 综上所述,书中所涵盖的方法和工具不仅在工程学、经济学建模及科学计算等领域具有广泛的应用价值;同时也有助于加深我们对数学理论的理解。因此,《C常用算法程序集》对于学习者来说是一本非常有价值的参考书籍。
  • MATLAB合-MATLAB合.rar
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    本资源包含多种使用MATLAB编写的常见算法程序,适用于学习和研究。内容涵盖数学计算、数据处理及图形绘制等领域,便于初学者快速上手与高级用户深入探索。 MATLAB语言常用算法程序集-MATLAB语言常用算法程序集.rar包含了MATLAB语言的常用算法程序集。
  • MATLAB
    优质
    《MATLAB语言常见算法程序汇集》一书收录了多种使用MATLAB编程实现的经典算法示例,适合科研人员和学生学习参考。 第17章:数据统计与分析 MultiLineReg 使用线性回归法估计一个因变量与多个自变量之间的线性关系。 PolyReg 通过多项式回归方法来评估单一因变量与单个自变量之间存在的多项式关系。 CompPoly2Reg 利用二次完全式回归技术,以确定两个独立的自变量与其对应的单一依赖变量化的关系模式。 CollectAnaly 使用最短距离算法进行系统聚类分析,对样本数据集中的观测值或对象按照相似性原则归并分类处理。 DistgshAnalysis 应用Fisher判别法来区分和分类给定的数据集合内的不同类别成员。 MainAnalysis 对收集到的多变量统计数据执行主成分分析(PCA),以识别其中最重要的几个组成部分,从而简化复杂数据结构,并提供对潜在信息的有效提取与解释能力。