算法

后退出循环 */ { prelink=xor(r,NULL)。 /*将 slink 置为前后节 点地址之异或 */ *e=pre。 break。 } s=(dlist *)malloc(sizeof(dlist))。 /*创建一个节点 */ sdata=x。 if(i==1)/*是第一个节点的情况 */ { pre=head=s。 r=NULL。 /*r 为当前节点的前一个节点 */ }

点评： 1．如果算法问题里涉及的运算进行了许多次重复的操作，且 先后参与运算的数之间有相同的规律，就可引入变量循环参与运算（我们称之为循环变量），应用于循环结构。 在循环结构中，要注意根据条件设计合理的计数变量、累加和累乘变量及其个数等，特别要求条件的表述要恰当、精确。 2．累加变量的值初始值一般取成 0，而累乘变量的初始值一般取成 1。 例 10． 相传古代的印度国王要奖赏国际象棋的发明者

可以判断混凝土中钢筋的具体位置以及走向。 英国推出了一款超声相控阵检测设备，可以实现用电池供电，这种设备可以实现对 32 路压电晶片同时激发，并且能够很好的接受到回波信号，针对回波信号进行分析，最终产生完整的检测分析报告。 日本生产的超声相控阵技术主要是应用于检测焊缝连接，该种技术在整个超声相控阵技术中占有很重要的地位 [5]。 在国外超声 相控阵技术研究的重点已经逐步向相控阵的动态聚焦

27AD0AD1AD2AD3AD4AD5AD6AD7P 26RDWRI N T 0A L EIN3V D D2V C C8EN7OUT6GND56N 137R7 390R8390R9R 10V C CC4100 pFR 11 390V C C 1R 12390R 135R 14 5C5 100 nFC6100 nFC730p FC830p FR 1547k D1D2CANBUSP 27P 21P

学院本科毕业论文 16 异步变化的学习因子法 异步变化学习因子法，顾名思义，两个学习因子随着程序的运行算法的迭代而进行异步变化。 这样可以使得算法在一开始的时候粒子具有比较强的自我经历总结能力和较弱的群体经验学习能力。 而在后期粒子就会具有更强的群体经验学习能力和较弱的自我经历总结能力。 也就是说算法在前期可以更好的探索全局，后期更精细的收敛到整个问 题的最优解，学习因子的公式 ： 1 , 1

动态交通分配的研究现状 交通 配流 问题作为路网规划的一个 有机 构成 部分，对其的研究 向来 是学术界感兴趣的项目。 交通分配方法 按照平衡准则可以 分为平衡模型与非 平 衡模型。 非平衡模型又可分为有容量限制分配模型、最短路分配模型及多路径分配模型等 ， 这些模型 构造 简单、计算 方便， 但在应用时与实际 效果 相差较大。 而平衡模型 作为新发展起来的 新 式 交通分配模型，这类模型 与非

设计） 9 图 7 试分配后，安全性检查的程序流程图 5 程序分析测试 分模块分析与测试 （ 1)初始化系统资源模块 Init_process 的测试 图 8 初始化系统资源模块 Init_process 的测试 N Y i m。 m。 恢复系统资源 i=0 i ++。 开始 Int i。 结束 银行家算法避免死锁的研究与实现 10 按提示输入，以 1 结束整个初始化过程，并打印结果。

(h1next!=0) { p1priordata=1。 p1data+=10000。 } } p1=p1prior。 } if(h1nextdata=10000) //处理最前面的数 6 { InsertNode(h1,0,h1nextdata/10000)。 h1nextnextdata%=10000。 } if(h1data=10000) { InsertNode(h1,0

像，因此，在实际中要找到某种有效的图像处理方法常常需要做大河南科技大学本科毕业设计（论文） 5 量的实验，运用多种处理方法，在选择、比较的过程中，观察实验效果，从中找出最适合的处理方法。 167。 图像灰度化 图像处理的主要对象是图像，所以有必要了解图像的存储格式和颜色模型问题。 长期以来，由于各种原因，人们提出了数量众多的彩色空间模型，主要分为三类：第一类是基于人类视觉系统（ HVS）的彩色空

时，需要考虑如何选择合适的时间间隔。 [9] 一般时间间隔依赖于所监视的物体的运动速度。 对快速运动的物体，需要选择较小的时间差，如果选择得不合适，最坏情况下目标在前后两帧图像中没有重叠，造成被检测为两个分开的物体。 而对慢速运动的物体，应该选择较大的时间差，如果选择得不适当，最坏情况下目标在前后两帧图像中几乎完全重叠，根本检测不 到物体。 针对这些问题有许多的改进方法，例如提出三帧差图像法