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构建哈夫曼树源码

于 2022-04-12 发布 文件大小:27.42 kB
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代码说明:

应用背景这个算法可以对信息进行编码,用来压缩文本等数据,通过数据的权重规划,将权重越大的数据置于越靠近树的根节点。关键技术算法可以对信息数据进行编码,用来压缩文本,通信信息等数据。利用二叉树对信息进行编码,每次选取两个权重最小构建哈夫曼树,生成的新节点继续用作新节点进行构建哈夫曼树,知道所有的节点构建完毕

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  • 函数名称:CRC
    函数名称:CRC-16 Process 函数原型:INT16U make_crc16(INT8U *msgaddr,INT8U datalen) 函数功能:进行CRC校验和产生CRC代码.这个函数只影响全局变量crc16. 校验字放在字符串最后,低8位在前高8位在后. msgaddr : 进行CRC16校验的据块的首地址 datalen : 进行CRC16校验的据块的个数 CRC-ITU的计算算法如下: a.寄存器组初始化为全"1"(0xFFFF)。 b.寄存器组向右移动一个字节。 c.刚移出的那个字节与数据字节进行异或运算,得出一个指向值表的索引。 d.索引所指的表值与寄存器组做异或运算。 f.数据指针加1,如果数据没有全部处理完,则重复步骤b。 g.寄存器组取反,得到CRC,附加在数据之后(这一步可省略)。
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    2022-08-20 16:19:10下载
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  • 数字的分区
    运用hopfield神经网络对个别数字进行目标分类,分类的效果可反复调整,不是用神经网络工具箱编,而是直接根据算法原理编译的
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    一种好的改进遗传算法function [opy,optimy]=GA(pt,gennum,psize)% 输入参数:% pt       m*n的加工时间矩阵(n是工件数目,m是机器数目)由已知给的T矩阵,可得n=100,m=10% gennum   迭代的次数(代数)% psize    种群的规模大小%输出参数:% opy       最优的Makespan值pc=0.9;%交叉因子pm=0.1;%变异因子[m,n]=size(pt);current_gen=1;%current_gen means the current generationnewgen=zeros(psize,n+1); %mewgen is the new generation of the populationnewgen(1:psize,1:n)=rand(psize,n);%主种群初始化,0-1之间的随机数 %Generalize the initial groupfather=zeros(2,n); %father is used to store the two genes for crossover and mutation avgen=zeros(1,gennum); %avgen is the matrix of the average of all the generationsoptimx=zeros(1,n);optimy=ones(1,gennum);%Generalize the initial groupfor i=1:psize    [Ya,pop(i,1:n)]=sort(newgen(i,1:n));%种群排序,实数编码转换为自然数编码 随机生成的0-1之间的小数进行排序然后取每个从小到大数对应的位置    newg
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