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更多“粒子群优化算法将每个个体看作n维搜索空间中一个没有体积质量的…”相关的问题
A.主成分分析要学习一个映射矩阵，其大小是d×l
B.主成分分析学习得到了l个d维大小的向量，这l个d维向量之间彼此相关
C.在主成分分析中，我们将带约束的最优化问题，通过拉格朗日乘子法将其转化为无约束最优化问题
D.每个原始数据的维数大小从d变成了l
筛分是指
A．将粒子群按大小进行分离
B．按比重、带电性以及磁性等粉体学性质进行分离
C．将粒子群按比重不同进行分离
D．将粒子群按大小比重带电性等粉体学性质进行分离
E．将粒子群按粒子大小、比重、带电性、以及磁性等粉体学性质进行分离
所谓半无穷范围查询(semi-infinite range query)，是教材8.4节中所介绍一般性范围查询的特例，具体地，这里的查询区域是某一侧无界的广义矩形区域，比如R=[-1，+1]x[0，﹢∞)，即是对称地包含正半y坐标轴、宽度为2的一个广义矩形区域，当然，对查询的语义功能要求依然不变——从某一相对固定的点集中，找出落在任意指定区域R内部的所有点。
范围树(176页习题[8-20])稍作调整之后，固然也可交持半无穷范围查询，但若能针对这一特定问题所固有的性质，改用优先级搜索树(priority search tree，PST)之类的数据结构，则不仅可以保持O(r+logn)的最优时间效率，而且更重要的是，可以将空间复杂度从范围树的O(nlogn)优化至O(n)。
如图x10.3所示，优先级搜索树除了首先在拓扑上应是一棵二叉树，还同时遵守以下三条规则。
①首先，各节点的y坐标均不小于其左右孩子(如果存在)——因此，整体上可以视作为以y坐标为优先级的二叉堆。
②此外，相对于任一父节点，左子树中节点的x坐标均不得大于右子树中的节点。
③最后，互为兄弟的每一对左、右子树，在规模上相差不得超过一。
a)试按照以上描述，用C/C++定义并实现优先级搜索树结构;
b)试设计一个算法，在O(nlogn)时间内将平面上的n个点组织为一棵优先级搜索树;
c)试设计一个算法，利用已创建的优先级搜索树，在O(r+logn)时间内完成每次半无穷范围查询，其中r为实际命中并被报告的点数。
图的m着色问题描述如下:给定无向连通图G和m种不同的颜色.用这些颜色为图G的各顶点着色,每个顶点着一种颜色.如果有一种着色法,使G中每条边的2个顶点着不同颜色,则称这个图是m可着色的.图的m着色问题是对于给定图G和m种颜色,找出所有不同的着色法.
算法设计:对于给定的无向连通图G和m种不同的颜色,计算图的所有不同的着色法.
数据输入:由文件input.txt给出输入数据.第1行有3个正整数n,k和m,表示给定的图G有n个项点和k条边,m种颜色.顶点编号为1,2,...,n接下来的k行中,每行有2个正整数u、v,表示图G的一条边(u,v).
结果输出:将计算的不同的着色方案数输出到文件output.txt.
A.支持先进先出类接替算法的求解
B.能更好地支持向量的运算
C.支持由逆波兰表达式将高级语言多元赋值语句直接编译生成堆栈指令程序
D.能优化存储器的空间利用率
