所谓埃及分数，是指分子为1的分数。 任何一个真分数都可以表示为不同的埃及分数之和的形式。 如2/3 = 1/2 + 1/6，但不允许2/3 = 1/3 + 1/3，因为加数中有相同的。 然而，一个分数的表示方式并不唯一，我们定义： 1）加数少的比加数多的好； 2）加数个数相同的，最小的分数越大越好； 3）如果最小的相同则比较次小的，以此类推。 如：分数19/45可以表示如下： 19/45 = 1/3 +1/12 +1/180 19/45 = 1/3 +1/15 +1/45 19/45 = 1/3 +1/18 +1/30 19/45 = 1/4 +1/6 +1/180 19/45 = 1/5 +1/6 +1/18 我们选最好的是最后一种，因为1/18比1/180，1/45，1/30和1/180都大。 你的编程任务：给定真分数，设计一个算法，找到用“最好埃及分数”表示真分数的表达式。 【埃及分数问题】是指在数学中，分子为1的分数被称为埃及分数，任何真分数都可以表示为若干个不同埃及分数的和。这个问题的核心是找到一个最优的表示方式，即使用尽可能少的埃及分数，并且在数量相同时，选择最小的那个分数作为最大值，如果最小的相同则比较其次最小的，以此类推。 对于编程任务，我们需要编写一个算法来解决这个问题。我们需要对输入的分数进行简化，消除分子和分母的公因子，使其成为最简形式。如果分子等于1，那么直接输出分母即可，因为1/n本身就是最佳的埃及分数表示。 如果分子不等于1，我们需要从尝试将分数拆分为两个单位分数开始。如果两个单位分数无法组合成原始分数，再尝试三个，依此类推。搜索过程中，确保每次尝试的分数具有最小的分母，这样可以保证第一个找到的解会是最优解，因为它具有最少的加数个数。 在搜索过程中，可以使用动态规划或回溯搜索的方法。动态规划可以预先计算每个分数能组成的最佳埃及分数组合，而回溯搜索则是在每一步尝试所有可能的分数，如果不能组成目标分数则回溯到上一步尝试其他可能。 例如，对于分数19/45，我们可以通过以下步骤找到最佳表示： 1. 先尝试两个单位分数，1/3 + 1/15，但这不符合最佳条件。 2. 接着尝试三个单位分数，1/3 + 1/6 + 1/15，仍然不合适。 3. 继续尝试，直到找到1/5 + 1/6 + 1/18，这是最佳组合，因为1/18是所有尝试过的组合中最小的分数。 在实现算法时，可以使用数组来存储当前搜索到的每个分数的分母，并维护一个变量记录当前尝试的分数个数。同时，为了比较不同组合的优劣，可以使用一个数组来保存每个分数的分母，并不断更新这个数组，以找到具有最小分母的组合。 在代码示例中，可以看到作者使用了C++编写了一个程序来解决这个问题。程序中定义了`g_cd`函数用于计算最大公约数，然后通过`solve`函数进行递归搜索，尝试不同数量的单位分数组合。在`solve`函数中，不断尝试新的分数，直到找到满足条件的最佳组合。 埃及分数问题是一种寻找分数最优分解的问题，它涉及到搜索算法、动态规划和回溯策略。通过有效的编程实现，我们可以找到任何真分数的“最佳埃及分数”表示。

运用遗传算法，对天线的庞斑进行优化，得到最佳的线性阵列的分布

算法与数据结构（python版）（北大内部教材）

了解操作系统中文件系统的结构和管理过程，掌握经典的算法：混合索引与成组链接法等方法。  模拟混合索引的原理； 假设每个盘块16字节大小，每个盘块号占2字节： 设计支持混合索引算法的索引节点的数据结构；编程模拟实现混合索引算法。 测试：输入一个文件的长度，给出模拟分配占用的磁盘块的情况；输入一个需要访问的地址，计算该地址所在的盘块号。  模拟成组链接法的原理； 设系统具有7个可用磁盘块，每组3块。 编程模拟实现成组链接法。输入请求的磁盘块数，模拟成组链接分配；输入回收的磁盘块号，模拟成组链接回收。 测试：输入请求的磁盘块数，给出分配后的链接情况。输入回收的磁盘块号，给出回收后的链接情况。

本文实例为大家分享了python实现多层感知器MLP的具体代码，供大家参考，具体内容如下 1、加载必要的库，生成数据集 import math import random import matplotlib.pyplot as plt import numpy as np class moon_data_class(object): def __init__(self,N,d,r,w): self.N=N self.w=w self.d=d self.r=r def sgn(self,x): if(x>0): return 1;

积分管理系统java源码 一、项目体系结构设计 1. 系统架构 业务数据库：采用MongoDB作为数据库 离线推荐部分 离线统计部分：采用 Spark Core + Spark SQL 实现对数据的统计处理 离线统计部分：采用 Spark Core + Spark MLlib 利用 ALS算法实现电影推荐 2. 项目数据流程 1. 系统初始化部分 通过 Spark SQL 将系统初始化数据加载到 MongoDB 中。 2. 离线推荐部分 离线统计：从MongoDB 中加载数据，将电影平均评分统计、电影评分个数统计、最近电影评分个数统计三个统计算法进行运行实现，并将计算结果回写到 MongoDB 中； 离线推荐：从MongoDB 中加载数据，通过 ALS 算法分别将【用 户推荐结果矩阵】、【影片相似度矩阵】回写到MongoDB 中； 3. 数据模型 Movie：电影数据表 Rating：用户评分表 User：用户表 二、基本环境搭建 项目主体用 Scala 编写，采用 IDEA 2020.1 作为开发环境进行项目编写，采用 maven 作为项目构建和管理工具。 1. 新建项目结构 新建普

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师姐的作业 可参考

在液晶相控阵中，由于电压量化、边缘效应、液晶器件制造工艺等因素的影响，导致实际的波前相位面与理想的波阵面存在误差。因此，在应用中要依据实际出射相位与理想出射相位的偏差，反复地修正加载电压，对入射激光波前进行相位调制，以此来满足视场域内波束扫描的需要，这也是液晶相控阵波束控制技术研究的关键问题。为解决上述问题，提出了一种波前相位恢复算法。该算法利用三个输出面的幅度信息迭代计算出波前相位分布，相比只用两个输出面幅度信息的相位恢复算法，该算法具有较高的精确度。同时，该算法利用角谱理论处理输出面的光场传播过程，使得所得到的恢复结果更加精确。仿真实验进一步表明，这种算法在精确度、效率上同时具有优势。

自适应声反馈抑制算法的研究.kdh )，dsp实现自适应滤波，算法很好