分析了需求不可分割带能力约束的车辆路径问题(CVRP)的 2-OPT算法计算时间的平均复杂度。利用需求分布独立于客户的空间分布的特点,将车辆路径问题(VRP)转化为多旅行商 (MTSP)问题,并通过分析 MTSP进行 2-OPT操作的可行性条件,建立起该算法运行所需的迭代次数的分布函数,进而求得平均运算时间复杂度的上界。该文为有效评价针对 VRP的2-OPT算法,提供了理论依据,并为VRP领域的启发式算法的复杂度分析,提供了一种新思路。

改进的堆排序算法及其复杂度分析改进的堆排序算法及其复杂度分析改进的堆排序算法及其复杂度分析改进的堆排序算法及其复杂度分析

NB-LDPC码的EMS解码器 NB-LDPC码的扩展最小和解码器。 使用截短的低值LLR降低MS的复杂度。 由伊曼纽尔·布蒂永（Emmanuel Boutillon）教授提供（Lab-STICC）

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基于 LMS 训练实现低复杂度分类器基于简单 RBF 单元的非线性扩展特征空间。 单位的中心是从使用基于新颖性的简单搜索算法训练样本检测。 相关论文： R. Dogaru，“具有简单构造的面向硬件的分类器基于支持向量的训练”，在 CSCS-16 的 Proceedings of CSCS-16 中， 第 16 届控制系统和计算机科学国际会议， 2007 年 5 月 22 - 26 日，布加勒斯特，第 1 卷，第 415-418 页。 多加鲁，R。 多加鲁, I., “使用支持向量的高效有限精度 RBF-M 神经网络架构” 电气工程中的神经网络应用 (NEUREL)，2010 年第 10 届研讨会数字对象标识符：10.1109/NEUREL.2010.5644089 出版年份：2010 年，页数：127 - 130

算法的时间复杂度 对于组合优化问题，由于其可能的解是有限的，当问题的规模比较小时，总可以通过枚举的方法获得问题的最优解，但当问题的规模比较大时，就难于求解了。 常用的算法复杂度函数

使用 LS、LMMMSE 和计算效率高的 LMMMSE 方法。 % Ref：JJ Van de Beek，“OFDM 系统中的同步和信道估计”，博士论文，九月。 1998年

matlab滑动条码内核格兰杰因果关系 使用内核技巧降低复杂度的代码来评估非线性Granger因果关系这组函数实现了内核Granger因果关系，从而可以检测非线性动态相互作用，如所述。 内核Granger因果关系和动力学网络分析D.Marinazzo，M.Pellicoro和S.Stramaglia物理评论E，77，056215（2008） 非线性Granger因果关系的核方法D. Marinazzo，M.Pellicoro和S. Stramaglia Phys。 莱特牧师卷100帕格144103（2008） 该文件夹包含两个工具箱 内核因果关系最后 LOO_crossvalidation用于选择模型顺序 将这两个工具箱与其他MATLAB工具箱解压缩，然后将它们添加到您的路径中。 您会发现以下脚本： test_KGC_KCL：在5个节点的模拟网络上运行内核因果关系 test_biv_2n：在两个耦合图上测试KGC test_var_eps_1：两个耦合图的耦合参数在时间上的调制（包含对Granger因果关系和与滑动窗口的相关性的调用） 请不要犹豫与我们联系以获取建议和意见 免责声明和责

时间复杂度 生成优先级队列的for循环将所有的边入队。需要执行|E|次入队，建堆时间为log|E|, 生成优先级队列所需时间是O(|E|log|E|)。 在最坏的情况下，归并的循环可能需要检查所有的边。对于每条边，最多需要执行两次Find操作和一次Union操作。因此，归并循环的最坏情况的时间复杂度是O(|E|log|V|)。 在一个连通图中，一般边数总比结点数大，所以，Kruskal算法的时间复杂度是O(E|log|E|)。

McCabe复杂度检查器 Ned的脚本检查McCabe的复杂性。 该模块为flake8 （Python代码检查器）提供了一个插件。 安装 您可以使用以下命令安装，升级或卸载mccabe ： $ pip install mccabe $ pip install --upgrade mccabe $ pip uninstall mccabe 独立脚本 复杂度检查器可以直接使用： $ python -m mccabe --min 5 mccabe.py ("185:1: 'PathGraphingAstVisitor.visitIf'", 5) ("71:1: 'PathGraph.to_dot'", 5) ("245:1: 'McCabeChecker.run'", 5) ("283:1: 'main'", 7) ("203:1: 'PathGraphingAstVisitor.visi