已 AC HDU 1402，利用fft算法实现大整数乘法

大数运算，顾名思义，就是很大的数值的数进行一系列的运算。本文通过实例演示如何进行C语言中的大整数加减运算，有需要的可以参考借鉴。

主要介绍了C++实现十六进制字符串转换为十进制整数的方法,涉及C++字符串与数制转换的相关技巧,具有一定参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下

除数是整数的除法.ppt

安排最佳阵容的数学模型及其求解，张雨，詹立新，本文通过队最佳阵容的问题的研究提出了利用整数规划的方式求解此问题，在确定最佳阵容之后，并且利用随机数模拟取值的办法，模拟

1. 要求自己编程实现二叉树结构及其相关功能，以存储用户信息，不允许使用标准模板类的二叉树结构和函数。同时要求根据二叉树的变化情况，进行相应的平衡操作，即AVL平衡树操作，四种平衡操作都必须考虑。测试时，各种情况都需要测试，并附上测试截图；

import java.applet.*; import java.awt.*; public class Test1 extends Applet { private int onecnt=0; private int twocnt=0; private int threecnt=0; private int fourcnt=0; private int fivecnt=0; private int sixcnt=0; public void paint(Graphics g) { int a[] = new int[100]; int count[] =new int[7]; for(int i=0;i< 100;i++) { a[i]= (int)(Math.random()*6+1); count[a[i]]++; System.out.print(a[i] + " "); switch(a[i]) { case 1:onecnt++;break; case 2:twocnt++;break; case 3:threecnt++;break; case 4:fourcnt++;break; case 5:fivecnt++;break; case 6:sixcnt++;break; } 。。。。

成本敏感的学习 依赖实例的成本敏感型学习的混合整数规划方法 抽象 在这项研究中，我们研究了与示例相关的成本敏感型学习，该学习基于标签决策带来了不同的成本/回报。 这些问题源于决策模型，在数据中成本/收益信息而不是真正标签的重点领域中得到了区分。 例如，在流失预测和信用评分中，主要目的是建立预测模型和决策规则，以最大化/最小化公司的回报/成本。 传统的精度驱动的分类方法没有考虑基于实例的成本/回报。 取而代之的是，学习基于恒定的错误分类错误进行。 因此，我们提出了一种将基于实例的成本/收益纳入学习算法的一般策略。 具体而言，将学习问题表述为混合整数程序，以使总回报最大化。 考虑到混合整数线性规划问题的高计算复杂性，该模型对于大规模数据集的训练实际上可能效率低下。 为了解决这个问题，我们还提出了成本敏感型Logistic回归，这是公式化线性模型的非线性近似，这得益于使用深度学习工具进行的基于梯

用C++实现，数据结构课程设计报告。比较完整。

数据结构课程设计长整数四则运算，.exe文件。希望有意着来看看。