主要介绍了C++使用Kruskal和Prim算法实现最小生成树，具有一定的参考价值，感兴趣的小伙伴们可以参考一下

用人工智能领域中经典的A*算法解决了人工智能中常见的十五数码问题。

一．算法分析: (一)数据结构: 1.可利用资源向量Available 2.最大需求矩阵Max 3.分配矩阵Allocation 4.需求矩阵Need （二）功能介绍: 模拟实现Dijkstra的银行家算法以避免死锁的出现.分两部分组成: 第一部分:银行家算法(扫描) 1．如果Request<=Need,则转向2;否则,出错 2．如果Request<=Available,则转向3,否则等待 3．系统试探分配请求的资源给进程 4．系统执行安全性算法 第二部分:安全性算法 1.设置两个向量 (1).工作向量:Work=Available(表示系统可提供给进程继续运行所需要的各类资源数目 (2).Finish:表示系统是否有足够资源分配给进程(True:有;False:没有).初始化为False 2.若Finish[i]=False&&Need;<=Work,则执行3;否则执行4(I为资源类别) 3.进程P获得第i类资源,则顺利执行直至完成!并释放资源: Work=Work+Allocation;Finish[i]=true;转2 4.若所有进程的Finish[i]=true,则表示系统安全;否则,不安全!

用VC++实现Douglas-Peucker算法，对现状目标进行化简，通过改变参数，能轻易得到你想要的结果

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新莫扎特 用于学习和再生音乐序列的 HTM 学习算法实现 该项目正在尝试创建 HMT 学习算法的实现（参见 ），该算法能够识别和建模给定音乐数据集中常见的、重复出现的模式或结构。 然后，通过以新的方式组合学习的模式，这可以用来“重写”可比较的音乐序列。 通过这种方式，人们可以通过 HTM 学习和建模他/她最喜欢的所有音乐（具有相似的属性），并让它重新生成重新组合自己最喜欢的音乐。 音乐。 这就是我们都喜欢和享受的：但是一些最受欢迎的作曲家已经不在人世了。 在从各种在线资源提供的数百万音乐数据文件中，我们仍然拥有他们的作品、数据和音乐模式。 一旦可以做到这一点，它就可以扩展到针对每个用户最喜欢的播放列表进行训练，然后按需生成结构相似的歌曲。 这是这个项目的目标：使用数据分析工具和框架，我想从音乐中提取精髓，从单音钢琴序列开始，伟大的作曲家——比如莫扎特——然后用这些学习的模式创作新的音乐

标准C的图的实现+BFS和DFS遍历+Dijkstra算法+Prim算法+Kruskal算法实现，纯手写！下载后如有疑问可以私信联系！全部手撸，一键运行，都封装成函数了，易读性很强

使用贪心算法实现的一个五子棋，下载下来可以直接使用，可以直接嵌入html

图片编辑旋转缩放位移（纯算法实现）

本资源是从众多学生中选取出来的优秀范例，运行效率较高，包含完整可执行代码和详细算法分析报考。其中包含了5个常见基于分支限界算法的实现，每个范例都有详尽问题描述，可执行完整代码和算法分析PPT！其它基于该算法问题都可以参考本范例，是学习的绝佳材料。