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首次适应算法代码java 首次适应算法代码C语言
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JAVA 实现算法
package huda.laogao.ON_20121216;
import java.util.*;
public class GetEquation {
ArrayListInteger params = null;// 进行加减的数，长度设为n
int result = 0;// 结果
public GetEquation(ArrayListInteger params, int result) {
this.params = params;
this.result = result;
}
public void run() {
int size = params.size();
if (size == 1) {
if (params.get(0) == result)
System.out.println(result + "=" + result);
else
System.out.println("Invalid");
return;
}
int[][] matrix = getMatrix(size - 1);
int m = matrix.length;// 行数
int count = 0;// 记录符合结果的组合数
for (int i = 0; i m; i++) {
int now = params.get(0);// 进行加减的结果，初始为第一个值
// 从第二个数开始进行加或减，加的话就相当于该数乘上1，然后加到结果上，
// 减的就相当于该数乘上-1，然后加到结果上
for (int j = 1; j size; j++) {
now += matrix[i][j - 1] * params.get(j);
}
// System.out.println(now);
// 判断结果
if (now == result) {
count++;// 组合数加1
System.out.print(params.get(0));
for (int j = 1; j size; j++) {
if (matrix[i][j - 1] == 1)
System.out.print("+" + params.get(j));
else
System.out.print("-" + params.get(j));
}// for j
System.out.println("=" + result);
}// if
}// for i
if (count == 0)
System.out.println("Invalid");
}
public int[][] getMatrix(int n) {
int m = (int) Math.pow(2, n);
int matrix[][] = new int[m][n];
for (int i = 0; i n; i++) {
int num = (int) Math.pow(2, i + 1);
// 总共分 2^(i+1)块，如i=0，即该矩阵的第一列，可分为2块，上一块取1，下一块取-1
int size = (int) Math.pow(2, n - i - 1);
// 每块的大小为2^(n-i-1)，如n=3，i=0，每块的大小为4，即前4个为1，后4个为-1
int flag = 1;// 先为+
for (int j = 0; j num; j++) {
for (int k = 0; k size; k++) {
matrix[k + j * size][i] = flag;
}
flag *= -1;
}
}
return matrix;
}
public void print(int[][] matrix) {
for (int i = 0; i matrix.length; i++) {
for (int j = 0; j matrix[i].length; j++) {
System.out.print(matrix[i][j] + "\t");
}
System.out.println();
}
}
public static void main(String args[]) {
ArrayListInteger params = new ArrayListInteger();
params.add(1);
params.add(2);
params.add(3);
params.add(4);
int result = 10;
GetEquation ge = new GetEquation(params, result);
ge.run();
}
}
运行结果为：1+2+3+4=10
注：难点为获取加减矩阵，可辅助print()函数帮助理解
望采纳
java的md5的加密算法代码
import java.lang.reflect.*;
/*******************************************************************************
* keyBean 类实现了RSA Data Security, Inc.在提交给IETF 的RFC1321中的keyBean message-digest
* 算法。
******************************************************************************/
public class keyBean {
/*
* 下面这些S11-S44实际上是一个4*4的矩阵，在原始的C实现中是用#define 实现的， 这里把它们实现成为static
* final是表示了只读，切能在同一个进程空间内的多个 Instance间共享
*/
static final int S11 = 7;
static final int S12 = 12;
static final int S13 = 17;
static final int S14 = 22;
static final int S21 = 5;
static final int S22 = 9;
static final int S23 = 14;
static final int S24 = 20;
static final int S31 = 4;
static final int S32 = 11;
static final int S33 = 16;
static final int S34 = 23;
static final int S41 = 6;
static final int S42 = 10;
static final int S43 = 15;
static final int S44 = 21;
static final byte[] PADDING = { -128, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0,
0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 };
/*
* 下面的三个成员是keyBean计算过程中用到的3个核心数据，在原始的C实现中 被定义到keyBean_CTX结构中
*/
private long[] state = new long[4]; // state (ABCD)
private long[] count = new long[2]; // number of bits, modulo 2^64 (lsb
// first)
private byte[] buffer = new byte[64]; // input buffer
/*
* digestHexStr是keyBean的唯一一个公共成员，是最新一次计算结果的 16进制ASCII表示.
*/
public String digestHexStr;
/*
* digest,是最新一次计算结果的2进制内部表示，表示128bit的keyBean值.
*/
private byte[] digest = new byte[16];
/*
* getkeyBeanofStr是类keyBean最主要的公共方法，入口参数是你想要进行keyBean变换的字符串
* 返回的是变换完的结果，这个结果是从公共成员digestHexStr取得的．
*/
public String getkeyBeanofStr(String inbuf) {
keyBeanInit();
keyBeanUpdate(inbuf.getBytes(), inbuf.length());
keyBeanFinal();
digestHexStr = "";
for (int i = 0; i 16; i++) {
digestHexStr += byteHEX(digest[i]);
}
return digestHexStr;
}
// 这是keyBean这个类的标准构造函数，JavaBean要求有一个public的并且没有参数的构造函数
public keyBean() {
keyBeanInit();
return;
}
/* keyBeanInit是一个初始化函数，初始化核心变量，装入标准的幻数 */
private void keyBeanInit() {
count[0] = 0L;
count[1] = 0L;
// /* Load magic initialization constants.
state[0] = 0x67452301L;
state[1] = 0xefcdab89L;
state[2] = 0x98badcfeL;
state[3] = 0x10325476L;
return;
}
/*
* F, G, H ,I 是4个基本的keyBean函数，在原始的keyBean的C实现中，由于它们是
* 简单的位运算，可能出于效率的考虑把它们实现成了宏，在java中，我们把它们 实现成了private方法，名字保持了原来C中的。
*/
private long F(long x, long y, long z) {
return (x y) | ((~x) z);
}
private long G(long x, long y, long z) {
return (x z) | (y (~z));
}
private long H(long x, long y, long z) {
return x ^ y ^ z;
}
private long I(long x, long y, long z) {
return y ^ (x | (~z));
}
/*
* FF,GG,HH和II将调用F,G,H,I进行近一步变换 FF, GG, HH, and II transformations for
* rounds 1, 2, 3, and 4. Rotation is separate from addition to prevent
* recomputation.
*/
private long FF(long a, long b, long c, long d, long x, long s, long ac) {
a += F(b, c, d) + x + ac;
a = ((int) a s) | ((int) a (32 - s));
a += b;
return a;
}
private long GG(long a, long b, long c, long d, long x, long s, long ac) {
a += G(b, c, d) + x + ac;
a = ((int) a s) | ((int) a (32 - s));
a += b;
return a;
}
private long HH(long a, long b, long c, long d, long x, long s, long ac) {
a += H(b, c, d) + x + ac;
a = ((int) a s) | ((int) a (32 - s));
a += b;
return a;
}
private long II(long a, long b, long c, long d, long x, long s, long ac) {
a += I(b, c, d) + x + ac;
a = ((int) a s) | ((int) a (32 - s));
a += b;
return a;
}
/*
* keyBeanUpdate是keyBean的主计算过程，inbuf是要变换的字节串，inputlen是长度，这个
* 函数由getkeyBeanofStr调用，调用之前需要调用keyBeaninit，因此把它设计成private的
*/
private void keyBeanUpdate(byte[] inbuf, int inputLen) {
int i, index, partLen;
byte[] block = new byte[64];
index = (int) (count[0] 3) 0x3F;
// /* Update number of bits */
if ((count[0] += (inputLen 3)) (inputLen 3))
count[1]++;
count[1] += (inputLen 29);
partLen = 64 - index;
// Transform as many times as possible.
if (inputLen = partLen) {
keyBeanMemcpy(buffer, inbuf, index, 0, partLen);
keyBeanTransform(buffer);
for (i = partLen; i + 63 inputLen; i += 64) {
keyBeanMemcpy(block, inbuf, 0, i, 64);
keyBeanTransform(block);
}
index = 0;
} else
i = 0;
// /* Buffer remaining input */
keyBeanMemcpy(buffer, inbuf, index, i, inputLen - i);
}
/*
* keyBeanFinal整理和填写输出结果
*/
private void keyBeanFinal() {
byte[] bits = new byte[8];
int index, padLen;
// /* Save number of bits */
Encode(bits, count, 8);
// /* Pad out to 56 mod 64.
index = (int) (count[0] 3) 0x3f;
padLen = (index 56) ? (56 - index) : (120 - index);
keyBeanUpdate(PADDING, padLen);
// /* Append length (before padding) */
keyBeanUpdate(bits, 8);
// /* Store state in digest */
Encode(digest, state, 16);
}
/*
* keyBeanMemcpy是一个内部使用的byte数组的块拷贝函数，从input的inpos开始把len长度的
* 字节拷贝到output的outpos位置开始
*/
private void keyBeanMemcpy(byte[] output, byte[] input, int outpos,
int inpos, int len) {
int i;
for (i = 0; i len; i++)
output[outpos + i] = input[inpos + i];
}
/*
* keyBeanTransform是keyBean核心变换程序，有keyBeanUpdate调用，block是分块的原始字节
*/
private void keyBeanTransform(byte block[]) {
long a = state[0], b = state[1], c = state[2], d = state[3];
long[] x = new long[16];
Decode(x, block, 64);
/* Round 1 */
a = FF(a, b, c, d, x[0], S11, 0xd76aa478L); /* 1 */
d = FF(d, a, b, c, x[1], S12, 0xe8c7b756L); /* 2 */
c = FF(c, d, a, b, x[2], S13, 0x242070dbL); /* 3 */
b = FF(b, c, d, a, x[3], S14, 0xc1bdceeeL); /* 4 */
a = FF(a, b, c, d, x[4], S11, 0xf57c0fafL); /* 5 */
d = FF(d, a, b, c, x[5], S12, 0x4787c62aL); /* 6 */
c = FF(c, d, a, b, x[6], S13, 0xa8304613L); /* 7 */
b = FF(b, c, d, a, x[7], S14, 0xfd469501L); /* 8 */
a = FF(a, b, c, d, x[8], S11, 0x698098d8L); /* 9 */
d = FF(d, a, b, c, x[9], S12, 0x8b44f7afL); /* 10 */
c = FF(c, d, a, b, x[10], S13, 0xffff5bb1L); /* 11 */
b = FF(b, c, d, a, x[11], S14, 0x895cd7beL); /* 12 */
a = FF(a, b, c, d, x[12], S11, 0x6b901122L); /* 13 */
d = FF(d, a, b, c, x[13], S12, 0xfd987193L); /* 14 */
c = FF(c, d, a, b, x[14], S13, 0xa679438eL); /* 15 */
b = FF(b, c, d, a, x[15], S14, 0x49b40821L); /* 16 */
/* Round 2 */
a = GG(a, b, c, d, x[1], S21, 0xf61e2562L); /* 17 */
d = GG(d, a, b, c, x[6], S22, 0xc040b340L); /* 18 */
c = GG(c, d, a, b, x[11], S23, 0x265e5a51L); /* 19 */
b = GG(b, c, d, a, x[0], S24, 0xe9b6c7aaL); /* 20 */
a = GG(a, b, c, d, x[5], S21, 0xd62f105dL); /* 21 */
d = GG(d, a, b, c, x[10], S22, 0x2441453L); /* 22 */
c = GG(c, d, a, b, x[15], S23, 0xd8a1e681L); /* 23 */
b = GG(b, c, d, a, x[4], S24, 0xe7d3fbc8L); /* 24 */
a = GG(a, b, c, d, x[9], S21, 0x21e1cde6L); /* 25 */
d = GG(d, a, b, c, x[14], S22, 0xc33707d6L); /* 26 */
c = GG(c, d, a, b, x[3], S23, 0xf4d50d87L); /* 27 */
b = GG(b, c, d, a, x[8], S24, 0x455a14edL); /* 28 */
a = GG(a, b, c, d, x[13], S21, 0xa9e3e905L); /* 29 */
d = GG(d, a, b, c, x[2], S22, 0xfcefa3f8L); /* 30 */
c = GG(c, d, a, b, x[7], S23, 0x676f02d9L); /* 31 */
b = GG(b, c, d, a, x[12], S24, 0x8d2a4c8aL); /* 32 */
/* Round 3 */
a = HH(a, b, c, d, x[5], S31, 0xfffa3942L); /* 33 */
d = HH(d, a, b, c, x[8], S32, 0x8771f681L); /* 34 */
c = HH(c, d, a, b, x[11], S33, 0x6d9d6122L); /* 35 */
b = HH(b, c, d, a, x[14], S34, 0xfde5380cL); /* 36 */
a = HH(a, b, c, d, x[1], S31, 0xa4beea44L); /* 37 */
d = HH(d, a, b, c, x[4], S32, 0x4bdecfa9L); /* 38 */
c = HH(c, d, a, b, x[7], S33, 0xf6bb4b60L); /* 39 */
b = HH(b, c, d, a, x[10], S34, 0xbebfbc70L); /* 40 */
a = HH(a, b, c, d, x[13], S31, 0x289b7ec6L); /* 41 */
d = HH(d, a, b, c, x[0], S32, 0xeaa127faL); /* 42 */
c = HH(c, d, a, b, x[3], S33, 0xd4ef3085L); /* 43 */
b = HH(b, c, d, a, x[6], S34, 0x4881d05L); /* 44 */
a = HH(a, b, c, d, x[9], S31, 0xd9d4d039L); /* 45 */
d = HH(d, a, b, c, x[12], S32, 0xe6db99e5L); /* 46 */
c = HH(c, d, a, b, x[15], S33, 0x1fa27cf8L); /* 47 */
b = HH(b, c, d, a, x[2], S34, 0xc4ac5665L); /* 48 */
/* Round 4 */
a = II(a, b, c, d, x[0], S41, 0xf4292244L); /* 49 */
d = II(d, a, b, c, x[7], S42, 0x432aff97L); /* 50 */
c = II(c, d, a, b, x[14], S43, 0xab9423a7L); /* 51 */
b = II(b, c, d, a, x[5], S44, 0xfc93a039L); /* 52 */
a = II(a, b, c, d, x[12], S41, 0x655b59c3L); /* 53 */
d = II(d, a, b, c, x[3], S42, 0x8f0ccc92L); /* 54 */
c = II(c, d, a, b, x[10], S43, 0xffeff47dL); /* 55 */
b = II(b, c, d, a, x[1], S44, 0x85845dd1L); /* 56 */
a = II(a, b, c, d, x[8], S41, 0x6fa87e4fL); /* 57 */
d = II(d, a, b, c, x[15], S42, 0xfe2ce6e0L); /* 58 */
c = II(c, d, a, b, x[6], S43, 0xa3014314L); /* 59 */
b = II(b, c, d, a, x[13], S44, 0x4e0811a1L); /* 60 */
a = II(a, b, c, d, x[4], S41, 0xf7537e82L); /* 61 */
d = II(d, a, b, c, x[11], S42, 0xbd3af235L); /* 62 */
c = II(c, d, a, b, x[2], S43, 0x2ad7d2bbL); /* 63 */
b = II(b, c, d, a, x[9], S44, 0xeb86d391L); /* 64 */
state[0] += a;
state[1] += b;
state[2] += c;
state[3] += d;
}
/*
* Encode把long数组按顺序拆成byte数组，因为java的long类型是64bit的， 只拆低32bit，以适应原始C实现的用途
*/
private void Encode(byte[] output, long[] input, int len) {
int i, j;
for (i = 0, j = 0; j len; i++, j += 4) {
output[j] = (byte) (input[i] 0xffL);
output[j + 1] = (byte) ((input[i] 8) 0xffL);
output[j + 2] = (byte) ((input[i] 16) 0xffL);
output[j + 3] = (byte) ((input[i] 24) 0xffL);
}
}
/*
* Decode把byte数组按顺序合成成long数组，因为java的long类型是64bit的，
* 只合成低32bit，高32bit清零，以适应原始C实现的用途
*/
private void Decode(long[] output, byte[] input, int len) {
int i, j;
for (i = 0, j = 0; j len; i++, j += 4)
output[i] = b2iu(input[j]) | (b2iu(input[j + 1]) 8)
| (b2iu(input[j + 2]) 16) | (b2iu(input[j + 3]) 24);
return;
}
/*
* b2iu是我写的一个把byte按照不考虑正负号的原则的”升位”程序，因为java没有unsigned运算
*/
public static long b2iu(byte b) {
return b 0 ? b 0x7F + 128 : b;
}
/*
* byteHEX()，用来把一个byte类型的数转换成十六进制的ASCII表示，
* 因为java中的byte的toString无法实现这一点，我们又没有C语言中的 sprintf(outbuf,"%02X",ib)
*/
public static String byteHEX(byte ib) {
char[] Digit = { '0', '1', '2', '3', '4', '5', '6', '7', '8', '9', 'A',
'B', 'C', 'D', 'E', 'F' };
char[] ob = new char[2];
ob[0] = Digit[(ib 4) 0X0F];
ob[1] = Digit[ib 0X0F];
String s = new String(ob);
return s;
}
public static void main(String args[]) {
keyBean m = new keyBean();
if (Array.getLength(args) == 0) { // 如果没有参数，执行标准的Test Suite
System.out.println("keyBean Test suite:");
System.out.println("keyBean(\"):" + m.getkeyBeanofStr(""));
System.out.println("keyBean(\"a\"):" + m.getkeyBeanofStr("a"));
System.out.println("keyBean(\"abc\"):" + m.getkeyBeanofStr("abc"));
System.out.println("keyBean(\"message digest\"):"
+ m.getkeyBeanofStr("message digest"));
System.out.println("keyBean(\"abcdefghijklmnopqrstuvwxyz\"):"
+ m.getkeyBeanofStr("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"));
System.out
.println("keyBean(\"ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789\"):"
+ m
.getkeyBeanofStr("ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZabcdefghijklmnopqrstuvwxyz0123456789"));
} else
System.out.println("keyBean(" + args[0] + ")="
+ m.getkeyBeanofStr(args[0]));
}
}
最佳适应算法
最佳适应算法：
1、最佳适应算法（Best Fit）：它从全部空闲区中找出能满足作业要求的、且大小最小的空闲分区，这种方法能使碎片尽量小。为适应此算法，空闲分区表（空闲区链）中的空闲分区要按大小从小到大进行排序，自表头开始查找到第一个满足要求的自由分区分配。
该算法保留大的空闲区，但造成许多小的空闲区。
2、首次适应算法（First Fit）：从空闲分区表的第一个表目起查找该表，把最先能够满足要求的空闲区分配给作业，这种方法目的在于减少查找时间。为适应这种算法，空闲分区表（空闲区链）中的空闲分区要按地址由低到高进行排序。
该算法优先使用低址部分空闲区，在低址空间造成许多小的空闲区，在高地址空间保留大的空闲区。
3、循环首次适应算法(Next Fit)：该算法是首次适应算法的变种。在分配内存空间时，不再每次从表头（链首）开始查找，而是从上次找到空闲区的下一个空闲开始查找，直到找到第一个能满足要求的的空闲区为止，并从中划出一块与请求大小相等的内存空间分配给作业。
该算法能使内存中的空闲区分布得较均匀。
怎么用java实现apriori算法
作者：何史提
链接：
来源：知乎
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Apriori算法的理念其实很简单，可是实现起上来却复杂无比，因为当中无可避免用Set和Hash Table等高阶的数据结构，而且有很多loop用以读取数据。
我不建议用Java，应改用Python或Scala一类的语言。如果用Python，代码大概50行左右，但可以想像用Java便看起来复杂得多。看如下：
from operator import and_
from itertools import combinations
class AprioriAssociationRule:
def __init__(self, inputfile):
self.transactions = []
self.itemSet = set([])
inf = open(inputfile, 'rb')
for line in inf.readlines():
elements = set(filter(lambda entry: len(entry)0, line.strip().split(',')))
if len(elements)0:
self.transactions.append(elements)
for element in elements:
self.itemSet.add(element)
inf.close()
self.toRetItems = {}
self.associationRules = []
def getSupport(self, itemcomb):
if type(itemcomb) != frozenset:
itemcomb = frozenset([itemcomb])
within_transaction = lambda transaction: reduce(and_, [(item in transaction) for item in itemcomb])
count = len(filter(within_transaction, self.transactions))
return float(count)/float(len(self.transactions))
def runApriori(self, minSupport=0.15, minConfidence=0.6):
itemCombSupports = filter(lambda freqpair: freqpair[1]=minSupport,
map(lambda item: (frozenset([item]), self.getSupport(item)), self.itemSet))
currentLset = set(map(lambda freqpair: freqpair[0], itemCombSupports))
k = 2
while len(currentLset)0:
currentCset = set([i.union(j) for i in currentLset for j in currentLset if len(i.union(j))==k])
currentItemCombSupports = filter(lambda freqpair: freqpair[1]=minSupport,
map(lambda item: (item, self.getSupport(item)), currentCset))
currentLset = set(map(lambda freqpair: freqpair[0], currentItemCombSupports))
itemCombSupports.extend(currentItemCombSupports)
k += 1
for key, supportVal in itemCombSupports:
self.toRetItems[key] = supportVal
self.calculateAssociationRules(minConfidence=minConfidence)
def calculateAssociationRules(self, minConfidence=0.6):
for key in self.toRetItems:
subsets = [frozenset(item) for k in range(1, len(key)) for item in combinations(key, k)]
for subset in subsets:
confidence = self.toRetItems[key] / self.toRetItems[subset]
if confidence minConfidence:
self.associationRules.append([subset, key-subset, confidence])
新手用java算法求2的16次方的值
public class Test{
public static void main(String[] args){
int n = get(2,16); //2的16次方
System.out.println(n);
}
public static int get(int a,int y){
int sum = 1;
for(int x = 1;x=y;x++){
sum = sum*a;
}
return sum;
}
}
首次适应算法是什么？
First-fit (FF)是一种用于装箱的在线算法。
它的输入是一个不同大小的项目列表。它的输出是一个包装——将物品分成固定容量的箱子，这样每个箱子中物品的大小之和最多就是容量。理想情况下，我们希望使用尽可能少的 bin，但是最小化 bin 的数量是一个 NP-hard 问题。首次拟合算法使用以下启发式：
它保留一个打开的垃圾箱列表，最初是空的。
当一件物品到达时，它会找到该物品可以放入 的第一个箱子（如果有的话）。
如果找到这样的箱子，则将新物品放入其中。
否则，将打开一个新的箱子并将即将到来的物品放入其中。
优缺点
1、优点
处理速度快。由于处理器将最近的可用内存分区分配给作业，因此执行速度非常快。
2、缺点
浪费大量内存。处理器忽略分配给作业的分区大小与作业大小相比是否非常大。它只是分配内存。结果，浪费了大量内存，许多作业可能无法在内存中获得空间，并且必须等待另一个作业完成。
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