用C++实现88行拓扑优化代码 - TopOpt_CPP

项目简介 这是一个使用UNVARTOP方法进行2D拓扑优化的MATLAB代码示例（用于教育目的）。 代码来源 该代码基于D. Yago, J. Cante, O. Lloberas-Valls和J. Oliver的研究，发表于《结构和多学科优化》（2020年）。 方法特点 采用非平滑变分拓扑优化（UNVARTOP）方法，通过特征函数定义的材料方法进行双材料设置。 使用判别函数获得清晰边界，进而计算特征函数。 最优拓扑的计算涉及到封闭形式的代数系统解和松弛拓扑导数（RTD）。 最终的灵敏度通过拉普拉斯平滑法进行正则化，以控制网格大小。 在优化过程中，参考伪时间逐步增加，以获得中间收敛的最优拓扑

这个存储库包含我在C++中实现的经典机器人算法rrtstar。灵感来自于CppRobotics，但我发现使用OpenCV在Ubuntu 18.04中绘制2D图形有些繁琐。相比之下，这个项目使用gnuplot-iostream和Boost 1.4，能够更轻松地绘制出漂亮的图形，同时支持3D图的绘制。部署方面，建议使用Docker映像，确保环境一致性和便捷性。

本程序使用C++语言实现了Apriori算法，用于数据挖掘中关联规则的发现。

Matlab代码编写游戏的C/C++框架、库和资源清单。这些资源包括标准C++库（如STL容器、STL算法、STL函数等）、核心语言编写的类和函数集合，以及与POSIX系统兼容的C标准库。此外，还介绍了Apache可移植运行时、Adobe Source Libraries等开源工具，适用于开发跨平台的实用程序和专业质量的创意编码。

图着色问题的 main.cpp 代码，思路清晰，结构简单，用的是比较常见的回溯算法。逻辑上没绕弯子，看得明白，改起来也方便。适合想要快速上手图着色算法的你，不管是刷题、做课设，还是当模板直接用，都挺合适。 main.cpp 里的实现用了回溯法，每个节点尝试不同颜色，只要不冲突就继续下一个。典型的递归套路，像数独、N 皇后问题那种思路。代码不长，核心部分就十几行，调试也方便。 实测下来，运行效率还不错，小图瞬间就出结果。配合控制台输出还能看下每一步的尝试过程，挺适合教学演示。如果你想可视化效果，下面这篇关于矢量幅度着色颤动图的文章也值得看看：点击这里。 再进阶一点的，还有Welsh-Powell

均值漂移聚类算法在MATLAB和C++中均有实现。C++版本提供了类MeanShift，用于进行聚类。要使用该类，需要提供要使用的内核函数和内核带宽，然后调用cluster方法进行聚类。聚类结果将存储在一个向量中。

使用C++语言将《算法导论》中的算法实现，可以帮助读者更好地理解算法原理，并将其应用于实际问题中。

Metaphor是一个功能强大的C++库，适用于数值计算、机器学习和计算机视觉。该库的核心模块提供了线代、数值计算和非线性优化工具。其他模块正在积极开发，未来可能添加至仓库中。 Metaphor核模块提供大量线代和统计工具，并基于灵活的矩阵和向量对象构建。功能包括： 轻量级通用矩阵和向量视图类：视图对象可引用现有数据的任意行和列跨度，支持任何数据类型。 多种数据操作，如子视图复制、重新排序和抽取。 矩阵和向量可保存和打印为多种格式，包括MATLAB文本格式。 浮点、双精度和复数类型的线代运算：一整套经过优化的标准BLAS操作，支持BLAS 1、2和3。 低级优化矩阵块数学函数可用于矢量和矩阵

这份 C++ 源代码展示了如何使用 Apriori 算法生成频繁项集。代码包含数据结构的定义、算法的具体步骤以及示例用法。