Thomas算法的通用MEX实现MEX (C/C++) Thomas算法的实数和复数数据解决方案

C++类的 MATLAB 包装老是让人头大？HelloMex的包装方式就挺有参考价值的。它主打一个“够简单”，就是那种你打开就能看懂，跟着就能改的感觉。用两个包装器配合，把 C++类封进 mex 文件，在 MATLAB 里当对象一样用，逻辑还挺清晰。

这篇文章介绍了图像矩阵Matlab代码的C++实现，用于解决稀疏线性分配问题（LAP）。这是Florian Bernard原始MEX代码的C++接口，实现了Bertsekas的稀疏LAP拍卖算法。我们演示了如何使用SuiteSparse Matrix Collection构建稀疏矩阵，并展示了C++和MEX代码的应用。为了解决示例LAP，需要按照以下步骤操作：（1）从UFget网站下载数据，并将其添加到Matlab搜索路径；（2）运行Matlab文件，将稀疏模式写入Data/UFmat_XXXX.dat文件；（3）构建Florian的auctionAlgorithmSparseMex.cpp到

上传的代码涉及目标跟踪，包括MATLAB实现的meanshift算法。

Apriori 算法是一种经典的数据挖掘算法，专门用来发现频繁项集并挖掘潜在的关联规则。在 VC（Visual C++）环境下实现它，其实并不复杂，理解算法原理就能轻松上手。，Apriori 算法的核心就是利用频繁项集的定义和 Apriori 性质来减少搜索空间，提高效率。简单来说，算法的步骤大致包括生成项集、生成候选集、计数并剪枝，以及迭代直到没有新的频繁项集为止。 在 VC 中实现时，C++的 STL 库能帮大忙，像std::set、std::vector这些数据结构，存储频繁项集和候选集都挺方便的。如果你想优化性能，可以考虑使用OpenMP做多线程编程，甚至可以尝试 GPU 加速，搞定大

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。

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。

Apriori算法是一种经典的数据挖掘算法，在C++中的实现具有重要意义。将详细介绍如何在C++环境下实现Apriori算法，包括算法的基本原理、关联规则的生成过程以及优化策略。读者将通过了解如何利用C++语言强大的性能优势来实现高效的关联规则挖掘。

在C++编程中，当尝试执行程序时，可能会遇到找不到“mex.h”文件的错误提示。

介绍如何将2005 Express Edition的Visual C/C++设置为Matlab mex编译器的步骤。如果您想使用免费的Microsoft Visual C/C++编译器来编译C mex文件，并且希望在Matlab命令行工具中进行操作，而不是使用Visual Studio IDE创建项目和编译，适合您。同时，提供了对mex安装和mexopts.bat文件的详细配置说明。