匈牙利算法

Matlab匈牙利算法的运行示例： >> a=[37.7 32.9 38.8 37 35.4 43.4 33.1 42.2 34.7 41.8 33.3 28.5 38.9 30.4 33.6 29.2 26.4 29.6 28.5 31.1 0 0 0]; z = 127.8000 ans = 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0

N 对信号匹配的匈牙利算法，效率是真挺高，尤其是你面对N=6这种组合爆炸场景，简直是救命稻草。原始纯 MATLAB 写的，不靠外部库，移植性也强。和PERMS那种暴力枚举不一样，这里是O(N^3)级别，效率直接拉满。 信号重排、任务分配这类问题里，你常常会卡在组合数太大，这时候换成匈牙利算法试试，跑得快、写得清，蛮适合做旅行商问题的子模块。 你听说过hungarian.m，那个是改的 Fortran 版本。这份代码不一样，完全是根据原始算法直接手撸的，思路也清晰。如果你打算搞点 MATLAB 里的最优化任务，建议拿去研究研究。 哦对，和assignprob比，它更轻、更纯粹，挺适合做教学用例或

Matlab代码，用于无人机队形重构集群仿真，基于匈牙利算法优化算法。

作为算法领域的奠基性著作，《算法导论》为读者打开了通往算法世界的大门。它以清晰的思路、严谨的逻辑，深入浅出地阐释了各种基本算法的设计与分析方法。

DBSCAN 算法是一种基于密度的聚类算法，挺适合那些形状不规则的数据。在 Matlab 里实现 DBSCAN，可以帮你更轻松地发现不同形态的聚类，尤其在噪声数据时有用。核心思路是通过两个参数：ε（邻域半径）和minPts（最小邻居数）来定义一个点的密度。简单来说，如果一个点的邻域内有足够的点，那它就是核心点，核心点周围的点就会被聚在一起，形成一个聚类。实现这个算法的时候，你得数据，比如从 txt 文件读入数据，设置好ε和minPts这两个参数，选择合适的值才能得到靠谱的聚类效果。之后就是进行邻域搜索了，这一步比较重要，要用到 K-d 树之类的数据结构来加速查找。就是把聚类结果用不同颜色显示出

智能算法是各个领域如路线规划、深度学习中广泛使用的优化算法，是算法进阶的必备工具。主要涵盖遗传算法、粒子群算法、模拟重复算法、免疫算法、蚁群算法等一系列核心算法。实现版本包括Java、Python和MatLab多种选择。详细内容请访问TeaUrn微信公众号了解更多。

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本书全面阐述了算法的基本理论和应用，涵盖了排序、查找、图算法、动态规划等经典算法问题，并对算法的效率和正确性进行了深入分析。

Apriori算法是用于关联规则学习的数据挖掘算法。它通过逐次生成候选频繁项集并从数据中验证它们的频繁性来识别频繁模式。

LogMAP解码器。一个关于Matlab中卷积码LogMAP解码器的精彩示例！