LZW算法

MATLAB 的 LZW 压缩算法实现，蛮适合做入门练习的。代码不复杂，逻辑清晰，而且还能帮你搞懂无损压缩背后的套路。像norm2lzw.m这个文件，核心就两个流程：编码、解码，思路清楚，注释也比较齐全。对你来说，边看边调，效果挺直观的。压缩算法里，LZW算是比较“经典”的了，像 GIF、TIFF 图像压缩都用它。它的好处就是字典式压缩，效率高，压缩比也不错。你在 MATLAB 里搞数据，或者导出大批量日志数据时，用上它会省不少空间。编码逻辑不复杂：一开始就是初始化一个字典，从头扫数据，遇到新组合就加进去，反复做。norm2lzw.m里基本都实现了，你可以改一改试试别的字典大小限制，或者多加几

更新Matlab中的LZW压缩和解压算法，优化性能。

这是一个使用Matlab实现的LZW解压缩程序，适用于之前上传的Verilog压缩程序的解压缩。如果您有任何疑问，请留言，我将尽力帮助您解决。

1、生成不少于1000码元的随机二进制序列，并使用Huffman编码及解码技术处理；使用Matlab、C或其他编程语言计算信源的Huffman编码平均码长和编码效率； 2、选取一篇长篇自然科学文章（英文、不少于10页），以扩展的ASCII码初始化字典，即预设字典的0-255项为ASCII的全部8位字符。使用LZW算法进行文档压缩和解压缩。包含报告和源程序。

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。