Knuth-Morris-Pratt算法

您可以使用MATLAB的randperm函数生成随机排列。不幸的是，randperm函数效率很低，因为它是通过对随机数列表进行排序来实现的。这需要时间O(n * log(n))。使用Knuth shuffle算法，这个操作只需要时间O(n)。这个包实现了Knuth shuffle。用法：只需使用randpermquick(n)而不是randperm(n)。请注意，在使用randpermquick之前，必须先编译文件randpermquick_helper.c。

使用富兰克林·马克·梁算法（Knuth-Liang算法）进行单词连字，这是TeX和LaTeX中广泛使用的方法，并已移植到多种其他语言。该算法接受单词作为输入，并返回可以用连字符分隔的部分。在MATLAB中移植此算法时，重要的是了解如何正确地分割单词。

MATLAB开发：莫里斯-卡内罗模型的同步化 在本项目中，我们将实现Morris-Lecar神经元模型的Simulink版本，以探索其同步化特性。通过该模型，我们能够模拟神经元的动态行为，并分析不同参数对同步化现象的影响。

Morris方法是一种高效的敏感性分析工具，用于评估函数输出对不确定性因素的依赖程度。该方法以其计算效率高而著称，能够在有限的计算资源下提供可靠的敏感性评估结果。 Morris方法的核心思想是通过对输入参数空间进行系统性采样，并观察函数输出的相应变化来量化不确定性因素的影响。它通过分析输入参数的微小变化对函数输出的影响，来识别对输出影响较大的关键因素。 该方法在多个领域得到广泛应用，例如模型简化、参数校准和不确定性量化。通过识别对模型输出影响较小的因素，研究人员可以简化模型并降低计算成本。此外，Morris方法还有助于确定哪些参数需要更精确的估计，从而提高模型预测的可靠性。 Morris方法的实现细节可以参考Saltelli等人的著作《实践中的敏感性分析-评估科学模型的指南》（2004）以及Sohier等人发表的论文“改进空中发射到轨道分离的Morris方法的代表性”（2014）。

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。

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。

美赛可能会用到分治算法，代码如下。

算法精粹 数据结构 数组 链表 栈 队列 树 图 算法 排序 搜索 动态规划 回溯 分治

运用 Java 编程语言以 MapReduce 技术实现 Pagerank 算法，数据集源于 web-Google.txt 文件。

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。