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实现几种典型排序方法：a) Insertion Sort；b) Selection Sort；c) Bubble Sort；d) Rank Sort 分析算法的时间复杂度并测量其实际运行时间。-Order to achieve several typical methods: a) Insertion Sort b) Selection Sort c) Bubble Sort d) Rank Sort algorithm' s time complexity analysis and me
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ofdma功率分配经典文献 "A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems"的相应MATLAB代码-MATLAB code for the corresponding OFDMA power allocation classic literature "A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation i
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"A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems"关于子载波和功率分配的代码，对应这篇文章，大家共同学习。希望大家提供的源码带上原文，以便研究。-" A Low Complexity Algorithm for Proportional Resource Allocation in OFDMA Systems" With regard to the allocati
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一种低复杂度的OFDM资源分配算法，包括功率分配 子载波分配-A low-complexity OFDM resource allocation algorithm subcarrier allocation, including power distribution
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利用分治法，写一个二分检索的递归算法，在计算机上编程实现，同时进行时间复杂性分析。（要求用递归方法实现）-Divide-and-conquer method, write a recursive algorithm to retrieve a dichotomy, computer programming, and simultaneously the time complexity of the analysis. (Using recursive method to achieve)
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OFDM 自适应算法能够根据信道的状况进行比特和功率的分配，能够有效的降低误码率.本程序综合了迭代注水算法，CHOW算法，FISHER算法，H-H算法，以及自己改进的迭代注水算法程序，并进行了对比，改进的算法在有效性与迭代注水算法基本相近，但复杂度和实际应用性都更强，值得参考。-OFDM adaptive algorithm make the bit and power allocation according to the status of the channel .It can eff
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计算简单的快速排序算法的时间复杂度与计算次数-Computing a simple quick sort algorithm s time complexity and the number of calculations
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本算法的功能可以快速的查询指定的值在原有的矩阵中出现的位置，算法的时间复杂度是线性的
O(n)-
The function of this algorithm can quickly query the location of the specified value in the original matrix, the time complexity of the algorithm is linear
O (n)
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包含光伏电池模块、MPPT模块、BOOST模块、逆变模块，LZ复杂度反映的是一个时间序列中，包含位置式PID算法、积分分离式PID。- PV modules contain, MPPT module, BOOST module, inverter module, LZ complexity is reflected in a time sequence, It contains positional PID algorithm, integral separate PID.
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TSP是典型的NP完全问题，既其最坏情况下的时间复杂度随着问题规模的增大按指数方式增长，到目前为止还未找到一个多项式时间的有效算法。(TSP is a typical NP complete problem, and its worst-case time complexity increases exponentially as the problem size increases. So far, no polynomial time efficient algorithm has been
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