lr算法

㈠ AFLR算法是什么算法

现有的无锚节点定位算法有AFL算法、KPS算法和ABS算法。AFL算法是无锚节点、完全分布式的定位算法，它先用启发式原理得到一个无折叠布局，使之结构大致接近于实际布局图，然后基于质点
弹簧模型优化算法修正和平衡定位误差，使对应于位置的能量函数达到最小。KPS算法是根据事先假定的节点分组配置模型，每个节点观察邻节点所在组的成员节点个数，并根据预先假定的分组配置模型实现自身定位。ABS算法则是利用节点间的通信连接关系，按顺序一次计算一个未知节点坐标，不断经修正和冗余计算减少定位误差。但这3种无锚节点定位方法均还存在问题。如：AFL算法并未明确给出单跳跳距的计算方法；KPS算法是基于一个分组布置的概率模型前提；而ABS算法需已知4个锚节点坐标，或要事先设定4个节点的坐标。而且，这3种算法由于各自固有的特点，都存在严重的误差累加现象，故往往导致定位结果不可用。

㈡ 如何计算理想CsClr+ /r-

P1*V1/T1=P0*V0/T0.其中P0标准大气压,T0理想气体温度,T0和T1均用绝对温度.P0和P1统一单位.求V0即可.

㈢ LR分析法的LR(0)分析表的构造

顾名思义，LR(0)分析就是LR(K)分析当K=0的情况，亦即在分析的每一步，只要根据当前的栈顶状态 (或者说根据当前分析栈中已移进或归约出的全部文法符号)就能确定应采取何种分析动作，而无须向前查看输入符号。
为了给出构造LR分析表的算法，我们首先需要引入一些非常重要的概念和术语。 由例4?6对输入串“a,b,a”的分析过程容易看出，如果所分析的输入串没有语法错误，则在分析的每一步，若将分析栈中已移进和归约出的全部文法符号与余留的输入符号串拼接起来，就形成了所给文法的一个规范句型。换言之，也就是在分析的每一步，如输入串已被扫视的部分无语法错误，则当前分析栈中的全部文法符号应当是某一规范句型的前缀。而且还不难看出，此种规范句型的前缀决不会含有句柄右边的任何符号，这是因为一旦句型的句柄在栈的顶部形成，将会立即被归约之故。以后，我们将把规范句型具有上述性质 (即不含句柄之右的任何符号)的前缀称为它的活前缀。例如，对于文法G[L]的规范句型“E,b,a” (见表412分析过程第5步)，其句柄为“b”，栈中的符号串为“E，b”，此句型的活前缀为ε，“E”，“E，”，“E,b”等。
由此可见，一个LR分析器的工作过程，实质上也就是一个逐步产生 (或识别)所给文法的规范句型之活前缀的过程。同时，在分析的每一步，分析栈中的全部文法符号 (如果输入串无语法错误)应是当前规范句型的活前缀，并且与此时的栈顶状态相关联。因此，我们自然会想到，如果能构造一个识别所给文法的所有活前缀的有限自动机，那么就能很方便地构造出相应的LR分析表来。稍后我们将讨论这一问题。 上面我们已经说过，在一个规范句型的活前缀中决不含有句柄右边的任何符号。因此，活前缀与句柄的关系不外下述三种情况：
(1) 其中已含有句柄的全部符号 (句柄的最右符号即为活前缀的最右符号)；
(2) 其中只含句柄的一部分符号 (句柄开头的若干符号与活前缀最右的若干个符号一致)；
(3) 其中全然不含有句柄的任何符号。
第一种情况表明，此时某一产生式A→β的右部符号串β已出现在栈顶，因此相应的分析动作应是用此产生式进行归约。第二种情况意味着形如A→β1β2的产生式的右部子串β1已出现于栈顶，正期待着从余留输入串中看到能由β2推出的符号串。而第三种情况则意味着期望从余留输入串中能看到由某一产生式A→α的右部，即α所推出的符号串。为了刻画在分析过程中，文法的一个产生式右部符号串已有多大一部分被识别，我们可在该产生式的右部的某处加上一个圆点“·”来指示位置。例如，对于上述三种情况，标有圆点的产生式分别为A→β·，A→β1·β2以及A→·α。我们把右部某位置上标有圆点的产生式称为相应文法的一个LR(0)项目。特别，对形如A→ε的产生式，相应的LR(0)项目为A→·。显然，不同的LR(0)项目反映了分析过程中栈顶的不同情况。下面我们就会看到，文法的全部LR(0)项目，将是构造识别其全部活前缀的有限自动机的基础。 在作出文法的全部LR(0)项目之后，现在用它们来构造识别全部活前缀的DFA。这种DFA的每一个状态由若干个LK(0)项目所组成的集合 (称为项目集)来表示。下面以例4?7所给出的文法为例来说明构造此种DFA的方法。
首先，我们用I0表示这个DFA的初态，它预示着分析过程的开始，并且期待着将给定的输入符号串逐步归约为文法的开始符号S′。或者反过来说，我们所期待的是，从使用产生式S′→S开始，能够逐步推导出所给的输入符号串。因此，我们应将项目S′→·S列入状态I0中。换言之，也就是我们期待着将要扫视的输入串正好就是能由S推出的任何终结符号串。然而，由于不能从输入串中直接读出非终结符号S，因此我们也应当把项目S→·A以及S→·B列入到I0中。由于A和B同样是非终结符号，所以又应当将A→·aAb，A→·c和B→·aBb，B→·d列入I0中。由于最后列入I0的项目中，圆点之后都是终结符号，故I0已经“封闭”，构造项目集I0宣告结束。这样，表示初态的项目集I0由如下的项目组成：
I0: S′→·SS→·AA→·aAb
S→·BB→·aBbB→·d
A→·c
我们将项目S′→·S称为项目集I0的基本项目。上述从项目S′→·S出发构造项目集I0的过程，可用一个对其基本项目集{S′→·S}的闭包运算，即CLOSURE({S′→·S})来表示。一般地，设I为一项目集，则构造I的闭包CLOSURE(I)的算法如下：
(1) I中每一项目都属于CLOSURE(I)；
(2) 若形如A→α·Xβ的项目属于CLOSURE(I)，且X为非终结符号，则文法中任何X产生式的一切圆点在最左边的项目X→·γ也都属于CLOSURE(I)；
(3) 重复上述过程，直至不再有新的项目加入CLOSURE(I)为止。
有了初态I0之后，我们来说明如何确定从I0可能转移到的下一个状态。设X为一个文法符号 (终结符号或非终结符号)，若I0中有圆点位于X左边的项目A→α·Xβ (其中α可以为ε)，则当分析器从输入串识别出 (即移进或归约出)文法符号X后，分析器将进入它的下一个状态。设此状态为Ii，显然Ii中必含有全部形如A→αX·β的项目，我们将这样的项目称为A→α·Xβ的后继项目。对于每一文法符号X，如果存在这样的后继项目，则可能不止一个，设其组成的集合为J,J中的每个项目也就是项目集Ii的基本项目。因此，按照与上面构造项目集I0相类似的讨论，我们就有
Ii=CLOSURE(J)
为了指明Ii是“I0关于文法符号X的后继状态”这一事实，我们可定义一个状态转移函数
GO(I,X)=CLOSURE(J)
其中，I为当前状态，X为文法符号，J为I中所有形如A→α·Xβ的项目的后继项目所组成的集合，而CLOSURE(J)就是项目集I (即状态I)关于X的后继项目集 (即后继状态)。例如，对于上例，我们有：
I1=GO(I0,S)=CLOSURE({S′→S·})={S′→S·}
I2=GO(I0,A)=CLOSURE({S→A·})={S→A·}
I3=GO(I0,B)=CLOSURE({S→B·})={S→B·}
I4=GO(I0,a)=CLOSURE({A→a·Ab,B→a·Bb})=
{A→a·Ab, B→a·Bb, A→·aAb, B→·aBb, A→·c, B→·d}
I5=GO(I0,c)=CLOSURE({A→c·})={A→c·}
I6=GO(I0,d)=CLOSURE({B→d·})={B→d·}
请注意，由于I0中无圆点在b之前的项目，故GO(I0,b)无定义。这样，我们求出了I0的全部后继项目集I1,I2,I3,I4,I5,I6。容易看出，由于I1,I2,I3,I5,I6诸项目集中的项目均无后继项目，因此它们都没有后继状态。对于项目集I4，我们再仿此求出它的后继状态，这些后继状态是：
I7=GO(I4,A)=CLOSURE({A→aA·b})={A→aA·b}
I9=GO(I4,B)=CLOSURE({B→aB·b})={B→aB·b}
此外，由于
GO(I4,a)=I4GO(I4,c)=I5GO(I4,d)=I6
故它们均不产生新的项目集。最后，再求出I7,I9的后继项目集。它们分别是
I8=GO(I7,b)=CLOSURE({A→aAb·})={A→aAb·}
I10=GO(I9,b)=CLOSURE({B→aBb·})={B→aBb·}
由于I8和I10已无后继项目集，所以至此我们已求出所给文法G[S]的全部项目集I0~I10，通常，我们将这些项目集的全体称为文法G[S]的LR(0)项目集规范族，并记为
C={I0,I1,I2,I3,…,I10}
于是，我们所要构造的识别文法G[S]全部活前缀的DFA为
M=(C,V,GO,I0,C)
其中： M的状态集也就是文法的LR(0)项目集规范族C={I0,I1,…,I10}；
M的字母表也就是文法的字汇表V={S′，S，A，B，a,b,c,d}；
M的映像也就是如上定义的状态转换函数GO；
M的终态集也是C，这表明M的每一状态都是它的终态。
对于上述文法G[S]，如上构造的识别其全部活前缀的DFA的状态转换图如图416所示。
由于状态转换图416中的每一个状态都是终态，因此在上述DFA工作的过程中，从初态I0出发，沿着有向边所指示的方向前进，可以使DFA在所经历的任何状态上中止它的工作。当DFA到达某一状态时，我们把从初态I0出发，到达该状态所经过的全部有向边上的标记符号依次连接起来，就得到了DFA在到达该状态时，所识别出的某规范句型的一个活前缀。例如：当上述DFA处于初态I0时，它所识别的活前缀为ε；当M处于状态I3时，它所识别的活前缀为B；当M处于I4时，它所识别的活前缀为aa*；而达到I9时，它所识别的活前缀为aa*B等等。需要注意的是，对那些只含有归约项目的项目集，即M的I1,I2,I3,I5,I6,I8和I10，当M到达这些状态时，表明活前缀中已含有相应句柄的全部符号 (即句柄已在栈顶形成)，因此，我们将这些状态称为句柄识别状态。特别是当M处于状态I1时，M所识别的活前缀为S，这意味着已将所给的输入串归约为S，如果再按产生式S′→S归约一步，就得到了拓广文法G′的开始符号S′。因此，我们将状态I1称为“接受状态”，它预示着对输入串的分析已成功地完成。
对于一个给定文法G的拓广文法G′，当识别它的全部活前缀的DFA作出之后，我们就可据此构造相应的LR(0)分析表了。然而，应当首先注意的是，用前述方法所构造的每一个LR(0)项目集，实质上表征了在分析过程中可能出现的一种分析状态；再根据前面对LR(0)项目的分类，项目集中的每一个项目又与某一种分析动作相关联，因此，我们自然会提出这样的要求，即每一项目集中的诸项目应当是相容的。所谓相容，是指在一个项目集中，不出现这样的情况：
(1) 移进项目和归约项目并存；
(2) 多个归约项目并存。
如果一个文法G满足上述条件，也就是它的每个LR(0)项目集中都不含冲突项目，则称G为LR(0)文法。显然，只有当一个文法是LR(0)文法时，才能构造出不含冲突动作的LR(0)分析表来。
从前面的讨论和分析，我们将不难得出构造LR(0)分析表的算法。为方便起见，我们用整数0，1，2，…表示状态I0,I1,…，而且如表411那样，也将GOTO子表中有关终结符号的各列并入ACTION子表相应的各列中去，此外，算法中形如sj和rj等记号的含义同前，此算法如下：
(1) 对于每个项目集Ii中形如A→α·Xβ的项目，若GO(Ii,X)=Ij，且X为一终结符号a时，置ACTION[i,a]=sj。但若X为非终结符号时，则仅置GOTO[i,X]=j。
(2) 若归约项目A→α·属于Ii，设A→α为文法的第j个产生式，则对文法的任何终结符号或句子的右界符# (将它们统一地记为a)，置ACTION[i,a]=rj。
(3) 若接受项目S′→S·属于Ii，则置ACTION[i,#]=acc。
(4) 在分析表中，凡不能按上述规则填入信息的元素，均置为“出错”。

㈣ Linear SVM 和 LR 有什么异同

SVM最早是二分类器，LR是回归方法，两者处理的问题不一样，根本不是一个模型，，，现在扩展了SVM做回归，称为SVR算法，SVR算法和LR的本质区别在于衡量误差标准的不同，所以拟合出来的结果不同，但都是好的拟合方法。

㈤ LR分析法的SLR(1)分析表的构造

在前面讨论LR(0)分析表的构造算法时，我们曾经指出，仅当一个文法G是LR(0)文法时，才能对它构造出无冲突动作的LR(0)分析表。然而，对于通常的程序设计语言来说，它们一般都不能用LR(0)文法来描述。例如，考虑如下“简单分程序”的文法G[B′]：
0? B′→B3? D→d
1? B→bD;Se4? S→s;S
2? D→D;d5? S→s
相应识别其全部活前缀的DFA及LR(0)分析表如图417及表414所示。由于在项目集I8中，既含有移进项目[S→s·;S]，又含有归约项目[S→s·]，因而反映到分析表中就出现了具有多重定义的元素ACTION[8,′；′]={s10,r5}，前者指明当输入符号为“；”时应将它移进栈中，而后者则要求按第5个产生式S→s进行归约。于是就出现了有“移进归约”冲突的分析动作。又如，对于通常用来描述简单表达式的文法G[E]，当构造它的项目集规范族时，也会出现类似的情况。这就表明，这两个文法都不是LR(0)文法。然而，尽管如此，对大多数程序设计语言来说，这种具有冲突项目的项目集，在整个项目集规范族中所占的比例毕竟是很小的。因此，如果我们能设法解决出现在一个项目集中的“移进归约”或“归约归约”冲突，那么，只要对前述构造LR(0)分析表的算法稍加修改，它仍能适用于我们现在讨论的情况。
表414G[B′]的LR(0)分析表
b[]d[]；[]s[]e[]#[]B[]D[]S0[]s2[8]11[7]acc2[3]s4[9]33[4]s54[]r3[]r3[]r3[]r3[]r3[]r35[][]s7[][]s8[10]66[6]s97[]r2[]r2[]r2[]r2[]r2[]r28[]r5[]r5[]r5,s10[]r5[]r5[]r59[]r1[]r1[]r1[]r1[]r1[]r110[5]s8[10]1111[]r4[]r4[]r4[]r4[]r4[]r4
仔细分析上述构造LR(0)分析表的算法容易看出，使分析表中出现多重定义分析动作的原因在于其中的规则(2)，即对于每一项目集Ii中的归约项目A→α·，不管当前的输入符号是什么，都把ACTION子表相应于Ii那一行 (即第i行)的各个元素指定为rj，其中j是产生式A→α的编号。因此，如果该项目集Ii中同时还含有形如B→α·bβ或C→α·的项目，则在分析表的第i行中，必然会出现多重定义的元素。
由此可见，对于含有冲突的项目集
Ii={B→α·bβ，A→α·，C→α·}
在构造分析表时，如果能根据不同的向前符号a，将Ii中各项目所对应的分析动作加以区分，那么就有可能使冲突得到解决。为此，对于文法中的非终结符号U，我们定义集合
FOLLOW(U)={a|S′#?*…Ua…, a∈VT∪{#}}
即FOLLOW(U)是由所有含U的句型中，直接跟在U后的终结符号或#组成的集合。现对上述项目集Ii，考察FOLLOW(A)，FOLLOW(C)及{b}，若它们两两不相交，则可采用下面的方法，对Ii中各个项目所对应的分析动作加以区分。
对任何输入符号a：
(1) 当a=b时，置ACTION[i,b]=“移进”；
(2) 当a∈FOLLOW(A)时，置ACTION[i,a]={按产生式A→α归约}；
(3) 当a∈FOLLOW(C)时，置ACTION[i,a]={按产生式C→α归约}；
(4) 当a不属于上述三种情况之一时，置ACTION[i,a]=“ERROR”。
一般地，若一个项目集I含有多个移进项目和归约项目，例如
I={A1→α·a1β1, A2→α·a2β2，…，Am→α·amβm, B1→α·, B2→α·, …, Bn→α·}
则当集合{a1,a2,…,am}，FOLLOW(B1),FOLLOW(B2)，…,FOLLOW(Bn)两两不相交时，可类似地根据不同的向前符号，对状态为i时的冲突动作进行区分。
上述用来解决分析动作冲突的方法称为SLR(1)规则。此规则是由F?DeRemer于1971年提出的。
有了SLR(1)规则之后，只须对前述构造LR(0)分析表的算法中的规则(2)作如下的修改：“(2)′若归约项目A→α·属于Ii，设A→α为文法的第j个产生式，则对于任何属于FOLLOW(A)的输入符号a，置ACTION[i,a]=rj”，且其余的规则仍保持不变，就得到了构造SLR(1)分析表的算法。
对于给定的文法G，若按上述算法构造的分析表不含多重定义的元素，则称文法G为SLR(1)文法。例如，对于上面的文法G[B′]，它的项目集
I8={S→s·; S,S→s·}
含有冲突的项目，但由于FOLLOW(S)={e}≠{;}，故冲突可用SLR(1)规则解决，与上述项目相应的分析动作分别是：
ACTION[8,;]=s10ACTION[8,e]=r5
此外，再注意到FOLLOW(B′)=FOLLOW(B)={#}和FOLLOW(D)={;}，则按上述算法为G[B′]所构造的SLR(1)分析表b[]d[];[]s[]e[]#[]B[]D[]S0[]s2[8]11[7]acc2[3]s4[9]33[4]s54[4]r35[3]s7[][]s8[10]66[6]s97[4]r28[4]s10[][]r59[7]r110[5]s8[10]1111[6]r4

㈥ AFLR算法是什么算法

现有的无锚节点定位算法有AFL算法、KPS算法和ABS算法。AFL算法是无锚节点、完全分布式的定位算法，它先用启发式原理得到一个无折叠布局，使之结构大致接近于实际布局图，然后基于质点 弹簧模型优化算法修正和平衡定位误差，使对应于位置的能量函数达到最小。KPS算法是根据事先假定的节点分组配置模型，每个节点观察邻节点所在组的成员节点个数，并根据预先假定的分组配置模型实现自身定位。ABS算法则是利用节点间的通信连接关系，按顺序一次计算一个未知节点坐标，不断经修正和冗余计算减少定位误差。但这3种无锚节点定位方法均还存在问题。如：AFL算法并未明确给出单跳跳距的计算方法；KPS算法是基于一个分组布置的概率模型前提；而ABS算法需已知4个锚节点坐标，或要事先设定4个节点的坐标。而且，这3种算法由于各自固有的特点，都存在严重的误差累加现象，故往往导致定位结果不可用。

㈦ LR时间常数计算

1000/10000,要100个电阻啊，电感电路为63.2%是什么意思啊，再就是没见过这么大的L, 1H就已经超级大了

㈧ 算法与数据结构中树基本操作DeleteChild(T,p,LR)中的T为什么不是&T

我的理解是要加上&的。
因为我查课本时，就只有二叉树的这两个操作少了&。
而其他的，像，树的操作是有加上&，图的删除，插入，修改……也是有&的，而它们的定义都是用结构体的，类型都差不多，执行功能类似的操作时应该也是一样的，所以这里应该是课本的失误，这和我以前做图的实验时，不加&就会修必不了的，只是传值没有传址。

㈨ ＇lr脱式计算40✘15_70

脱式计算是一个数学学科术语，即递等式计算，把计算过程完整写出来的运算，也就是脱离竖式的计算。
40x15-70
=600-70
=530。

㈩ 数据库理论中的候选键算法中 的4个分类。L R LR N 怎么区分啊 求解

x = [1,6,9,13,2,8,7,4,11,5,3,10,12];

numGroups = 4; % 组的数目
xMax = max(x);
xMin = min(x);
boundries = xMin + (0:numGroups) * (xMax - xMin) / (numGroups - 1); % 组的边界

xGroup = zeros(size(x)); % 初始化
for group = 1:numGroups
loc = (x >= boundries(group)) & (x <= boundries(group + 1)); %在这个组的书的坐标
xGroup(loc) = group;
end

结果存在xGroup里

补充：
如果要按照你的那样输出，可以改成这样：
x = [1,6,9,13,2,8,7,4,11,5,3,10,12];
GroupName = ['A','B','C','D'];

numGroups = length(GroupName); % 组的数目
xMax = max(x);
xMin = min(x);
boundries = xMin + (0:numGroups) * (xMax - xMin) / (numGroups - 1); % 组的边界

xGroup = zeros(size(x)); % 初始化
for group = 1:numGroups
loc = (x >= boundries(group)) & (x <= boundries(group + 1)); %在这个组的书的坐标
xGroup(loc) = group;
end

xGroupName = GroupName(xGroup);
for ii = 1:length(x)
fprintf('%d : %s\n', x(ii), xGroupName(ii));
end