Latex伪代码使用总结 algorithmicx例子 相应代码: \documentclass[11pt]{ctexart} \usepackage[top=2cm, bottom=2cm, left=2cm, right=2cm]{geometry} \usepackage{algorithm} \usepackage{algorithmicx} \usepackage{algpseudocode} \usepackage{amsmath} \floatname{algorithm}{算法}

参考: Algorithm tag and page break Latex 算法过长 分页显示方法 1.引用algorithm包: 2.在\begin{document}前加上以下Latex代码: \makeatletter \newenvironment{breakablealgorithm} {% \begin{breakablealgorithm} \begin{center} \refstepcounter{algorithm}% New algorithm \hrule height

花了一下午时间整理本人的论文Iterative-GAN的算法伪代码,由于篇幅较长,投会议方面的文章就不加入了,以后如果投期刊再说.留此存档.

想去掉latex算法步骤前面的序号,如下 我想去掉每个算法步骤前面的数字序号,1,2,3,因为我已经写了step.我们只需要引用a lgorithmic这个包就可以了,代码如下: \usepackage{algorithmic} \begin{algorithm}[htb] \caption{SDE} \label{alg2} \begin{algorithmic} \STATE Step 1. Compute the covariance matrix $C$ of the current p

LaTeX 写作: 算法代码排版 --latex2e范例总结 latex2e 宏包的使用范例: \usepackage[ruled]{algorithm2e}                                     %算法排版样式1 \usepackage[ruled,vlined]{algorithm2e}                          %算法排版样式2 \usepackage[linesnumbered,boxed]{algorithm2e}       

在计算机科学当中,论文当中经常需要排版算法.相信大家在读论文中也看见了很多排版精美的算法.本文就通过示例来简要介绍一下 algorithms 束的用法.该束主要提供了两个宏包,包含两种进行算法排版的环境,algorithm 和 algorithmic . 这两个宏包是被设计成同时一起使用的,但也可以根据用户的特殊需要分开使用.其中 algorithm 宏包主要是为算法提供一个浮动体环境,也就是说,在 LaTeX 中算法和图像,表一样,都是浮动体.algorithmic 宏包主要是用来完成算法的描

方式一 需要包含的 \usepackage[noend]{algpseudocode} \usepackage{algorithmicx,algorithm} 源码 \begin{algorithm}[t] \caption{algorithm caption} %算法的名字 \hspace*{0.02in} {\bf Input:} %算法的输入, \hspace*{0.02in}用来控制位置,同时利用 \\ 进行换行 input parameters A, B, C\\ \hspace*{0

需要包含的 \usepackage[noend]{algpseudocode} \usepackage{algorithmicx,algorithm} 源码 \begin{algorithm}[t]\caption{algorithm caption} %算法的名字\hspace*{0.02in} {\bf Input:} %算法的输入, \hspace*{0.02in}用来控制位置,同时利用 \\ 进行换行input parameters A, B, C\\\hspace*{0.02in} {

伪代码: 栈:当前dfs路径上的点low[x]:x能到达的点中最小的dfn dfs(x,t)    将x入栈     dfn[x]=t    low[x]=t    for(x,y)        if(!vis[y])             dfs(y,t+1),low[x]=min(low[x],low[y]);        else            if(y在栈中(在路径上))                low[x]=min(low[x],low[y])    if(low[

横向并列两个图片 \begin{figure} \begin{minipage}{0.49\linewidth} \centering \includegraphics[width=6.5cm]{Simulation_Figures/Fig1_eps} \caption{The average outage probability versus $\gamma$} \label{Fig1} \end{minipage} \begin{minipage}{0.49\linewidth} \cent

LaTeX 中插入图片使其不跑到每页的开头而紧跟插入的文字之后. 此次建模过程中,遇到的一个比较棘手的问题是: 当插入图片时,图片的位置总是会自动跑到当页(或下一页)的最上方,而不是紧跟在其对应的说明文字之后(这是我们想要的效果). 解决方法如下: 首先:在 .tex 文件头部加入宏包:  \usepackage{float} 其次:在插入图片的语句后面加个 [H] 即可, 比如: CoD 的算法伪代码如下图$2$所示: \begin{figure}[H] \centering % Requir

title author date CreateTime categories Latex 论文elsevier,手把手如何用Latex写论文 lindexi 2019-02-13 10:38:20 +0800 2018-2-13 17:23:3 +0800 Latex 这几天在开始写论文,准备发的是elsevier,这个网站的instruction有问题,下载的东西基本上好多的错误,所以我就写博客记录. 关于使用 Latex 的好处请看使用LaTeX写论文 - CSDN博客 在开始的时候需要先

代码 请使用XeLatex编译 main.tex \documentclass{article} \usepackage{ctex} %%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%%% % 页面设置 \usepackage{geometry} %\geometry{a4paper,scale=0.8} %\usepackage{fontspec} %\setmonofont{Consolas} \usepa

差分进化算法 (Differential Evolution)   Differential Evolution(DE)是由Storn等人于1995年提出的,和其它演化算法一样,DE是一种模拟生物进化的随机模型,通过反复迭代,使得那些适应环境的个体被保存了下来.但相比于进化算法,DE保留了基于种群的全局搜索策略,采用实数编码.基于差分的简单变异操作和一对一的竞争生存策略,降低了遗传操作的复杂性.同时,DE特有的记忆能力使其可以动态跟踪当前的搜索情况,以调整其搜索策略,具有较强的全局收敛能力和鲁棒

此文原创, http://www.cnblogs.com/baokang/p/4735431.html ,禁止转载 GIF 动态图 伪代码 /* From Wikipedia, the free encyclopedia */ 1.父子节点特征 iParent = floor((i-1) / 2);iLeftChild = 2*i + 1;iRightChild = 2*i + 2; 2.算法伪代码 /* 保持原汁原味就不翻译了 =.= */ procedure heapsort(a, coun

KNN分类算法,是理论上比较成熟的方法,也是最简单的机器学习算法之一. 该方法的思路是:如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别,则该样本也属于这个类别. KNN算法中,所选择的邻居都是已经正确分类的对象.该方法在定类决策上只依据最邻近的一个或者几个样本的类别来决定待分样本所属的类别. 一个对于KNN算法解释最清楚的图如下所示: 蓝方块和红三角均是已有分类数据,当前的任务是将绿色圆块进行分类判断,判断是属于蓝方块或者红三角. 当然这里的分类还跟K值

多边形裁剪是渲染管线中重要的一个子阶段,它将视截体外的多边形去除.一种简单的裁剪策略是一旦发现一个顶点在裁剪区域以外,就立刻丢弃该多边形.更加精细的做法则是,将原来的多边形拆为多个不跨越边界的多边形,仅丢弃在区域外的,譬如: 矩形裁剪三角形ABC示例 上图中,输入的△ABC被分为△DGE.△DFG.△ADE.□CFGB,△DGE.△DFG被作为输出保留. 一.最简单的情境 先考虑一个简单的情境:用裁剪给定的三角形,其轴左边的部分都被去掉(仅保留横坐标不小于0的部分).我们将问题分为四种简单的情况

原文链接:http://www.cnblogs.com/chaosimple/p/3164775.html#undefined 1.DBSCAN简介 DBSCAN(Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise,具有噪声的基于密度的聚类方法)是一种基于密度的空间聚类算法.该算法将具有足够密度的区域划分为簇,并在具有噪声的空间数据库中发现任意形状的簇,它将簇定义为密度相连的点的最大集合. 该算法利用基于密度的聚类的概念,即要求

有向图强连通分量的Tarjan算法 [有向图强连通分量] 在有向图G中,如果两个顶点间至少存在一条路径,称两个顶点强连通(strongly connected).如果有向图G的每两个顶点都强连通,称G是一个强连通图.非强连通图有向图的极大强连通子图,称为强连通分量(strongly connected components). 下图中,子图{1,2,3,4}为一个强连通分量,因为顶点1,2,3,4两两可达.{5},{6}也分别是两个强连通分量. 直接根据定义,用双向遍历取交集的方法求强连通分量,

1. Dijsktra算法介绍 Dijsktra算法是大牛Dijsktra于1956年提出,用来解决有向图单源最短路径问题.但不能解决负权的有向图,若要解决负权图则需要用到Bellman-Ford算法.算法思想是,在dfs遍历图的过程中,每一次取出离源点的最近距离的点,将该点标记为已访问,松弛与该点相邻的节点.约定:对有向图(n, m),\(n\)为顶点数,\(m\)为边数,\(d[i]\)记录源点到节点i的距离,\(U\)为未访问的节点集合,\(V\)为已访问的节点集合.具体步骤如下: 在U中