实验1 最大公约数（包括连续整除、欧几里得、分解质因数算法） 实验2 最近对问题（包括蛮力算法和分治算法） 实验3 最长公共子序列（包括动态规划法） 实验4 最大子段和问题（包括蛮力算法、分治算法和动态规划算法） 实验5 背包、01背包问题（包括贪心算法和分治算法） 实验6 n皇后_2009（包括回溯算法） 以上几个实验基本上都是采用不同的算法实现，所有代码均为原创。

算法作业的一道题，包括JAVA源代码和详细的说明文档

本框架提供了有关粒子群算法(PSO)和遗传算法(GA)的完整实现，以及一套关于改进、应用、测试、结果输出的完整框架。 本框架对粒子群算法与遗传算法进行逻辑解耦，对其中的改进点予以封装，进行模块化，使用者可以采取自己对该模块的改进替换默认实现组成新的改进算法与已有算法进行对比试验。试验结果基于Excel文件输出，并可通过设定不同的迭代结束方式选择试验数据的输出方式，包括： 1. 输出随迭代次数变化的平均达优率数据（设定终止条件区间大于0）。 2. 输出随迭代次数变化的平均最优值数据（设定终止条件