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资源说明：地球移动距离（Earth Mover's Distance，简称 EMD）是一种衡量两个概率分布之间差异的方法，它在计算机科学，特别是图像处理、机器学习和数据挖掘等领域有广泛应用。EMD 描述了将一个分布转换为另一个分布所需的最小“工作量”，这里的“工作量”是基于两个分布之间的距离来定义的。它在计算上等价于解决一个线性规划问题。
标题中的“能够正常运行的求EMD距离的C代码”意味着我们有一个用C语言实现的EMD算法，可以用来计算两个分布之间的EMD值。C语言是一种底层、高效且广泛使用的编程语言，适合编写计算密集型任务的代码，如EMD计算。
在提供的压缩包文件中，我们可以找到以下三个文件：
1. `emd.c`：这是核心的C源代码文件，其中包含了EMD算法的实现。通常，它会包含计算EMD所需的数据结构、函数定义和算法逻辑。可能包括求解线性规划问题的代码，例如使用网络流或单纯形法。
2. `example1.c`：这是一个示例程序，展示了如何使用`emd.c`中的EMD函数。它可能包含了读取输入分布、调用EMD计算函数并输出结果的代码，这对于理解和测试EMD算法至关重要。
3. `emd.h`：这是一个头文件，定义了`emd.c`中使用的函数和数据结构的接口。它允许其他C程序（如`example1.c`）正确地包含和使用EMD算法。
在实际应用中，EMD常常用于比较直方图，例如比较图像的颜色分布、音频的频率分布或文本的词频分布。C语言实现的EMD算法具有较高的计算效率，适合处理大数据集。
为了使用这个C代码库，开发者首先需要理解`emd.h`中的函数接口，然后在自己的项目中包含这个头文件，并链接对应的库。在`example1.c`中，可以看到如何初始化输入分布、调用`emd()`函数并处理返回结果的过程。理解这些步骤是将EMD算法整合到新项目的关键。
在优化和调试过程中，理解线性规划问题的解决过程也很重要。通常，EMD的计算涉及构建一个流网络，其中节点代表分布的元素，边代表成本，流代表分布的转移。优化目标是找到一个流配置，使得总成本最小，同时满足流守恒和分布匹配的条件。
这个C代码实现提供了一种高效计算EMD距离的工具，对于需要处理分布比较问题的程序员来说，是一个宝贵的资源。通过深入学习和理解其内部机制，开发者可以将其应用于各种实际问题，从而提升算法的性能和效率。
本源码包内暂不包含可直接显示的源代码文件，请下载源码包。
