算法

1968年，史丰收用外移法解决多位数相乘难题。1969年，史丰收相继攻克加减法与乘除法速算堡垒。1970年，西北大学马家禄讲师等三名教师帮助史丰收总结整理，打印史丰收速算法油印材料40份，标志着史丰收速算法问世。1971年9月，省教育厅保送史丰收进西北大学附中学习。1972年受北京师范大学赵慈庚教授邀请赴京，先后在北京师大、中科院数学所、北京大学进行速算表演，得到吴有训、华罗庚等科学家热情支持。1975年史丰收高中毕业，省教育厅推荐他上北京大学，因没有“上山下乡”经历，被退回。1976年，史丰收回乡务农，后当民办教师。1978年2月，经国务院副总理方毅批示，中国科技大学破格录取史丰收进数学系深造。1979年3月，史丰收《快速计算法》一书正式出版。同年9月，中央电视台举办史丰收速算法电视讲座，连播20多天，史丰收速算法传遍全国。1984年9月，史丰收出任中国速算法研究所所长。1990年10月16日，在国家有关部门支持下，“史丰收速算法”命名仪式在北京钓鱼台国宾馆举行，这是中国首例以个人名字命名的自然科学成果。1991年4月、5月，“史丰收速算法国际研究与培训中心”在深圳成立。同年，国家教委将史丰收速算法正式纳入全国中等职业技术学校计算技术教科书。1992年10月1日，为表彰史丰收为发展我国科学技术事业做出的突出贡献，国务院决定从1992年10月起发给政府特殊津贴并颁发证书。1997年12月，史丰收速算法被编入中国义务教育《现代小学数学》课本第四、六、七、八册。史丰收教授的事迹也编入中国小学《语文》课本和中小学《思想品德》课本。1997年12月，中央政治局委员、国务院副总理刘延东视察史丰收速算中心。1998年10月18日，经国家教育部批准，全国小学生首届史丰收速算法大奖赛在北京钓鱼台国宾馆隆重举行，时任全国人大常委会副委员长何鲁丽、全国政协副主席钱伟长、万国权、王文元、及前国家主席刘少奇夫人王光美出席并颁奖。2002年，香港11岁的林以轩小朋友凭借“史丰收速算法”以18秒80的速度打破了吉尼斯速算纪录。2010年8月，史丰收教授以其杰出的贡献，被评为“深圳市经济特区30年优秀创新人物”。2010年9月30日，史丰收故居及生平展馆在陕西大荔县两宜镇揭牌，开馆仪式上，共青团陕西省委命名史丰收故居为“陕西省青少年教育基地”。2011年起史丰收科学事迹和精神报告会在陕西以及全国多所高校举行。2011年9月30日，速算大师史丰收生平展开幕式在陕西省美术博物馆隆重举行。

　　1、由速算大师史丰收经过10年钻研发明的快速计算法，通过左手五个手指的伸和曲结合大脑的记忆进行运算的方法。这套方法打破人类几千年从低位算起的传统方法，运用进位规律，总结26句口诀，由高位算起，再配合指算，加快计算速度，能瞬间运算出正确结果，协助人类开发脑力，加强思维、分析、判断和解决问题的能力，是当代应用数学的一大创举。 　　2、史丰收速算法的主要特点如下：从高位算起，由左至右；不用计算工具；不列计算程序；看见算式直接报出正确答案；可以运用在多位数据的加减乘除以及乘方、开方、三角函数、对数等数学运算上，史丰收速算法易学易用，算法是从高位数算起，记着史教授总结了的26句口诀（这些口诀不需死背，而是合乎科学规律，相互连系），用来表示一位数乘多位数的进位规律，掌握了这些口诀和一些具体法则，就能快速进行加、减、乘、除、乘方、开方、分数、函数、对数…等运算。

因为史丰收速算法不利于对数的理解，使笔算的难度加大了史丰收用手指辅助记数和对数字的兴趣及苦练，练出来神奇的指算速度。好多领导和包括华罗庚在内的数学专家看了他的指算速度后非常震惊。又免试到中国科技大学数学系读书，又强制在某些地区推广，结果是不了了之。因为每个人研究的领域是不一样的。笔者认为，史丰收把本来数字笔算加减乘的难度加大了，孩子无法理解，难以掌握。到现在还没有一个学员的运算能力超过史丰收。下面我们分析史丰收速算法创新的三大发明：第一，就是史丰收的手指记数的方法：该法是史丰收发明的，，没有争议。拳头表示5，五个手指全部伸出表示0。如果孩子用这种方法启蒙，孩子根本不可能接受，还把数的量混淆了。原因是史丰收根本不了解珠算，算盘的横梁以上的一个珠表示5。若史丰收了解算盘，用拇指表示5，也可以用一只手表示0-9十个数字，这样直观好理解。第二，史丰收说从高位到低位算是他发明的。实际上我们国家几千年的算盘和珠心算就是从高位到低位算的。即使是西洋的笔算除法也是从高位算起的。我们的祖先在进行脑算的时候也是从高位到低位算的。譬如，你买苹果花掉27元，买橘子花掉38元，大多数人脑算是先算20加30，再算7加8的。只有一百多年前从西洋引进的笔算强调是从低位算的。因为笔算的高位一旦记录下来，后面有进位时要改动很麻烦。所以强调从低位到高位算。这说明史丰收不了解中国历史，不知道笔算除法的运算规则。他认为从高位算起是他的发明。但是在笔算加减乘的过程中从高位算起，使笔算的难度大大提高，孩子无法掌握。第三，史丰收说乘法进位一口清的规律是他发明的，实际上，我们的祖先早已在珠算和珠心算上使用，可能是史丰收不知道珠算而误认为是他的发明。可以网上搜索杨凌云和史丰收就会看到，杨凌云对一口清的规律早就作了总结。再来看史丰收宣说不用工具，不用程序，不用口诀，那他的伸拇曲凑以及乘法的一口清等又叫什么。

史丰收是我国著名的数学整算法改革家。他的整算方法运算简便，只要掌握了这种运算方法，小学二年级的学生也能在三四秒的时间里就完成两个8位数相乘，计算速度比世界最著名的速算家还快3倍。史丰收很小的时候就喜欢“调皮捣蛋”。6岁的时候，父亲看见水缸里泡着一盆牡丹花，就生气地把儿子叫过来，问他为什么要“搞破坏”。史丰收委屈地说，他想让牡丹花多喝水，这样才能长得快。父亲是乡村医生，善于启发儿子动脑筋，听儿子这么一说，不但没责备他，反而找出了一本《植物学》让他读。史丰收上学了。小学一年级的时候，他很快就被神秘的数字迷住了，老师讲加减法时，他觉得这种方法又笨又慢，“能不能有更简单的算法呢？”从此，史丰收像着了迷一样，每时每刻都在运算，屋里屋外到处都写满了题目，连妈妈给他做的新衣服都被他当成了草稿纸。经过不懈的努力，史丰收快速计算法终于成熟了，而这一年史丰收才13岁。也正是在这一年，中国科技大学破格录取他为大学生。

十三岁神童创速算法 史丰收于1956年2月23日出生于陕西省大荔县两宜镇两一村。史丰收的母亲信奉基督教，具有勤劳、俭朴和善良的高尚品德，对子女教育要求非常严格，从小要求他们爱祖国，要为人民多做好事。史丰收自幼就被誉为“速算神童”，少年时代就开始钻研速算法。小学一年级的时候，他很快就被神秘的数字迷住了，老师讲加减法时，他觉得这种方法又笨又慢，“能不能有更简单的算法呢？”从此，史丰收像着了迷一样，每时每刻都在运算，屋里屋外到处都写满了题目，连妈妈给他做的新衣服都被他当成了草稿纸。 1967年，11岁的史丰收正式提出速算法的课题。母亲的期望无时刻不激励着他树立为国争光、刻苦钻研和立志成才的理想。他在家里埋头钻研速算法，有限的练习纸用完了，由于家庭贫困买不起纸和笔，他便在墙壁上练，用木棒在地上坚持练，甚至在被单上、自己身上、手背上都写满数字，被别人误认为“疯子”。 功不负苦心人，史丰收终于在1970年成功发明了速算法，而这一年史丰收才13岁。也正是在这一年，中国科技大学破格录取他为大学生。后来，史丰收成为我国著名的数学整算法改革家。他的整算方法运算简便，只要掌握了这种运算方法，小学二年级的学生也能在三四秒的时间里就完成两个8位数相乘，计算速度比世界最著名的速算家还快3倍呢！

　　史丰收，中国陕西省大荔县人,1956年2月23日出生。　　1980年毕业于中国科学技术大学数学系,现任史丰收速算法国际研究与培训中心主任、史丰收速算法研究所所长。国际速算发明家史丰收教授，从11岁开始钻研速算法，经过10年的努力，成功地打破几千年来四则运算的传统计算法，创立了能够不用计算工具、不列运算程序、从高位算起、一口报出正确答案的快速计算法，因而轰动海内外，获得极高的评价。史丰收教授不但受到国际学术界瞩目，亦被列为中国大陆的数学奇才。现在，他正在积极从事推广工作，“史丰收速算法国际研究与培训中心”、“史丰收速算法研究所”已在深圳正式成立，并逐步在全世界设立培训中心分部，希望这项中国人发明的智慧成果，能贡献给全人类。　　1967年11岁的小丰收与母亲的合影。他母亲信奉基督教，具有勤劳俭朴、善良为人的品德，对子女教育要求非常严格，从小要求他们爱祖国，为人民做好事。这一年，11岁的小丰收正式提出速算法的课题。母亲的期望无时刻不激励着他树立为国争光、刻苦钻研、立志成才的理想。由于当时史无前例的“无产阶级文化大革命”开始了，学校被迫停课，于是他无法上学读书，便在家里埋头钻研速算法，有限的练习纸用完了，由于家庭贫困买不起纸和笔，他便在墙壁上练，用木棒在地上坚持练，甚至在被单上、自己身上、手背上都写满数字，被别人误认为“疯子”。 有最了解他的慈母才理解孩子在探索速算法。“天道筹勤”、“功不负人”，他终于在1970年成功发明了速算法。1992年正当史教授要把自己发明的速算法成果向全球推广之际，惊悉在家乡的母亲因心肌梗塞不幸与世长辞，这对工作在离家乡千里之外，深爱自己慈母的长子是一次沉重的打击。但为了报效祖国的培养，实现慈母要为人类做好事的嘱托，他化悲痛为力量，孜孜不倦的投入史丰收速算法的推广工作，立志为中华民族争光。

热轧槽钢理论重量表 规格 尺寸（mm） 重量 高度 腿宽 厚度 Kg/m5 50 37 4.5 5.4386.3 63 40 4.8 6.6348 80 43 5 8.04510 100 48 5.3 10.00712 120 53 5.5 12.05914a 140 58 6 14.53514b 140 60 8 16.73316a 160 63 6.5 17.2416 160 65 8.5 19.75218a 180 68 7 20.17418 180 70 9 2320a 200 73 7 22.63720 200 75 9 25.77722a 220 77 7 24.99922 220 79 9 28.45325a 250 78 7 27.4125b 250 80 9 31.33525c 250 82 11 35.2627a 270 82 7.5 30.83827b 270 84 9.5 35.07727c 270 86 11.5 39.31628a 280 82 7.5 31.42728b 280 84 9.5 35.82328c 280 86 11.5 40.21930a 300 85 7.5 34.46330b 300 87 9.5 39.17330c 300 89 11.5 43.88332a 320 88 8 38.08332b 320 90 10 43.10732c 320 92 12 48.13136a 360 96 9 47.81436b 360 98 11 53.46636c 360 100 13 59.11840a 400 100 10.5 58.92840b 400 102 12.5 65.20440c 400 104 14.5 71.488

就中国当下的经济现状来看，我国的CPI统计数据不一定会像发达国家的统计数字具有权威性和灵活调整性，比较正常合理的CPI变化应当维持在0--3%之间。CPI的计算公式是 CPI=（一组固定商品按当期价格计算的价值）除以（一组固定商品按基期价格计算的价值）乘以100%。

白字就是武器平砍攻击，白字的命中取决你自身的命中，一楼和二楼都说道了一部分~下面这个是圆桌理论，楼主有兴趣的话可以看一下~下面是怪物的近战攻击和玩家的近战自动攻击[白字]列表。 这个列表的排列是按照攻击结果的优先级的递减排列。也就是说，顶部结果的优先级高于其下面的部分。（这个优先顺序来自blz，同时是正确的。） 未命中 躲闪 招架[背后没有] 偏斜（仅出现在玩家和玩家宝宝对怪物时） 格挡[背后没有] 暴击 碾压（仅出现在怪物对玩家和玩家宝宝时） 普通攻击 这个列表的含义： @ 每次近战攻击（除玩家的造成黄色伤害的技能攻击外，黄字在后面部分有描述）都可能会出现未命中，躲闪，招架，格挡，偏斜，暴击，碾压。除此之外将是一次普通攻击。 @ 你的人物技能书中的各种（躲闪，招架，格挡）几率是完全的百分比几率。如果你技能书中显示你躲闪率为4.5%，那么同级别怪物对你的所有近战攻击平均有4.5%将会被你躲闪，而不是怪物命中你的攻击的4.5%。 @ 由这个列表有些近战攻击结果有0%几率存在；例如，玩家的自动攻击造成碾压的几率是0%，怪物的攻击有0%的几率被偏斜，对没有装备盾牌的玩家的攻击被格挡的几率是0%，等等。 @ 怪物和玩家的白字近战攻击，不会出现诸如被格挡的碾压，被招架的暴击，未命中的偏斜等情况。所有可能的攻击结果是互相独立排斥的。 @ 当顶部的各种可能几率[除最后一个普通攻击外]达到或超过100%，攻击结果将不会出现普通攻击。 如果未命中，躲闪，招架，格挡几率的和达到100%或更高（装备不错的战士用盾牌格挡技能时），攻击的结果不仅不会出现普通攻击，还会连暴击和碾压也不会出现。[上面的各部分和超过100%的时候，会把后面的各种结果挤出桌面。结论：黄字，也就是技能命中的默认命中率是95%，虽然看起来只需要堆5%就够，但是不可能全命中的，始终都会是99.99%白字，也就是平砍命中，1.如果你是贼或者双持狂暴的话，就是78%的命中，你自己需要堆22%的命中，同上，即使你有那么高的命中，还有有大量的未命中存在2.如果你是武器或者双手武器狂暴的话，就是需要8%的命中，不过也有人说是9%命中的

1力量 增加2点攻击强度(所有职业除了盗贼) 1力量 增加1点攻击强度(盗贼和猎人) 7力量=14攻击强度=增加每秒伤害(dps)+1(单手武器/双手武器下) 单手武器/双手武器下 每14点攻击强度增加每秒伤害(dps)+1 双手持武 每8点攻击强度增加每秒伤害(dps)+1 力量不会增加格挡率 但是当格挡发生时会提高吸收值(吸收的伤害是定值) 闪躲.招架发生时你不会受到任何伤害 但当你格挡时 你所受到的伤害值将会扣掉你的格挡减免伤害 然後扣完的伤害在由护甲减免掉一定的百分比 算出来的才是你收到的伤害 玩家所受伤害=敌人物理攻击伤害-格挡吸收伤害值(定值) 护甲吸收伤害率(百分比) 格挡率=5+(防御技能点数-玩家等级 5)*0.04 战士/圣骑士：AP=角色等级 3+力量 2-20 猎人/盗贼：AP=角色等级 2+力量+敏捷-20 萨满：AP=角色等级 2+力量 2-20 德鲁伊：AP=力量 2-20 法师/牧师/术士：AP=力量-10 1敏捷 增加2护甲 1敏捷 增加1点攻击强度（盗贼跟豹型态的德鲁伊和猎人近战武器) 1敏捷 增加2点攻击强度 (猎人远距离武器) 1敏捷 增加0.05%闪避 1敏捷 增加0.07%闪避(盗贼) 20敏捷 增加1%闪避率(所有职业除了盗贼跟猎人) 14.5敏捷 增加1%闪避率(盗贼) 26.5敏捷 增加1%闪避率(猎人) 20敏捷 增加1%近战致命一击率(除了盗贼跟猎人外其他职业通用公式) 29敏捷 增加1%近战致命一击率(盗贼) 53敏捷 增加1%远距离攻击致命一击率(猎人) 1智力 增加15MP(所有职业) 59.5智力 增加1%法术致命一击率(所有法术) wow里面智力并不会增加魔法攻击(治疗效果)威力 1耐力 增加10HP(所有职业) (耐力并不增加回血速度) 战士每3秒的回血量=精神/2 (感谢gto03030tt作者提供精神的恢复量公式) 精神/4+13=回魔量(牧师.法师) 精神/5+13=回魔量(小D.萨满.圣骑.术士) 1点武器熟练度 增加0.04%致命一击率 1点防御技能 减少0.4%被致命一击率 1点武器熟练度 增加0.4%避免被闪避.格挡.躲避机率 1点防御技能 增加躲避.格挡.招架机率0.4% 当背後攻击时对方一定0%机率的招架跟格挡 偏斜是一种被动防御，类似于招架、格挡 偏斜攻击不能暴击也不占用暴击，但是在某些情况下可以“挤掉”暴击（见 圆桌理论 ） 偏斜只适用于白字伤害，不适用于黄字技能伤害 单手武器被偏斜时只有3点怒气 副手武器 24% 双手武器 5% 单手武器 5% 增加命中率的装备对副手并没有任何效果 副手武器的伤害只有这把武器放在主手武器的一半 所有魔法 基础致命一击率跟等级/智力有关 (麻烦知道的人提供一下) 6秒规则 pvp中6秒钟不攻击敌人或是受到敌人攻击 会自动离开战斗状态 5秒规则 在放魔法的过程中和放完魔法後的5秒钟内mp不会自动回复 (在战斗中也不会回HP喔) 增加魔法伤害的装备有三种: 1.加法术伤害xx点(表示什麼魔法都增加xx伤害) 2.加法术伤害x点~xx点(表示什麼魔法都增加x点~xx点伤害) 3.加法术伤害最多xx点(这种装备加成的最长见到) 魔法3.5秒规则 魔法如果施展要3.5秒以上含3.5秒(天赋所减少的时间不计算在内) 才能完全发挥装备增加的魔法伤害 对瞬间发动魔法只有装备增加xx点的35%的伤害加成 其他有施法时间的魔法按比例计算加成 而魔暴跟火燄风暴这种aoe魔法只有装备增加xx点的10%魔法伤害 引导性的魔法一率都100%魔法伤害加成(暴风雪也算在里面) 附:法术公式/规则:伤害/治疗加成 3.5秒规则 装备加成伤害公式 所有装备增加的魔法伤害*施展法术秒数/3.5=装备法术的实际伤害加成 法术致命一击加成伤害150% 近战致命一击加成伤害200% pvp中恐惧术.变形术.灵魂尖叫.纠缠根须 都会受到三次递减原则 三次後免役 第一次放变形术(4级)效果50秒 第二次效果变25秒 第三次效果变13秒 放第三次上述这类魔法後16秒後从新计算 DR=AC/(AC+85*LV+400) (DR:伤害减免 AC:护甲 LV:等级) 当玩家受到魔法攻击时 有两种不同的检定方式 先看双方等级差距当双方等级一样时 将有96%的机率会击中你 而等级差距越大 击中机率也会降低 等级差抗性=96%-等级差的平方 比如 57级玩家对上60级玩家 双方差3级 命中率=96%-3*3=87% 也就是命中率有87% 等级差距在大都魔法攻击都保有最低命中率1% 而法术抗性是将在等级检定後启用 法术分非二元法术（火球术、暗影箭等）和二元法术（寒冰箭等）。 前者伤害可以部分抵抗，后者只有完全抵抗和命中。 可能 是因为寒冰箭这种二元法术，附带了减速效果。所以只能有命中（减速DEBUFF）和未命中（无BUFF）。 伤害=(攻击力+武器伤害+技能额外加成伤害)*武器速度 武器速度的固定数值： 双手武器：3.3 匕首：1.7 所有其他单手武器：2.4 （60级/70级）： 2.5 / 3.9点武器技能等级 换算 1武器技能 10 / 15.8点命中等级 换算 1命中几率 8 / 12.6点法术命中等级 换算 1%法术命中几率 14 / 22.1点暴击等级 换算 1%暴击几率 14 / 22.1点法术暴击几率 换算 1%法术暴击几率 10 / 15.8点加速等级 换算 1%加速 10 / 15.8点法术加速等级 换算 1%法术加速 1.5 / 2.4点防御技能等级 换算 1防御技能 12 / 18.9点闪避等级 换算 1%闪避 20 / 31.5点招架等级 换算 1%招架 5 / 7.9点格档等级 换算 1% 格档几率

虽然也在炒股，还真没有注意过这个问题，好好研究一下啦！

你尝试建立一个新的脚本文件，单独运行这个函数，不要把它直接放在主函数中，子函数是需要调用的。

光流法追踪算法是不能计算人流的，因为这个人流呢是属于密切流动性，而且在一定程度上的计算不准确的

一、针对SEO最新算法一定要关注以下几大平台：1、百度站长工具；2、360站长工具；3、谷歌站长管家；二、了解最新的SEO排名算法规则，并熟悉这些规则；三、给大家整理了往期SEO排名算法大全：1、做seo肯定要了解百度每月大致有2次大更新，每月11号和26号or28号，特别是26号or28号，更新幅度最大，同时这个时候K站也是最多。小更新时间在每个星期四的晚上,大概凌晨4点左右更新。2、百度k站后，算法也发生调整了，百度加强了站点用户体验提升，对用户体验不好的站点进行了降权。同时外链对网站优化排名作用的弱化，而以后网站提升的重点应该放在网站内容质量上。3、百度针对购买政府，教育机构，事业单位链接的行为进行了打击，尤其对买卖链接这种外链行为进行了识别（但还并不完善）以及严厉处罚（如果发现肯定会降权，重则无页面出现在搜索引擎结果中）。4、百度对信息比较真实的网站排名会靠前点。公司性质的网站要比个人性质的网站排名更有优势；对于一些垃圾站点，抄袭网站、模仿网站一律不给于排名。5、网站有弹窗广告这样的小型站点，百度给以适当的降权处理（一般大型站点很难受到太大影响）；6、对于小站点来说，导出的单向链接过多，给于降权处理，一般不建议超过40个；对于友情连接过多的站点，或者是友情链接不雅站点、被k站点、降权站点的网站，给于适当的降权处理。7、百度对搜素引擎的人工干涉进一步加强。如果你的网站关键词排名很高，而内容简单，无更新。用户体验度差，虽然百度过去的流量很大，但是百度就可能通过人工干涉干预，给你网站枢纽词降权甚至百度收录中剔除去。8、百度增加了对隐藏链接的识别，隐藏链接一律没有权重。要知道百度的算法一直在完善和学习谷歌的一些好的索引机制，对于那些seo作弊行为百度也有进一步的完善识别功能，以前百度不能当天快照，2012年网站能有当天的首页快照，这一点就是学习谷歌的技术。9、百度分享的权重大大减少，因为2012年刷百度分享的太多，百度没有一个有效的解决方法，百度在目前情况很难分辨哪些是刷分享哪些不是刷的分享，所以百度分享权重被大大减少，不过等到百度有了一个好的防作弊方法以后，百度分享权重一定很大。10、百度重点提升了自身产品百科、贴吧、知道、经验、文库等相关内容页面的权重，2012年百度这些产品的内容在第一页都有体现，特别是百度百科和百度文库。百度产品中，一般是百度百科权重>百度知道>百度文库>百度贴吧>百度经验。2013年百度百科取消相关扩展阅读，意味为百度百科的权重取消。11、百度其实对于不同地区、不同城市、不同网络排名位置也有所变化，例如东莞与九江；长沙与深圳；电信与网通等排名位置都有些许差异性的。12、百度又根据了常见的采集软件的伪原创方法增强了检查伪原创的算法，像打乱段落，关键词替换，截取一部分等方法百度现在都能检测到，百度会针对网站伪原创和垃圾内容所占内容的比例进行处理，对于小站点来说，百度会把收录的伪原创页面删除掉，相信很多人都碰到过这种情况，主要还是因为页面质量低下而被删除。13、新站的审核时间较为延长，审核更为严格，百度对新站的信任程度降低，也可以说是沙盒效应期延长，百度这么做就是致力于减少数据库的垃圾内容和低质量的内容，2012的几次k站也是这个原因，主要还是牺牲一些站点来换取用户使用搜索引擎的用户体验度吧，毕竟过多的垃圾信息如果存在百度数据库中有索引给用户看了，那么是不利于百度未来发展的。而且2012年新站在半年以内关键词排名浮动比较大，老站相对来说会比较稳定;14、百度针对论坛和博客站点导入链接降权，论坛签名的链接权重也被百度降权（未来相信论坛签名百度将不算入外链权重内，只是百度2012年还没这技术实现。未来百度将会实现了对论坛发帖和回帖用户的识别，垃圾贴和垃圾回复的不分配权重。）；15、百度对于黑帽seo技术和seo作弊行为进行了进一步的识别完善，百度能在最短的速度发现你的作弊行为，从而降低权重或者k站，所以不要认为你的黑帽seo技术能够逃脱百度的法眼，做好用户体验还是网站运营的根本。

当 s 个服务台被占用后，顾客自动离去。 这里我们着重介绍如何使用 LINGO 软件中的相关函数。 对于损失制排队模型，其模型的基本参数与等待制排队模型有些不同，我们关心如下指标。 （1）系统损失的概率 其中rho是系统到达负荷 ，s是服务台或服务员的个数。 （2）单位时间内平均进入系统的顾客数（ ） （3）系统的相对通过能力（ ）与绝对通过能力（ ） （4）系统在单位时间内占用服务台（或服务员）的均值（即 ） 注意：在损失制排队系统中， ，即等待时间为0。 在上述公式，引入 是十分重要的，因为尽管顾客以平均 的速率到达服务系统，但当系统被占满后，有一部分顾客会自动离去，因此，真正进入系统的顾客输入率是 ，它小于 其参数为 。编写LINGO程序如下： 求得系统的顾客损失率为43％，即43％的电话没有接通，有57％的电话得到了服务，通话率为平均每分钟有0.195次，系统的服务效率为43％。对于一个服务台的损失制系统，系统的服务效率等于系统的顾客损失率，这一点在理论上也是正确的。 （1）电话交换台的服务分为两类，第一类内线打外线，其强度为： 第二类时外线打内线，其强度为： 因此，总强度为： （2）这是损失制服务系统，按题目要求，系统损失率不能超过5%，即： （3）外线是整数，在满足条件下，条数越小越好。 由上述三条，编写相应的Lingo程序如下： 求得需要15条外线。在此条件下，交换台的顾客损失率为3.65 ％，有96.35％的电话得到了服务，通话率为平均每小时185.67次，交换台每条外线的服务效率为64.23％。 求解时，尽量选用简单的模型让LINGO软件求解，而上述程序是解非线性整数规划（尽管是一维的），但计算时间可能会较长，因此，我们选用下面的处理方法，分两步处理。 编写LINGO程序： 求得 第二步，注意到@pel(rho,s)是s的单调递减函数，因此，对s取整数（采用只入不舍原则）就是满足条件的最小服务台数，然后再计算出其它的参数指标。 编写LINGO程序如下： 比较上面两种方法的计算结果，其答案是相同的，但第二种方法比第一种方法在计算时间上要少许多。

该函数的返回值是当到达负荷为 load，服务系统中有 S 个服务台且允许排队时系统繁忙的概率，也就是顾客等待的概率。 该函数的返回值是当到达负荷为 load，服务系统中有 S 个服务台且不允许排队时系统损失概率，也就是顾客得不到服务离开的概率。 该函数的返回值是当到达负荷为 load，顾客数为 K，平行服务台数量为 S 时，有限源的 Poisson 服务系统等待或返修顾客数的期望值。 具体用法将在下面举例说明： 本例可看成一个 排队问题，其中 （1）修理店空闲的概率 （2）店内恰有3个顾客的概率 （3）店内至少有1顾客的概率 （4）在店内的平均顾客数 （5）每位顾客在店内的平均逗留时间 （6）等待服务的平均顾客数 （7）每位顾客平均等待服务时间 （8）顾客在店内逗留时间超过 10min 的概率Lingo程序： @peb(rho,s)中，第一个参数rho即为 ，第二个参数为 为服务台个数。

则称 为一个 生灭过程 。 一般来说，得到 的分布 是比较困难的，因此通常是求当系统到达平衡后的状态分布，记为 为求平稳分布，考虑系统可能处的任一状态 n 。假设记录了一段时间内系统进入状态 n 和离开状态 n 的次数，则因为“进入”和“离开”是交替发生的，所以这两个数要么相等，要么相差为 1。但就这两种事件的平均发生率来说，可以认为是相等的。即当系统运行相当时间而到达平衡状态后，对任一状态 n 来说，单位时间内进入该状态的平均次数和单位时间内离开该状态的平均次数应该相等，这就是系统在统计平衡下的 “流入＝流出” 原理。根据这一原理，可得到任一状态下的平衡方程如下： 可解得： 记： 则平衡状态的分布是： 由概率分布的要求： 有： 于是：

单服务台等待制模型 是指：顾客的相机到达时间服从参数为 的负指数分布，服务台个数为1，服务时间 服从参数为 的负指数分布，系统空间无限，允许无限排队，这是一类最简单的排队系统。 记 为系统到达平衡状态后队长 的概率分布，则由(17)中关于指数分布的分析,并注意到 和 。记 并设 （否则队列将排至无限远），则： 所以： 其中 因此 上面两个公式废除了在平衡条件下系统中顾客数为 的概率。由上式可以看出， 是系统中至少有一个顾客的概率，也就是服务台处于忙的状态的概率，因此，因此也成 为服务强度，它反映了系统繁忙的程度。此外，上述式子的推导前提是 即要求顾客的平均到达率小于系统的平均服务率，才能使系统达到统计平衡。 已经得到概率分布，可以求得期望，期望即为平均队长： 平均排队长是：关于顾客在系统中的逗留时间 ，可说明它服从参数为 的负指数分布，即 可直接得到平均逗留时间： 因此，顾客在系统中的逗留时间为等待时间 和接受服务时间 之和，即： 故由： 可得等待时间 为： 与平均逗留时间 具有关系： 同理，平均排队长 与平均等待时间 具有关系上面两个公式称为Littile公式，是排队论中一个非常重要的公式。 在平衡状态下，忙期 和闲期 一般为随机变量，求取它们的分布是比较麻烦的。因此，我们来求一下平均忙期 和平均闲期 。由于忙期和闲期出现的概率分别为 和 ，所以在一段时间内可以认为忙期和闲期的总长度之比为 。又因为忙期和闲期是交替出现的，所以在充分长的时间里，它们出现的平均次数应是相同的。于是，忙期的平均长度 和闲期的平均长度 之比也应是 ，即 又因为在到达为 Poisson 流时，根据负指数分布的无记忆性和到达与服务相互独立的假设，容易证明从系统空闲时刻起到下一个顾客到达时刻止（即闲期）的时间间隔仍服从参数为 的负指数分布，且与到达时间间隔相互独立。因此，平均闲期应为 ，这样，便求得平均忙期为： 可发现，平均逗留时间 =平均忙期 。 从直观上看，顾客在系统中逗留的时间越长，服务员连续繁忙的时间也就越长。

区间 内的 均匀分布 记做 。服从 分布的随机变量又称为随机数，它是产生其他随机变量的基础。如若 为 分布，则 服从 。 以 为期望， 为方差的 正态分布 记做 。正态分布的应用十分广泛。正态分布还可以作为二项分布一定条件下的近似。 指数分布 是单参数 的非对称分布，记做 ，概率密度函数为： 数学期望为 ，方差为 。指数分布是唯一具有无记忆性的连续型随机变量，既有 ，在排队论，可靠性分析中有广泛应用。 Gamma分布是双参数 的非对称分布，记做 ，期望是 。 时退化为指数分布。 个相互独立，同分布（参数 ）的指数分布之和是Gamma分布 。Gamma分布可用于服务时间，零件寿命等。 Gamma分布又称为埃尔朗分布。 Weibull分布是双参数 的非对称分布，记做 。 时退化为指数分布。作为设备，零件的寿命分布在可靠性分析中有非常广泛的应用。 Beta分布是区间 内的双参数，非均匀分布，记做 。 伯努利分布是 处取值的概率分别是 和 的两点分布，记做 。用于基本的离散模型。 泊松分布与指数分布有密切的关系。当顾客平均到达率为常数 的到达间隔服从指数分布时，单位时间内到达的顾客数 服从泊松分布，即单位时间内到达 位顾客的概率为： 记做 。泊松分布在排队服务，产品检验，生物与医学统计，天文，物理等领域都有广泛应用。 在独立进行的每次试验中，某事件发生的概率为 ，则 次实验中该事件发生的次数 服从二项分布，即发生 次的概率为： 记做 。二项分布是 个独立的伯努利分布之和。它在产品检验，保险，生物和医学统计等领域有着广泛的应用。 当 很大时， 近似于正态分布 ；当 很大， 很小，且 约为常数 时， 近似于

排队是在日常生活中经常遇到的现象，如顾客到商店购买物品、病人到医院看病常常要排队。此时要求服务的数量超过服务机构（服务台、服务员等）的容量。也就是说，到达的顾客不能立即得到服务，因而出现了排队现象。这种现象不仅在个人日常生活中出现，电话局的占线问题，车站、码头等交通枢纽的车船堵塞和疏导，故障机器的停机待修，水库的存贮调节等都是有形或无形的排队现象。由于顾客到达和服务时间的随机性。可以说排队现象几乎是不可避免的。 排队论 又称**随机服务系统理论，就是为解决上述问题而发展的一门学科，它研究的内容主要有以下三部分： 下面将对排队论的基本知识进行介绍： 下图是排队论的一般模型： 图中虚线所包含的部分为排队系统。各个顾客从顾客源出发，随机地来到服务机构，按一定的排队规则等待服务，直到按一定的服务规则接受完服务后离开排队系统。 一般的排队过程都由 输入过程，排队规则，服务过程 三部分组成，现分述如下： 输入过程 是指顾客到来时间的规律性，可能有下列不同情况： 排队规则指到达排队系统的顾客按怎样的规则排队等待，可分为 损失制，等待制和混合制 三种。 举例：小张去银行取钱，发现前面一个顾客身边摆了4个麻袋的硬币要存钱，于是悻悻地换了一个窗口。 举例：小张去银行取钱，发现前面有一条队的人很少，于是赶紧挤上前去排队。 举例：小张发现柜台前面有一条排队等待线，排队队伍长度不能够超过这条线，于是换到了还没有达到排队限度的队伍里。 1.服务机构 单服务台 ， 多服务台并联 （每个服务台同时为不同顾客服务）； 多服务台串联 （多服务台依次为同一顾客服务）； 混合制 。 2.服务规则 (1)先到先服务 (2)后到先服务 (3)随机服务，在队列中随机选人进行服务 (4)特殊优先服务，对病情危急的病人优先治疗。 ：顾客到达流或顾客到达时间的分布。 ：服务时间的分布。 ：服务台数目。 ：系统容量限制。 ：顾客源数目。 ：服务规则。（先到先服务FCFS，后到先服务LCFS） 1.平均队长 ： 正在被服务和正在等待服务 的顾客数之和的数学期望。 2.平均排队长 ：指系统内 等待服务 的顾客数的数学期望。 3.平均逗留时间 ：顾客在系统内逗留时间（包括排队等待的时间和接受服务的时间）。 4.平均等待时间 ：指一个顾客在排队系统中排队等待时间。 5.平均忙期 ：指服务机构连续繁忙时间（顾客到达空闲服务机构起，到服务机构再次空闲止的时间）长度的数学期望。 还有由于顾客被拒绝而使企业受到损失的 损失率以及以后经常遇到的 服务强度等，这些都是很重要的指标。 计算这些指标的基础是表达系统状态的概率。所谓 系统的状态即指系统中顾客数，如果系统中有 n 个顾客就说系统的状态是 n ，它的可能值是： 1.队长没有限制时： 2.队长有限制，最大数为 时， 3.损失制，服务台个数是 时， 这些状态的概率一般是随时刻 而变化，所以在时刻 ，系统状态为 的概率用 表示。稳态时系统状态为 的概率用 表示。

如果只要得到小波系数，可以1D直接使用wavedec （2D使用wavedec2）函数进行分解，得到分解结果的CL组构（2D得到CS组构），然后用appcoef和detcoef（2D使用appcoef2和detcoef2）函数提取细节和逼近小波系数，你可以直接参看matlab的帮助文档，非常简单。

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看过c++primer，演算法导论，深入理解计算机系统能找什么工作+知乎 1、光看primer是不足够的，还需要学习很多其他方面的知识。一个真正的C++程式设计师应该学会C、C++、资料结构、基本演算法、作业系统（深度依需要而定）、计算机网路（深度依需要而定）。当然还有其它的方面，侧重点需要看需要学什么。 2、学习中看书、敲程式码、思考都很重要。如果很快就把c++ primer看完，那么说明没有真正看进去，很多地方没有思考，或者是在相关的其它方面知识有所欠缺。如果看完这本书后还问看什么其它书的话，那么就应该好好思考一下了，自己距离程式设计师有多远。建议系统学习各种相关只知识点，并有一定程度掌握后，重新看一遍c++ primer plus，这个时候一边看一边加入自己的思考，会受益良多。 看过c++primer，演算法导论，深入理解计算机系统能找什么工作 c 资料结构 演算法导论 c不用基础。资料结构和演算法导论至少得学一门语言吧。 先学资料结构看演算法导论可能会好点。毕竟演算法导论很多都涉及资料结构。 而且要看演算法导论的话，对语言比较熟悉之后再看比较合适。 如何看《深入理解计算机系统》一书 我没看这本书也，不过我们老师说这本书很好。他说学习这本书，就相当于给软体硬体之间建议了一座桥梁的作用哦。 求《深入理解计算机系统》的中文版mobi 口袋妖怪xy目前还没有汉化版正式放出，之前虽然有汉化的讯息但是一直没动静。而且目前3ds无法在PC上模拟，只能通过3ds游戏机游玩。 完全看懂深入理解计算机系统算什么水平 其实看懂也不怎么样， 只能说明你对计算机机理结构方面有一定的理解了。 学习靠积类，并不是一本书就能解决所有问题的。 多思考，多实践，必定有所获。 希望能帮到你，满意请采纳，欢迎追问。 如何阅读《深入理解计算机系统》这本书 结构、作业系统、体系结构、编译原理、计算机网路你全修过 我想大概可以分为4个阶段，水平从低到高 从安装使用=>linux常用命令=>linux系统程式设计=>核心开发阅读核心原始码 其中学习linux常用命令时就要学会自己编译核心，优化系统，调整引数 安装和常用命令书太多了，找本稍微详细点的就ok，其间需要学会正则表示式 系统程式设计推荐《高阶unix环境程式设计》，黑话叫APUE 还有《unix网路程式设计》 这时候大概还需要看资料理解elf档案格式，联结器和载入器，cmu的一本教材中文名为《深入理解计算机系统》比较好 核心开发阅读核心原始码阶段，从写驱动入手逐渐深入linux核心开发 参考书如下《linux device drivers》，黑话叫ldd 《linux kernel development》，黑话叫lkd 《understading the linux kernel》，黑话叫utlk 《linux原始码情景分析》 这四本书为搞核心的必读书籍 最后，第三阶段和第四阶段最重动手，空言无益，光看书也不罩，不动手那些东西理解不了 学习linux/unix程式设计方法的建议 建议学习路径： 首先先学学编辑器，vim, emacs什么的都行。 然后学make file档案，只要知道一点就行，这样就可以准备程式设计序了。 然后看看《C程式设计语言》K&R，这样呢，基本上就可以进行一般的程式设计了，顺便找本资料结构的书来看。 如果想学习UNIX/LINUX的程式设计，《APUE》绝对经典的教材，加深一下功底，学习《UNP》的第二卷。这样基本上系统方面的就可以掌握了。 然后再看Douglus E. Comer的《用TCP/IP进行网际互连》第一卷，学习一下网路的知识，再看《UNP》的第一卷，不仅学习网路程式设计，而且对系统程式设计的一些常用的技巧就很熟悉了，如果继续网路程式设计，建议看《TCP/IP进行网际互连》的第三卷，里面有很多关于应用协议tel、ftp等协议的程式设计。 如果想写装置驱动程式，首先您的系统程式设计的介面比如档案、IPC等必须要熟知了，再学习《LDD》2。 对于几本经典教材的评价： 《The C Programing Language》K&R 经典的C语言程式设计教材，作者是C语言的发明者，教材内容深入浅出。虽然有点老，但是必备的一本手册，现在有时候我还常翻翻。篇幅比较小，但是每看一遍，就有一遍的收获。另外也可用谭浩强的《C语言程式设计》代替。 《Advanced Programing in Unix Envirement》 W.Richard Stevens：也是非常经典的书（废话，Stevens的书哪有不经典的！），虽然初学者就可以看，但是事实上它是《Unix Neork Programing》的一本辅助资料。国内的翻译的《UNIX环境高阶程式设计》的水平不怎么样，现在有影印版，直接读英文比读中文来得容易。 《Unix Neork Programing》W.Richard Stevens：第一卷讲BSD Socket网路程式设计介面和另外一种网路程式设计介面的，不过现在一般都用BSD Socket，所以这本书只要看大约一半多就可以了。第二卷没有设计到网路的东西，主要讲程序间通讯和Posix执行绪。所以看了《APUE》以后，就可以看它了，基本上系统的东西就由《APUE》和《UNP》vol2概括了。看过《UNP》以后，您就会知道系统程式设计的绝大部分程式设计技巧，即使卷一是讲网路程式设计的。国内是清华翻译得《Unix网路程式设计》，翻译者得功底也比较高，翻译地比较好。所以建议还是看中文版。 《TCP/IP祥解》一共三卷，卷一讲协议，卷二讲实现，卷三讲程式设计应用。我没有怎么看过。，但是据说也很经典的，因为我没有时间看卷二，所以不便评价。 《用TCP/IP进行网际互连》Douglus.E.Comer 一共三卷，卷一讲原理，卷二讲实现，卷三讲高阶协议。感觉上这一套要比Stevens的那一套要好，就连Stevens也不得不承认它的第一卷非常经典。事实上，第一卷即使你没有一点网路的知识，看完以后也会对网路的来龙去脉了如指掌。第一卷中还有很多习题也设计得经典和实用，因为作者本身就是一位教师，并且卷一是国外研究生的教材。习题并没有答案，留给读者思考，因为问题得答案可以让你成为一个中级的Hacker，这些问题的答案可以象Douglus索取，不过只有他只给教师卷二我没有怎么看，卷三可以作为参考手册，其中地例子也很经典。如果您看过Qterm的原始码，就会知道Qterm的tel 实现部分大多数就是从这本书的原始码过来的。对于网路原理的书，我推荐它，而不是Stevens的《TCP/IP祥解》。 《Operating System - Design and Implement》这个是讲作业系统的书，用Minix做的例子。作者母语不是英文，所以英文看起来比较晦涩。国内翻译的是《作业系统设计与实现》，我没看过中文版，因为翻译者是尤晋元，他翻译的《APUE》已经让我失望头顶了。读了这本书，对作业系统的底层怎么工作的就会 有一个清晰的认识。 《Linux Device Driver》2e ，为数不多的关于Linux装置驱动程式的好书。不过内容有些杂乱，如果您没有一些写驱动的经验，初次看会有些摸不著南北。国内翻译的是《Linux装置驱动程式》第二版，第一版，第二版的译者我都有很深的接触，不过总体上来说，虽然第二版翻译的有些不尽人意，但是相比第一版来说已经超出了一大截。要读这一本书，至少应该先找一些《计算机原理》《计算机体系结构》的书来马马虎虎读读，至少应该对硬体和计算机的工作过程有一些了解。 大一阅读学习的同时会产生一些疑问和难以理解的地方，等软体和硬体知识充实到一定程度，大四再次深入阅读，会更加深入的理解和透彻……不可能一次就完全搞明白，要随着知识的深入，理解也会变得更加深入…… 计算机系统由计算机硬体和软体两部分组成。硬体包括中央处理机、储存器和外部装置等；软体是计算机的执行程式和相应的文件。计算机系统具有接收和储存资讯、按程式快速计算和判断并输出处理结果等功能。常见的系统有Windows，Linux等。 我去年刚看过《深入理解计算机系统》这本书 书是要读好几遍的， 第一遍可以大概看，有些什么内容， 然后再精读，不懂得一定要问 我去年刚看过， 书是要读好几遍的， 第一遍可以大概看， 有些什么内容，然后再精读， 不懂得一定要问

爬虫什么语言都可以写 拆解出来 主要就两部分一部分是获取HTML另一部分是正则表达式这要有这两部分就能从网页上爬出有用的信息来了至于多线程、OCR、分布式任务要根据你抓取站点的目标来做，并非是必须的

matlab有个HOSA高阶谱分析工具箱，很方便使用。

发票价除以11.3。购置税计算方法由上述可知，目前国内的汽车购置税额是征收汽车售价（不含税价）的10%，而增值税税率为13%，所以根据《购置税法》可知，2021年车辆购置税计算公式为：车辆购置税的应纳税额＝应税车辆的计税价格x税率1、按照发票上“价税总计”金额计算的话：购置税＝价税总计÷1.13×10%2、按照发票上“不含税价”金额计算的话：购置税＝不含税价×10%也就是说当车主在买新车的时候，如果汽车发票上的裸车价为20万元，那么车主应该缴纳的汽车购置税为：20万÷1.13×10%=17699元。如果发票上不含税价为20万元，那么车主应该缴纳的汽车购置税为：20万×10%=20000元。

汽车购置税计算公式：应纳税额=应税价值X(1-使用年限X10%)X10%-已纳税额。车辆购置税是对在境内购置规定车辆的单位和个人征收的一种税，它由车辆购置附加费演变而来。2018年12月29日，第十三届全国人民代表大会常务委员会第七次会议通过《中华人民共和国车辆购置税法》。自2019年7月1日起施行。2000年10月22日国务院公布的《中华人民共和国车辆购置税暂行条例》同时废止。国家通过开征车辆购置税参与国民收入的再分配，可以更好地将一部分消费基金转化为财政资金，为国家筹集更多的资金，以满足国家行使职能的需要。第一，车辆购置税是在消费环节征税，具有经常性的特点，只要纳税人发生了购置、使用应税车辆的行为就要纳税，这就比对所得课税和商品课税具有及时性。第二，车辆购置税按统一比例税率课征，具有相对的稳定性。第三，车辆购置税是依法征收的，具有强制性和固定性，因而其收入是可靠的。因此，车辆购置税更有利于依法合理地筹集交通基础设施建设和维护资金，保证资金专款专用，从而促进交通基础设施建设事业的健康发展。

汽车购置税计算公式是：应纳税额=初次办理纳税申报时确定的计税价格×（1-使用年限×10%）×10%-已纳税额。使用年限的计算方法是自纳税人初次办理纳税申报之日起，至不再属于免税、减税范围的情知形发生之日止。使用年限取整计算，不满一年的不计算在内。已经缴纳车购税的车辆，因质量问题需将该车辆退回车辆生产厂家的，可凭生产厂家的退车证明办理退税，退税时必须交回该车车购税原始完税凭证，不能交回该车原始完税凭证的，不予退税。扩展资料：注意事项：车辆购置税的纳税义务发生时间为纳税人购置应税车辆的当日，以纳税人购置应税车辆所取得的车辆相关凭证上注明的时间为准。按不同的购置方式，纳税义务发生时间，按照下列情形确定：1、购买自用应税车辆的为购买之日，即车辆相关价格凭证的开具日期。2、进口自用应税车辆的为进口之日，即《海关进口增值税专用缴款书》或者其他有效凭证的开具日期。3、自产、受赠、获奖或者以其他方式取得并自用应税车辆的为取得之日，即合同、法律文书或者其他有效凭证的生效或者开具日期。参考资料来源：人民网-两部委发布车辆购置税具体政策 明确应纳税额计算方法

　　汽车购置税计算公式:应纳税额=应税价值X(1-使用年限X10%)X10%-已纳税额。　　车辆购置税是对在境内购置规定车辆的单位和个人征收的一种税，它由车辆购置附加费演变而来。　　2018年12月29日，第十三届全国人民代表大会常务委员会第七次会议通过《中华人民共和国车辆购置税法》。自2019年7月1日起施行。2000年10月22日国务院公布的《中华人民共和国车辆购置税暂行条例》同时废止。　　国家通过开征车辆购置税参与国民收入的再分配，可以更好地将一部分消费基金转化为财政资金，为国家筹集更多的资金，以满足国家行使职能的需要。第一，车辆购置税是在消费环节征税，具有经常性的特点，只要纳税人发生了购置、使用应税车辆的行为就要纳税，这就比对所得课税和商品课税具有及时性。第二，车辆购置税按统一比例税率课征，具有相对的稳定性。第三，车辆购置税是依法征收的，具有强制性和固定性，因而其收入是可靠的。因此，车辆购置税更有利于依法合理地筹集交通基础设施建设和维护资金，保证资金专款专用，从而促进交通基础设施建设事业的健康发展。

那个是开平方么？

多项式函数，每作一次差商，次数降低一次，所以，7次多项式，差商7次后变成常数(7!)差商8次的结果是0，所以，本题，三个答案都是0

1脚和8脚是增益调整引脚，其内部为一个约为1.35K的电阻，1，8脚开路的时候，增益最小约为20倍（26db），当1，8脚交流短路，增益最大，达到200倍（46db），在1，8之间串联电阻，可调整增益在20倍到200倍之间变化。具体的计算公式可参考如下：GAIN = 30000/(150+((1350*R)/(1350+R)))；其中R为1，8脚之间串联的电阻，单位为Ω ，((1350*R)/(1350+R))即两电阻的并联值。

“回文”是指正读反读都能读通的句子，它是古今中外都有的一种修辞方式和文字游戏，如“我为人人，人人为我”等。在数学中也有这样一类数字有这样的特征，成为回文数（palindrome number）。设n是一任意自然数。若将n的各位数字反向排列所得自然数n1与n相等，则称n为一回文数。例如，若n=1234321，则称n为一回文数；但若n=1234567，则n不是回文数。扩展资料回文数算法：随意找一个十进制的数，把它倒过来成另一个数，再把这两个数相加，得一个和数，这是第一步;然后把这个和数倒过来，与原来的和数相加，又得到一个新的和数，这是第二步。照此方法，一步步接续往下算，直到出现一个“回文数”为n。例如:28+82=110,110+011=121，两步就得出了一个“回文数”。如果接着算下去，还会得到更多的“回文数”。这个过程称为“196算法”。参考资料来源：百度百科-回文数

随意找一个十进制的数，把它倒过来成另一个数，再把这两个数相加，得一个和数，这是第一步;然后把这个和数倒过来，与原来的和数相加，又得到一个新的和数，这是第二步。照此方法，一步步接续往下算，直到出现一个“回文数”为n。例如:28+82=110,110+011=121，两步就得出了一个“回文数”。如果接着算下去，还会得到更多的“回文数”。这个过程称为“196算法”。

难度：简单 给你一个整数 x ，如果 x 是一个回文整数，返回 true ；否则，返回 false 。 回文数是指正序（从左向右）和倒序（从右向左）读都是一样的整数。例如， 121 是回文，而 123 不是。 示例 1： 输入：x = 121 输出：true 示例 2： 输入：x = -121 输出：false 解释：从左向右读, 为 -121 。 从右向左读, 为 121- 。因此它不是一个回文数。 示例 3： 输入：x = 10 输出：false 解释：从右向左读, 为 01 。因此它不是一个回文数。 示例 4： 输入：x = -101 输出：false 提示： 本题与 一起学算法-7.整数反转 其实是类似的，可以使用同样的思路求解。 回文数是对称的，根据这一特点我们可以把 后半段取出来进行反转 。 这里需要注意的一个问题是由于我们不知道回文数的位数个数，所以当 位数是偶数 的时候，对折是相等的；而 位数是奇数 的时候，对折后需要去掉一位才相等。 除此之外，我们可以根据回文数的特点先排除一些数，即负数和末尾为零的数。负数肯定不对称，末尾为零包括0也是不对称的，都不是回文数。

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五级三阶制又叫五级三阶制或者五级三晋制，它是一种奖金分配制度，起源于美国，由两名犹太大学生在毕业论文中提出，曾经获得过亚太直销大会银鹰奖。目前这种奖金分配模式已被我国金融保险银行业广泛的引用，但仍有不少非法分子利用于非法传销活动，其实奖金分配制度本身并无好坏之分。(注意最近南派传销组织者在使用此模式给受害者洗脑)。所以是不合法的。五级三阶制、无限代累积制、出局制！传销组织是靠新加入者交纳的高额入会费来赚钱的！每个加入者在受骗后，又用花言巧语骗来他人加入，以回收投资，维持其发展。由于传销组织的不同，交纳的入会费一般在3900元到2800元不等，有一些传销组织改为2450元或2340元不等，但是大同小异，我们就拿"爱博美娜"采用的2900元来做举例吧？"五级"是奖金制度的五个级别，即E级会员、D级推广员、C级培训员、B级代理员、A级代理商。"三阶"即加入者晋升的阶段1.从E级会员升为C级培训员为第一个阶段，当你人数达到当时就晋升。2.C级培训员升为B级代理员为第二个阶段，当你人数达到在下个月的一号晋升。3.B级代理员升为A级代理商为第三个阶段，当你人数达到也在下个月的一号晋升。"新朋友"在交纳2900元成为会员E级后，当你达到相应的点数后就会晋升相应的级别，你个人只要发展两个人就可以了！这样一传二、二传四、四传八呈几何级数倍增的形式壮大。

连锁经营五级三级制算法:行业一份为3800，其中500为一份精品，赠送投资者。另外3300作为百分之百的比例予以分配：一、其中52%作为直接、间接、补助发放为不同级别的会员；二、其中45%作为税收，上交国家；三、其中3%作为最高级别（高业）每月的效益分红发放；连锁经营五级三级制级别划分:行业五个级别是根据自身以及团队累积的份额划分，3800为一份。实习业务员是1-2份；业务组长是3-9份；业务主任是10-64份；业务经理是65-599份；高级业务员是不低于600份。值得注意的是从业务主任晋升到业务经理，除了份额累计达到65份，还需培养两名直接主任，并且当月晋升；从业务经理晋升高级业务员，除了份额累计达到600份，还需培养三名直接业务经理。注：份额≠人数，因为现在行业多数体系实行高起点，个人可投资11份、21份、31份、42份等。并且份额终身累计，资格永不滑落，只做加法，不做减法。

五级三阶制又叫五级三阶制或者五级三晋制，它是一种奖金分配制度，起源于美国，由两名犹太大学生在毕业论文中提出，曾经获得过亚太直销大会银鹰奖。目前这种奖金分配模式已被我国金融保险银行业广泛的引用，但仍有不少非法分子利用于非法传销活动，其实奖金分配制度本身并无好坏之分。(注意最近南派传销组织者在使用此模式给受害者洗脑)。所以是不合法的。五级三阶制、无限代累积制、出局制！传销组织是靠新加入者交纳的高额入会费来赚钱的！每个加入者在受骗后，又用花言巧语骗来他人加入，以回收投资，维持其发展。由于传销组织的不同，交纳的入会费一般在3900元到2800元不等，有一些传销组织改为2450元或2340元不等，但是大同小异，我们就拿"爱博美娜"采用的2900元来做举例吧？"五级"是奖金制度的五个级别，即E级会员、D级推广员、C级培训员、B级代理员、A级代理商。"三阶"即加入者晋升的阶段1.从E级会员升为C级培训员为第一个阶段，当你人数达到当时就晋升。2.C级培训员升为B级代理员为第二个阶段，当你人数达到在下个月的一号晋升。3.B级代理员升为A级代理商为第三个阶段，当你人数达到也在下个月的一号晋升。"新朋友"在交纳2900元成为会员E级后，当你达到相应的点数后就会晋升相应的级别，你个人只要发展两个人就可以了！这样一传二、二传四、四传八呈几何级数倍增的形式壮大。

连锁经营五级三级制算法:行业一份为3800，其中500为一份精品，赠送投资者。另外3300作为百分之百的比例予以分配：一、其中52%作为直接、间接、补助发放为不同级别的会员；二、其中45%作为税收，上交国家；三、其中3%作为最高级别（高业）每月的效益分红发放；连锁经营五级三级制级别划分:行业五个级别是根据自身以及团队累积的份额划分，3800为一份。实习业务员是1-2份；业务组长是3-9份；业务主任是10-64份；业务经理是65-599份；高级业务员是不低于600份。值得注意的是从业务主任晋升到业务经理，除了份额累计达到65份，还需培养两名直接主任，并且当月晋升；从业务经理晋升高级业务员，除了份额累计达到600份，还需培养三名直接业务经理。注：份额≠人数，因为现在行业多数体系实行高起点，个人可投资11份、21份、31份、42份等。并且份额终身累计，资格永不滑落，只做加法，不做减法。

1、五级三阶制是什么2、五级三晋制3、五级三晋制是什么4、五级三晋制，什么意思五级三阶制是什么“五级三阶制”（简称“五三制”）这是目前中国本土非法传销组织中最常用的一种奖金分配制度，非法传销人员鼓吹说这个制度是目前世界上最人性化的直销制度，对每一个加入者都是最公平的，最适合老百姓操作的制度。不论五级三晋制你有没有文化，从事什么职业，处在哪个阶层，只要你交纳了3900---2800元不等的入会费，你就可以从事这个“暴富”的事业。并喧嚷成为a级代理商后，每个月的工资都有十几万元，甚至几十万元。记者经过很长时间实地的接触与了解，发现这套制度中漏洞很多，并不是象每个人想象的那样，简单的找到两名下线，然后两年后就能每月挣到几十万，其实这都是前人所编制的“谎言”，这是一条由“海市蜃楼”衬托出的、虚幻的“成功”之路。五级三阶制、无限代累积制、出局制五级三晋制！传销组织是靠新加入者交纳的高额入会费来赚钱的！每个加入者在受骗后，又用花言巧语骗来他人加入，以回收投资，维持其发展。由于传销组织的不同，交纳的入会费一般在3900元到2800元不等，近期有一些传销组织改为2450元或2340元不等，但是大同小异，五级三晋制我们就拿“爱博美娜”采用的2900元来做举例吧五级三晋制？“五级”是奖金制度的五个级别，即e级会员、d级推广员、c级培训员、b级代理员、a级代理商（如图一）。“三阶”即加入者晋升的阶段1.从e级会员升为c级培训员为第一个阶段，当你人数达到当时就晋升。2.c级培训员升为b级代理员为第二个阶段，当你人数达到在下个月的一号晋升。3.b级代理员升为a级代理商为第三个阶段，当你人数达到也在下个月的一号晋升。“新朋友”在交纳2900元成为会员e级后，当你达到相应的点数后就会晋升相应的级别，你个人只要发展两个人就可以了！这样一传二、二传四、四传八呈几何级数倍增的形式壮大。五级三晋制1五级三晋制，又叫五级三阶制或者五级三晋制，它是一种奖金分配制度。2，起源于美国由两名犹太大学生，在毕业论文中提出，曾经获得过亚太直销大会银鹰奖。3，目前这种奖金分配模式已被五级三晋制我国金融保险银行业广泛的引用，但仍有不少非法分子利用于非法传销活动，其实奖金分配制度本身并无好坏之分。五级三晋制是什么【五级三晋制】五级三晋制：五个级别又分为三个晋升阶段： 第一个晋升阶段为实习业务员晋升为组长五级三晋制，再晋升为业务主任五级三晋制，它实行的是当月当日当时晋升制，只要五级三晋制你销售的产品份额达到，就可以晋升，没有任何附加条件。 第二个晋升阶段为业务主任晋升为业务经理它必须满足以下两个条件。 ⑴ 销售的产品份额必须达到。 ⑵ 必须培养出二名直接的业务主任，它实行的是次月一日晋升制，也就是说，今天你也具备了晋升资格，并且两名直接的业务主任也已经产生，那你将在下个月晋升，所以称为次月一日晋升制。 第三个晋升阶段为业务经理晋升为高级业务员，它必须满足以下两个条件。 ⑴ 销售产品的份额必须达到。 ⑵ 必须培养出三名直接的业务经理，它实行的是隔月一日晋升制，也就是说你的前两直接业务经理已经产生，第三名也具备了晋升资格，而经理实行的是次月一日晋升制，他江在下个月晋升，而你不能和你的业务员同时晋升，必须再等一个月才能晋升，所以称为隔月一日晋升制。 而我们的财富来源于销售的产品每份份额3800元（除去第一份中500元产品费不能动），我们把它作为一个分配基数100%，又把它分为45%和55%，45%作为国税及连锁店的代理费，以及企业的成本和利润，55%公司又把它分为52%和3%，3%作为高级业务员的效益分红，52%公司又把它以三大奖金的形式奋发给各级经销商不得不说，五级三晋制确实是极其先进的奖金分配制度了，不然怎么能引得那多的英雄为它折腰呢五级三晋制？有了五级三节制才能更好的分配我们的财富。五级三晋制，什么意思五级三阶制即将传销成员分为五级：实习业务员、业务组长、业务主任、业务经理、高级业务员，并按这五个级别对下线进行抽成；“三阶”即传销成员的晋升分为三阶：实习业务员、业务组长、业务主任为一阶，业务主任到业务经理为一阶，业务经理到高级业务员为一阶。最顶端的为“老总”，没有出局制。 又叫五级三晋制，被不少非法分子用于非法传销活动

给一个Streaming的Data，未知长度，要求在Streaming结束后返回N个Data，且是等概率的。在听到这个问题的时候简直惊呆了。如果Streaming长度已知为L，当然对于每一个Data，我生成一个N/L的概率即可。但是长度未知，也即概率未知，怎么可能在Data来的时候判断要不要保留这个Data，还能保证是等概率的……百思不得其解。事后一番研究，才发现了这类算法，算法之简单令人惊叹：首先保留前N个Data，对于后面来的Data以N/i的概率选择是否保留，i为当前Data序号，保留的话在原来保留的N的Data中随机剔除一个。最后返回这N的即可。证明也很容易，奇妙得地方在于在计算概率的时候，出现了很长的，可以前后上下不断约掉的分式。相互约去之后剩下的概率刚好是N/L，L为总长度。简直美妙极了！显然这类算法也非常有用，因为在实际问题中会出现大量需要在Streaming的数据中进行Sample，为下一步处理数据做准备的情形。而这竟然有一个O(L)的算法，真是太惊艳了！

TLSF算法主要是面向实时操作系统提出的，对于RTOS而言，执行时间的确定性是最根本的(吞吐量不一定高)，然而传统的动态内存分配器(DMA, Dynamic Memory Allocator)存在两个主要问题 TLSF的提出较好地解决了以上两个问题: 将动态内存的分配与回收时间复杂度都降到了O(1)时间复杂度，并且采用了Good-fit的分配策略保证系统运行时不会产生过多碎片。 TLSF(全称Two-Level Segregated Fit),从命名来看主要分为三部分 TLSF主要采用两级位图(Two-Level Bitmap)与分级空闲块链表(Segregated Free List)的数据结构管理动态内存池(memory pool)以及其中的空闲块(free blocks)，用Good-Fit的策略进行分配。下面我们先简单介绍一下这三者。 还是采用拆分理解的方式，继续把Segregated Free List拆开，探究其设计思路和发展演变过程 链表是内存管理中最常见的数据结构，在一块内存块头部添加一个头结点，记录该block本身的信息以及前后继block的关系。 其中最简单的一种就是 隐式链表 ，链接 所有内存块 , 只记录内存块大小，由于内存块紧密相连，通过头结点指针加内存块大小即可得到下一个内存块的位置。由于没有显式指明内存块的地址，而是通过计算得到，所以又叫做隐式链表。 当需要分配内存时，需要从第一块内存块开始检索，检查该内存块是否被分配以及内存块大小是被满足，直到找到大小合适的空闲块分配出去。 上面提到的隐式链表和显式链表主要问题在于当空闲块个数为n时，检索复杂度在O(n)级别，速度较慢，分级空闲块链表优化了空闲块检索的复杂度，粗略计算大概降到O(log(n))级别。 分级空闲块链表（Segregated Free List）的设计思想是将空闲块按照大小分级，形成了不同块大小范围的分级(class)，组内空闲块用链表链接起来。每次分配时先按分级大小范围查找到相应链表，再从相应链表挨个检索合适的空闲块，如果找不到，就在大小范围更大的一级查找，直到找到合适的块分配出去。 上面我们介绍了分级空闲块链表的原理，但是我们并没有提及如何按照内存块大小分级。TLSF算法引入了位图(Bitmap)来解决这个问题。 当分级空闲块链表碰上位图，动态内存管理结构变化稍微有些大，下面这张图画得还算清晰(能依稀看到分级空闲块链表的影子就好:-P)。 TLSF采用了两级位图(Two-Level Bitmap)来管理不同大小范围的空闲块链(free block lists)。 上图中包含三个虚线矩形框分别是: 有了TLSF的大体框架概念以后，就可以先看一下内存alloc与free的简要流程。(细节下一节结合源码探讨) 内存分配流程 内存释放流程 内存结构和分配释放流程已经有了大致的了解，但是其中还有一个小问题并没有说明： 常规思路是：找到能满足内存请求大小的最小空闲块,就会有下面的流程（以搜索大小为69字节的空闲块为例） 看起来Best-fit 已经很不错了，但仍然还有提升空间。Best-fit策略最主要的问题还在于第三步，仍然需要检索对应范围的那一条空闲块链表，存在潜在的时间复杂度。 Good-fit思路与Best-fit不同之处在于，Good-fit并不保证找到满足需求的最小空闲块，而是 尽可能接近 要分配的大小。 还以上述搜索大小为69字节的空闲块为例，Good-fit并不是找到[68 ~ 70]这一范围，而是比这个范围稍微大一点儿的范围(例如[71 ~ 73])。这样设计的好处就是[71 ~ 73]对应的空闲块链中每一块都能满足需求，不需要检索空闲块链表找到最小的，而是直接取空闲块链中第一块即可。整体上还不会造成太多碎片。 这一节我们扒一扒LiteOS的源码，分析其中的数据结构和内存布局。 空闲块和使用块复用同一数据结构,但在使用时并非所有字段都使用。 主要参考下面这两篇博客，从安装eclipe、配置到项目编译运行，挺完整的,Mac下也没什么问题，就是eclipse有点卡-_- ! Windows10如何安装LiteOS开发环境（一） Windows10如何安装LiteOS开发环境（二） 提个醒：

没有。在复杂性理论上，欧拉函数问题属于NP类问题，这意味着有一个能够在多项式时间内求解这个问题的算法，就可以在多项式时间内验证任何给定的答案。然而，到截止2023年5月30日，还没有已知的多项式时间算法可以完全解决欧拉函数这个问题。

未发现欧拉函数的多项式时间算法。因为这个函数的计算涉及到对n进行分解质因数等复杂的数论计算，时间复杂度较高。目前已知的最优算法时间复杂度为O(sqrt(n))，即根号下n的时间复杂度，称为试除法。此外还有一些快速算法，如Miller-Rabin素性测试、Pollard-Rho等算法，可以用于在多项式时间内计算欧拉函数的某些特殊取值，但并不能算是对欧拉函数的多项式时间算法。

RSA算法中，欧拉函数φ（n）的定义是（）。 A.不超过n其和n互素的正整数个数(正确答案) B.不超过n其和n互素的整数个数 C.和n互素的整数个数 D.和n互素的正整数个数

由于之前搞过2年的ACM竞赛，就给你讲讲我的个人经验吧。首先学习算法，最好要对算法感兴趣，我之前就是因为学了算法然后去参加竞赛，从做题中获得成就感，所以越学越有兴趣。刚开始学的话，可以先看些中文教材，最好先把数据结构学好，清华出版社的《数据结构》就可以了。算法的书可以看王晓东的《算法设计与分析》，吴文虎的教材也不错。之后可以看些英文的经典教材，比如《算法导论》，如果觉得数学功底不够，书的后面有数学知识的补充。算法的学习比较枯燥，要靠一些有意思的题目来辅助，《编程之美》这本书里面有很多有意思的面试题，都是算法相关的，推荐看一下。其实最好还是参加些竞赛，比如ACM，平时也可以到一些在线答题系统去做题，比如poj.org。经常跟牛人讨论些题目，进步会很快的。欢迎来玩算法～

算法导论不需要从头到尾挨着看，作为一本算法字典一样的书来看，看之前最好学过数据结构与算法、离散数学等科目，另外一定要有C或C++语言的基础。我是计算机专业的，现在大三，会不时的翻开看看，要么复习之前学过的算法，要么学一两个新算法，对计算机专业的学生这本书还是应该有的，可以跟着你一直到研究生不离不弃呵呵。另外推荐一本书《数学之美 浪潮之巅》这才是更高层次的有思想的数学算法的好书，跟这本书比什么编程之美就弱爆了。

算法其实无处不在，在计算机编程的每个角落都有算法的身影。无论你将来从事软件开发方面、数据库方面、多媒体、游戏娱乐等等，都需要用到算法，而大学时期积累一些基础的实用的算法是很有益的。虽然现在很多人认为学会几种流行语言，会使用几种开发平台就很了不起，但算法就像基础，以后在实际应用中，懂大部分算法的人可以在几分钟内漂亮解决的问题，有些人就要折腾好几天，所以在大学打好算法基础是十分重要的！

给你数独计算器： http://blog.xunlei.com/web/category.html?uin=mianmiany1978&category_id=143 数独游戏： http://blog.xunlei.com/web/category.html?uin=mianmiany1978&category_id=174 数独算法： http://www.puzzle8.com/suduku/news.asp 数独快速入门（上篇） 数独快速入门（中篇） 数独快速入门（下篇） 唯一解法 唯一候选数法 隐性三链数删减法 隐性数对删减法 三链列删减法 区块删减法 矩形顶点删减法 关键数删减法补充：合格的数独是只有唯一解。 而数独有难易度的分类，找一份报纸注意刊登的数独谜题是1星，还是5星。 在网络上，更分成容易题、进阶题、难题、极难题、超难题.... 一般都是依据需要运用的技巧，而技巧是区分难易的。 数独不用猜测，解题全部是运用逻辑推理。 数独不用电脑程序分析，就可以解的题目是直观法数独题。 而超难题是需要电脑分析，及把全盘标示可选数，那是可选数谜题。 没有所谓解题通则。 1.直观解(一般报纸、书籍) 直观法技巧 直观法技巧 01 (容易级) 唯一解 直观法技巧 02 (容易级) 基本摒除 直观法技巧 03 (进阶级) 宫对行列摒除 直观法技巧 04 (进阶级) 行列对宫摒除 直观法技巧 05 (进阶级) 群组解法 直观法技巧 06 (困难级) X-Wing摒除法01 直观法技巧 06 (困难级) X-Wing摒除法02 直观法技巧 07 (困难级) 数偶摒除法 http://hi.baidu.com/kiwy07/blog/item/181fc482a153f3bd6c8119ab.html 2.可选数(以程序自动生成可选数) Last value in block, row or column Hidden Single in block Hidden Single in row or column Direct Pointing Direct Claiming Direct Hidden Pair Naked Single Direct Hidden Triplet Pointing Claiming Naked Pair, X-Wing, Hidden Pair Naked Triplet, Swordfish, Hidden Triplet XY-Wing, XYZ-Wing Unique rectangles and loops Naked Quad, Jellyfish, Hidden Quad Bivalue Universal Graves Aligned Pair Exclusion Bidirectioal X-Cycles and Y-Cycles Forcing X-Chains Forcing Chains, Bidirectional Cycles Nishio Cell/Region Forcing Chains Dynamic Forcing Chains http://diuf.unifr.ch/people/juillera/Sudoku/FAQ.html 通则无法解的题 直观难题 006589307 030602008 809703500 000891403 394265871 180374000 003026785 000458030 008037200 可选数极难题 970000000 003927000 008410709 300700400 060050070 007040003 105074900 000068507 786000042 不要把谜题解一次列出，而是找出下一步，及他的逻辑推理方法。 不要用猜测。

大学计算机数据结构教材是 严蔚敏版的《数据结构》可以拿来入门。然后可以根据自己的实际情况来安排怎么样学习数据结构。很多人是看一遍书，然后在遇到算法之后再去实现它。在这里列出一些我知道的算法书籍，以供参考。（我也只看过算法导论，编程之美）1. CLRS 算法导论 算法百科全书，只做了前面十几章的习题，便感觉受益无穷。2. Algorithms 算法概论 短小精悍，别据一格，准经典之作。一个坏消息: 同算法导论，该书没有习题答案。好消息：习题很经典，难度也适中，只需花点点时间自己也都能做出来。不好也不坏的消息：我正在写习题的答案，已完成前三章，还剩九章约二百道题，顺利的话二个月之后发布。另有中文版名《算法概论》，我没看过，不知道翻译得怎么样。如果有心的话，还是尽量看原版吧，其实看原版与看中文版花费时间不会相差很大，因为大部分时间其实都花费在做习题上了。作者：向小刚链接：http://www.zhihu.com/question/19987046/answer/13945644来源：知乎著作权归作者所有，转载请联系作者获得授权。

算法的实现需要你对数据结构有充分的理解，我个人觉得数据结构是算法的基础，至少我是先熟悉数据结构再弄算法的，这样接受起来比较快。所以建议你1：先花些时间掌握数据结构知识，比如数据结构基本类型；线性表、树、图、集合的存储表示以及他们的应用，而要想熟练运用这些线性表、树、图、集合，那么又必须要非常熟练栈和队列，因为栈和队列是必不可少的，如果你非常熟练运用栈和队列，那么你肯定能轻松搞定牵涉到线性表、树等这些应用的。2：掌握基本的查找算法和排序算法；因为有了上述数据结构的铺垫，也较容易接受查找和排序算法在计算机内部的组织形式，对于运用计算机思想思考问题有很大的帮助。3：学习常用的算法思想，如分治、贪心、动态规划、回溯等等。学习之后自己动手找一些题目敲敲代码，刚开始可以按照答案敲，慢慢要丢开答案自己来组织思路了。4：要熟悉分析算法的复杂度，因为接着要开始思考代价问题了，包括时间和空间的开销。其实用谁的书都无所谓，只要内容齐全了，而你自己阅读起来接受得更好就用谁的。如果还有时间，推荐你看看朱东生赵建利等的《新编数据结构算法 考研指导》（当时我考研用来辅助看的，里面讲解的递归与非递归之间的转换非常好）。5：如果有兴趣可以看看《编程珠玑》和《编程之美》，有些企业招聘时会从中挑个别题目出题。总之，我觉得数据结构是基础，算法是灵魂。多思考，多运用就能熟能生巧了。工科类的不多动动手那些知识是很容易生疏的。以上观点仅供参考，纯属个人观点。

想学算法就看算法导论吧，算法不分编程语言的，在算法导论里都是伪代码，也就是一种类Pascal代码，一般想看明白算法导论需要多实践，将每章的伪代码用任意一种编程语言实现一下，课后的习题可以选择一些简单的思考一下（导论每章讲的都是基础的经典算法，但是课后习题大部分都很有难度），算法分析算是算法导论的精简版本吧，你也可以看一些相关的其它经典著作比方说挑战编程，编程之美，程序设计的艺术之类的，这方面的好书有很多。对于算法来说最重要的是有良好的数学基础和数学能力，当然还要能熟练的使用一种语言基础语法和数据结构知识。

使用两个栈，分别依元素加入的顺序和其反序保存元素，在适当的时机将元素在两个栈中进行转移，从而模拟队列的操作。令S1中元素的顺序为自底向上与元素添加顺序一致，S2与其相反，则：加入队列时，若S2不空，则将S2中的元素依次出栈，每出栈一个向S1中入栈一个；将入队元素入S1栈；从队列中取出时，若S1不空，则将S1中元素依次出栈，每出栈一个向S2中入栈一个；从S2栈顶出栈一个即队列中取出的元素。用伪代码描述如下：Enqueue(elem) while(!S2.empty()) temp = S2.pop(); S1.push(temp); S1.push(elem);Dequeue() while(!S1.empty()) temp = S1.pop(); S2.push(temp); return S2.pop();

《C语言程序设计》作　　者：郭有强编出版社：清华大学出版社评价：书很利索，该有的都有，如果你还没有一本满意的C语言课本，买它没错。（也可以阅读外国的经典C语言书籍）《C和指针》POINTERSONCKennethA.Reek、徐波人民邮电出版社评价：不算厚的书，纠正对指针的错误理解，这是必读经典，相信会带给你很多思考。（单单一本还不够，继续往后看）《C陷阱与缺陷》AndrewKoenig、高巍人民邮电出版社评价：172页，应当1-2天看完，读完豁然开朗，对C语言常见的陷阱进行剖析，必须经典。《C专家编程》ExpertCProgrammingDeepCSecretsPeterVanDerLinden人民邮电出版社(2008-02出版)评价：200多页，应当2天左右看完，本书读起来很舒坦，不可多得的好书，带你领略语法之外的奥秘，必读经典。②数据结构与算法：《清华大学计算机系列教材u2022数据结构(C语言版)(附光盘1张)》吴伟民、严蔚敏清华大学出版社评价：数据结构都是类C的伪代码描述，初次接触编程的同学可能理解不了，我也一样。我是看严蔚敏视频学会的数据结构，希望这个法对你们也同样有效。《计算机算法设计与分析(第3版)》王晓东电子工业出版社评价：这是我们的课本，不过的确是学习它才把数据结构和算法入门了，为后面进阶做了铺垫。《算法艺术与信息学竞赛u2022算法竞赛入门经典》刘汝佳清华大学出版社评价：了解数据结构怎么用，常用算法与思想，书不厚，但很给力。初学可能有障碍，但这的确是入门经典书籍，请不要放弃。《算法导论(原书第2版)》科曼(CormenT.H.)、等、潘金贵机械工业出版社(2006-09出版)评价：经典中的经典，无需多说，不要问我看哪些内容，负责任的说：有能力就多看点，其实都能看懂，书中的内容与思想将会终身受用。《编程之美:微软技术面试心得》《编程之美》小组电子工业出版社评价：微软出品，像是一本小故事集，将数学和编程之美展露无疑，学起来很轻松，反复回顾收获颇丰。《编程珠玑(第2版)》JonBentley、黄倩、钱丽艳人民邮电出版社评价：主要是数据结构和算法，都是常用的内容，不过作者思维新奇，跟随作者一起思考会碰撞出不少火花，评价非常高的一本书，本人没有顺序阅读，感兴趣的内容翻了翻。《算法艺术与信息学竞赛》刘汝佳清华大学出版社评价：放在最后，因为此书的确很专业，我这点智商也驾驭不了，信息学竞赛必备。《程序员面试宝典(第3版)》欧立奇、刘洋、段韬电子工业出版社评价：这本书很神奇，大二下学期的时候我就买了并看完了，等到大三找工作的时候发现里边的提到的陷阱题目还是有点意思的，C语言掌握的怎么样拿这本书验一验就知道了。《数学之美》(《浪潮之巅》作者吴军最新力作,李开复作序推荐,Google黑板报百万点击)

操作系统概念那本书上有图，电梯就是磁头一直向左然后一直向右这么来来回回。CSCAN就是磁头一直向左，然后再回到右边开始一直向左，类似于示波器的逐行扫描。

免死锁的算法。 要解释银行家算法，必须先解释操作系统安全状态和不安全状态。 安全状态：如果存在一个由系统中所有进程构成的安全序列P1，…，Pn，则系统处于安全状态。安全状态一定是没有死锁发生。 不安全状态:不存在一个安全序列。不安全状态不一定导致死锁。 那么什么是安全序列呢？ 安全序列：一个进程序列是安全的，如果对于每一个进程Pi(1≤i≤n），它以后尚需要的资源量不超过系统当前剩余资源量与所有进程Pj (j < i )当前占有资源量之和。 银行家算法： 我们可以把操作系统看作是银行家，操作系统管理的资源相当于银行家管理的资金，进程向操作系统请求分配资源相当于用户向银行家贷款。操作系统按照银行家制定的规则为进程分配资源，当进程首次申请资源时，要测试该进程对资源的最大需求量，如果系统现存的资源可以满足它的最大需求量则按当前的申请量分配资源，否则就推迟分配。当进程在执行中继续申请资源时，先测试该进程已占用的资源数与本次申请的资源数之和是否超过了该进程对资源的最大需求量。若超过则拒绝分配资源，若没有超过则再测试系统现存的资源能否满足该进程尚需的最大资源量，若能满足则按当前的申请量分配资源，否则也要推迟分配。 算法： n：系统中进程的总数 m：资源类总数 Available: ARRAY[1..m] of integer; Max: ARRAY[1..n,1..m] of integer; Allocation: ARRAY[1..n,1..m] of integer; Need: ARRAY[1..n,1..m] of integer; Request: ARRAY[1..n,1..m] of integer; 符号说明： Available 可用剩余资源 Max 最大需求 Allocation 已分配资源 Need 需求资源 Request 请求资源 当进程pi提出资源申请时，系统执行下列 步骤：(“=”为赋值符号，“==”为等号) step（1）若Request<=Need, goto step（2）；否则错误返回 step（2）若Request<=Available, goto step（3）；否则进程等待 step（3）假设系统分配了资源，则有： Available=Available-Request; Allocation=Allocation+Request; Need=Need-Request 若系统新状态是安全的，则分配完成 若系统新状态是不安全的，则恢复原状态，进程等待 为进行安全性检查，定义数据结构： Work:ARRAY[1..m] of integer; Finish:ARRAY[1..n] of Boolean; 安全性检查的步骤： step (1): Work=Available; Finish=false; step (2) 寻找满足条件的i： a.Finish==false; b.Need<=Work; 如果不存在，goto step(4) step(3) Work=Work+Allocation; Finish=true; goto step(2) step (4) 若对所有i,Finish=true,则系统处于安全状态，否则处于不安全状态 /* 银行家算法，操作系统概念(OS concepts Six Edition) reedit by Johnny hagen，SCAU，run at vc6.0 */ #include "malloc.h" #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #define alloclen sizeof(struct allocation) #define maxlen sizeof(struct max) #define avalen sizeof(struct available) #define needlen sizeof(struct need) #define finilen sizeof(struct finish) #define pathlen sizeof(struct path) struct allocation { int value; struct allocation *next; }; struct max { int value; struct max *next; }; struct available /*可用资源数*/ { int value; struct available *next; }; struct need /*需求资源数*/ { int value; struct need *next; }; struct path { int value; struct path *next; }; struct finish { int stat; struct finish *next; }; int main() { int row,colum,status=0,i,j,t,temp,processtest; struct allocation *allochead,*alloc1,*alloc2,*alloctemp; struct max *maxhead,*maxium1,*maxium2,*maxtemp; struct available *avahead,*available1,*available2,*workhead,*work1,*work2,*worktemp,*worktemp1; struct need *needhead,*need1,*need2,*needtemp; struct finish *finihead,*finish1,*finish2,*finishtemp; struct path *pathhead,*path1,*path2; printf(" 请输入系统资源的种类数:"); scanf("%d",&colum); printf("请输入现时内存中的进程数:"); scanf("%d",&row); printf("请输入已分配资源矩阵: "); for(i=0;i<row;i++) { for (j=0;j<colum;j++) { printf("请输入已分配给进程 p%d 的 %c 种系统资源:",i,"A"+j); if(status==0) { allochead=alloc1=alloc2=(struct allocation*)malloc(alloclen); alloc1->next=alloc2->next=NULL; scanf("%d",&allochead->value); status++; } else { alloc2=(struct allocation *)malloc(alloclen); scanf("%d,%d",&alloc2->value); if(status==1) { allochead->next=alloc2; status++; } alloc1->next=alloc2; alloc1=alloc2; } } } alloc2->next=NULL; status=0; printf("请输入最大需求矩阵: "); for(i=0;i<row;i++) { for (j=0;j<colum;j++) { printf("请输入进程 p%d 种类 %c 系统资源最大需求:",i,"A"+j); if(status==0) { maxhead=maxium1=maxium2=(struct max*)malloc(maxlen); maxium1->next=maxium2->next=NULL; scanf("%d",&maxium1->value); status++; } else { maxium2=(struct max *)malloc(maxlen); scanf("%d,%d",&maxium2->value); if(status==1) { maxhead->next=maxium2; status++; } maxium1->next=maxium2; maxium1=maxium2; } } } maxium2->next=NULL; status=0; printf("请输入现时系统剩余的资源矩阵: "); for (j=0;j<colum;j++) { printf("种类 %c 的系统资源剩余:","A"+j); if(status==0) { avahead=available1=available2=(struct available*)malloc(avalen); workhead=work1=work2=(struct available*)malloc(avalen); available1->next=available2->next=NULL; work1->next=work2->next=NULL; scanf("%d",&available1->value); work1->value=available1->value; status++; } else { available2=(struct available*)malloc(avalen); work2=(struct available*)malloc(avalen); scanf("%d,%d",&available2->value); work2->value=available2->value; if(status==1) { avahead->next=available2; workhead->next=work2; status++; } available1->next=available2; available1=available2; work1->next=work2; work1=work2; } } available2->next=NULL; work2->next=NULL; status=0; alloctemp=allochead; maxtemp=maxhead; for(i=0;i<row;i++) for (j=0;j<colum;j++) { if(status==0) { needhead=need1=need2=(struct need*)malloc(needlen); need1->next=need2->next=NULL; need1->value=maxtemp->value-alloctemp->value; status++; } else { need2=(struct need *)malloc(needlen); need2->value=(maxtemp->value)-(alloctemp->value); if(status==1) { needhead->next=need2; status++; } need1->next=need2; need1=need2; } maxtemp=maxtemp->next; alloctemp=alloctemp->next; } need2->next=NULL; status=0; for(i=0;i<row;i++) { if(status==0) { finihead=finish1=finish2=(struct finish*)malloc(finilen); finish1->next=finish2->next=NULL; finish1->stat=0; status++; } else { finish2=(struct finish*)malloc(finilen); finish2->stat=0; if(status==1) { finihead->next=finish2; status++; } finish1->next=finish2; finish1=finish2; } } finish2->next=NULL; /*Initialization compleated*/ status=0; processtest=0; for(temp=0;temp<row;temp++) { alloctemp=allochead; needtemp=needhead; finishtemp=finihead; worktemp=workhead; for(i=0;i<row;i++) { worktemp1=worktemp; if(finishtemp->stat==0) { for(j=0;j<colum;j++,needtemp=needtemp->next,worktemp=worktemp->next) if(needtemp->value<=worktemp->value) processtest++; if(processtest==colum) { for(j=0;j<colum;j++) { worktemp1->value+=alloctemp->value; worktemp1=worktemp1->next; alloctemp=alloctemp->next; } if(status==0) { pathhead=path1=path2=(struct path*)malloc(pathlen); path1->next=path2->next=NULL; path1->value=i; status++; } else { path2=(struct path*)malloc(pathlen); path2->value=i; if(status==1) { pathhead->next=path2; status++; } path1->next=path2; path1=path2; } finishtemp->stat=1; } else { for(t=0;t<colum;t++) alloctemp=alloctemp->next; finishtemp->stat=0; } } else for(t=0;t<colum;t++) { needtemp=needtemp->next; alloctemp=alloctemp->next; } processtest=0; worktemp=workhead; finishtemp=finishtemp->next; } } path2->next=NULL; finishtemp=finihead; for(temp=0;temp<row;temp++) { if(finishtemp->stat==0) { printf(" 系统处于非安全状态! "); exit(0); } finishtemp=finishtemp->next; } printf(" 系统处于安全状态. "); printf(" 安全序列为: "); do { printf("p%d ",pathhead->value); } while(pathhead=pathhead->next); printf(" "); return 0; }另外,站长团上有产品团购,便宜有保证

免死锁的算法。 要解释银行家算法，必须先解释操作系统安全状态和不安全状态。 安全状态：如果存在一个由系统中所有进程构成的安全序列P1，…，Pn，则系统处于安全状态。安全状态一定是没有死锁发生。 不安全状态:不存在一个安全序列。不安全状态不一定导致死锁。 那么什么是安全序列呢？ 安全序列：一个进程序列是安全的，如果对于每一个进程Pi(1≤i≤n），它以后尚需要的资源量不超过系统当前剩余资源量与所有进程Pj (j < i )当前占有资源量之和。 银行家算法： 我们可以把操作系统看作是银行家，操作系统管理的资源相当于银行家管理的资金，进程向操作系统请求分配资源相当于用户向银行家贷款。操作系统按照银行家制定的规则为进程分配资源，当进程首次申请资源时，要测试该进程对资源的最大需求量，如果系统现存的资源可以满足它的最大需求量则按当前的申请量分配资源，否则就推迟分配。当进程在执行中继续申请资源时，先测试该进程已占用的资源数与本次申请的资源数之和是否超过了该进程对资源的最大需求量。若超过则拒绝分配资源，若没有超过则再测试系统现存的资源能否满足该进程尚需的最大资源量，若能满足则按当前的申请量分配资源，否则也要推迟分配。 算法： n：系统中进程的总数 m：资源类总数 Available: ARRAY[1..m] of integer; Max: ARRAY[1..n,1..m] of integer; Allocation: ARRAY[1..n,1..m] of integer; Need: ARRAY[1..n,1..m] of integer; Request: ARRAY[1..n,1..m] of integer; 符号说明： Available 可用剩余资源 Max 最大需求 Allocation 已分配资源 Need 需求资源 Request 请求资源 当进程pi提出资源申请时，系统执行下列 步骤：(“=”为赋值符号，“==”为等号) step（1）若Request<=Need, goto step（2）；否则错误返回 step（2）若Request<=Available, goto step（3）；否则进程等待 step（3）假设系统分配了资源，则有： Available=Available-Request; Allocation=Allocation+Request; Need=Need-Request 若系统新状态是安全的，则分配完成 若系统新状态是不安全的，则恢复原状态，进程等待 为进行安全性检查，定义数据结构： Work:ARRAY[1..m] of integer; Finish:ARRAY[1..n] of Boolean; 安全性检查的步骤： step (1): Work=Available; Finish=false; step (2) 寻找满足条件的i： a.Finish==false; b.Need<=Work; 如果不存在，goto step(4) step(3) Work=Work+Allocation; Finish=true; goto step(2) step (4) 若对所有i,Finish=true,则系统处于安全状态，否则处于不安全状态 /* 银行家算法，操作系统概念(OS concepts Six Edition) reedit by Johnny hagen，SCAU，run at vc6.0 */ #include "malloc.h" #include "stdio.h" #include "stdlib.h" #define alloclen sizeof(struct allocation) #define maxlen sizeof(struct max) #define avalen sizeof(struct available) #define needlen sizeof(struct need) #define finilen sizeof(struct finish) #define pathlen sizeof(struct path) struct allocation { int value; struct allocation *next; }; struct max { int value; struct max *next; }; struct available /*可用资源数*/ { int value; struct available *next; }; struct need /*需求资源数*/ { int value; struct need *next; }; struct path { int value; struct path *next; }; struct finish { int stat; struct finish *next; }; int main() { int row,colum,status=0,i,j,t,temp,processtest; struct allocation *allochead,*alloc1,*alloc2,*alloctemp; struct max *maxhead,*maxium1,*maxium2,*maxtemp; struct available *avahead,*available1,*available2,*workhead,*work1,*work2,*worktemp,*worktemp1; struct need *needhead,*need1,*need2,*needtemp; struct finish *finihead,*finish1,*finish2,*finishtemp; struct path *pathhead,*path1,*path2; printf(" 请输入系统资源的种类数:"); scanf("%d",&colum); printf("请输入现时内存中的进程数:"); scanf("%d",&row); printf("请输入已分配资源矩阵: "); for(i=0;i<row;i++) { for (j=0;j<colum;j++) { printf("请输入已分配给进程 p%d 的 %c 种系统资源:",i,"A"+j); if(status==0) { allochead=alloc1=alloc2=(struct allocation*)malloc(alloclen); alloc1->next=alloc2->next=NULL; scanf("%d",&allochead->value); status++; } else { alloc2=(struct allocation *)malloc(alloclen); scanf("%d,%d",&alloc2->value); if(status==1) { allochead->next=alloc2; status++; } alloc1->next=alloc2; alloc1=alloc2; } } } alloc2->next=NULL; status=0; printf("请输入最大需求矩阵: "); for(i=0;i<row;i++) { for (j=0;j<colum;j++) { printf("请输入进程 p%d 种类 %c 系统资源最大需求:",i,"A"+j); if(status==0) { maxhead=maxium1=maxium2=(struct max*)malloc(maxlen); maxium1->next=maxium2->next=NULL; scanf("%d",&maxium1->value); status++; } else { maxium2=(struct max *)malloc(maxlen); scanf("%d,%d",&maxium2->value); if(status==1) { maxhead->next=maxium2; status++; } maxium1->next=maxium2; maxium1=maxium2; } } } maxium2->next=NULL; status=0; printf("请输入现时系统剩余的资源矩阵: "); for (j=0;j<colum;j++) { printf("种类 %c 的系统资源剩余:","A"+j); if(status==0) { avahead=available1=available2=(struct available*)malloc(avalen); workhead=work1=work2=(struct available*)malloc(avalen); available1->next=available2->next=NULL; work1->next=work2->next=NULL; scanf("%d",&available1->value); work1->value=available1->value; status++; } else { available2=(struct available*)malloc(avalen); work2=(struct available*)malloc(avalen); scanf("%d,%d",&available2->value); work2->value=available2->value; if(status==1) { avahead->next=available2; workhead->next=work2; status++; } available1->next=available2; available1=available2; work1->next=work2; work1=work2; } } available2->next=NULL; work2->next=NULL; status=0; alloctemp=allochead; maxtemp=maxhead; for(i=0;i<row;i++) for (j=0;j<colum;j++) { if(status==0) { needhead=need1=need2=(struct need*)malloc(needlen); need1->next=need2->next=NULL; need1->value=maxtemp->value-alloctemp->value; status++; } else { need2=(struct need *)malloc(needlen); need2->value=(maxtemp->value)-(alloctemp->value); if(status==1) { needhead->next=need2; status++; } need1->next=need2; need1=need2; } maxtemp=maxtemp->next; alloctemp=alloctemp->next; } need2->next=NULL; status=0; for(i=0;i<row;i++) { if(status==0) { finihead=finish1=finish2=(struct finish*)malloc(finilen); finish1->next=finish2->next=NULL; finish1->stat=0; status++; } else { finish2=(struct finish*)malloc(finilen); finish2->stat=0; if(status==1) { finihead->next=finish2; status++; } finish1->next=finish2; finish1=finish2; } } finish2->next=NULL; /*Initialization compleated*/ status=0; processtest=0; for(temp=0;temp<row;temp++) { alloctemp=allochead; needtemp=needhead; finishtemp=finihead; worktemp=workhead; for(i=0;i<row;i++) { worktemp1=worktemp; if(finishtemp->stat==0) { for(j=0;j<colum;j++,needtemp=needtemp->next,worktemp=worktemp->next) if(needtemp->value<=worktemp->value) processtest++; if(processtest==colum) { for(j=0;j<colum;j++) { worktemp1->value+=alloctemp->value; worktemp1=worktemp1->next; alloctemp=alloctemp->next; } if(status==0) { pathhead=path1=path2=(struct path*)malloc(pathlen); path1->next=path2->next=NULL; path1->value=i; status++; } else { path2=(struct path*)malloc(pathlen); path2->value=i; if(status==1) { pathhead->next=path2; status++; } path1->next=path2; path1=path2; } finishtemp->stat=1; } else { for(t=0;t<colum;t++) alloctemp=alloctemp->next; finishtemp->stat=0; } } else for(t=0;t<colum;t++) { needtemp=needtemp->next; alloctemp=alloctemp->next; } processtest=0; worktemp=workhead; finishtemp=finishtemp->next; } } path2->next=NULL; finishtemp=finihead; for(temp=0;temp<row;temp++) { if(finishtemp->stat==0) { printf(" 系统处于非安全状态! "); exit(0); } finishtemp=finishtemp->next; } printf(" 系统处于安全状态. "); printf(" 安全序列为: "); do { printf("p%d ",pathhead->value); } while(pathhead=pathhead->next); printf(" "); return 0; }另外,虚机团上产品团购,超级便宜

小妹这厢有礼了。。^ — ^ 感觉饿这样说会更好这个又简单又复杂，只对这句话“THERE IS A CIPHER”加解密简单，但对所有的语句，最后一步之前也简单，但是"分出空格，就可以得到原文了： "妹子，我怎么知道单词是什么样的

你好，关于DFS判断有向图是否存在回路的问题，我本人编写的考研资料中有相关的原创总结，希望对你有帮助，转载还请注明原创出处：《大连理工大学软件学院887专业课（2021版）》。如有问题可以加我QQ601964408交流。法一：利用递归方式，在DFS对图进行遍历时，将遍历过的顶点放入栈中，如果新遍历的顶点已经存在于递归栈中，则说明存在一个反向边，即存在一个环。此时栈中结点刚好是环路中的所有结点！注意该方法没办法用DFS的非递归方法实现，因为非递归方法中，利用出栈的结点获取下一个邻接点入栈，和递归方式不同的地方在于，即使图中有环，非递归方法中的栈也无法存储环上的结点。（DFS的非递归详见本小结后续的代码总结部分）代码实现如下：void HasCycle ( Graph G ) {bool visited [MAX_VERTEX_NUM] ; //访问标记数组bool recursionStack [MAX_VERTEX_NUM] ; //标记该点是否在栈中for ( i=0 ; i<G.vexnum ; i++) {//mark all the vertices as not visited and not part of recursion stack//标记所有结点均未访问以及不在栈中visited [i] = FALSE ; recursionStack [i] = FALSE ;}//call the recursive helper function to detect cycle in different DFS trees//调用辅助递归函数以检测不同DFS树种的环路for ( int i =0 ; i < G.vexnum ; i++ ) //每次检测一个连通图if ( CheckCyclic ( G , i , VISITED , recursionStack ) ) ; return true ; //存在回路return false ; //不存在回路} bool CheckCyclic ( Graph G , int v , bool [ ] visited , bool [ ] recursionStack ) {if ( visited [v] == FALSE) {//mark the current nodes as visited and part of recursion stack//将当前结点的标记数组和递归栈标记，置为已访问visited [v] = TRUE ;recursionStack [v] = TRUE ; //recursion for all the vertices adjacent to this vertex//递归该顶点附近的所有顶点for ( Edge e = G.FirstEdge(v) ; G.IsEdge(e) ; e=G.NextEdge(e) ) {//判断下一结点未被访问，进入递归函数判断是否有环if ( visited [G.ToVertex(e) ] == FALSE &&CheckCyclic ( G , G.ToVertex(e) , visited , recursionStack) )return TRUE ;//当下一结点已经访问过，并且已经在栈中，判断有环else if ( recusionStack (G.ToVertex(e) ) == TRUE )return TRUE ;}//end_for}//end_if //remove the vertex from recursion stack//从递归栈种移除该结点recursionStack [v] = FALSE ;return false ; //判断无环}--------------------------------------------------------------------------------------------------法二：本方法与法一非常相似，方法一中存在三种情况，还未入栈时表示未被访问过的点；在栈中时表示已经被访问过但是还没有递归结束；从栈中出栈时表示递归结束，即后代也全部被访问过了。上述三种情况分别用 -1，0，1三种状态来标记点。针对上述思路，假设正在处理点v，那么v的状态是0，其余正在处理的结点的状态也是0，如果从状态0的结点遍历到状态为0的结点，那么就存在环。此时所有状态为0的结点构成了一个环！发现存在环时遍历输出state数组即可，不过该方法输出时不是按照环路的顺序输出；如果需要顺序输出环路，可增加一个cycle数组，每次记录环路的起点位置i。用cycle[i]记录结点i的下一个结点编号。利用递归的方式输出cycle数组即可得到回路顺序。代码实现：bool Found = FALSE ; //标记是否发现环路void HasCycle ( Graph G ) {int state [MAX_VERTEX_NUM] ; //结点状态标识数组for ( i=0 ; i<G.vexnum ; i++) {state [i] = -1 ; }for ( int i =0 ; i < G.vexnum ; i++ ) { //每次检测一个连通图CheckCyclic ( G , i , state )；if ( Found == TRUE ) ; //存在回路return true ;}return false ; //不存在回路} void CheckCyclic ( Graph G , int v , int [ ] state ) {if ( state [v] == -1) { //如果未访问过state [v] = 0 ; //改变该点的状态for ( Edge e = G.FirstEdge(v) ; G.IsEdge(e) ; e=G.NextEdge(e) ) {if ( state [ G.ToVertex(e) ] == -1 ) CheckCyclic ( G , G.ToVertex(e) , state )else if ( state [ G.ToVertex(e) ] == 0 ) //该图有环Found = TRUE ;}//end_for}//end_if state [v] = 1 ; //该点递归结束，即后代也访问完}

function [Ncut] = graphcuts(I,pad,MAXVAL)% function [Ncut] = graphcuts(I)% Input: I image% pad: spatial connectivity; eg. 3% MAXVAL: maximum image value% Output: Ncut: Binary map 0 or 1 corresponding to image segmentationI = double(I); [H,W] = size(I);% Find weights between nodes I1 and I2, w = exp(a*abs(I1-I2));% Set a to have a weight of 0.01 for diff = MAXVALa = log(0.01)/MAXVAL; x = [0:MAXVAL/100:MAXVAL]"; y = exp(a*x);figure;plot(x,y);xlabel("intensity diff");ylabel("weights"); title("weights")ws = 2*pad + 1;if(ws <= 3)ws = 3;end%Build the weight matrixdisp("Building Weight Matrix"); close all; ticWM = zeros(H*W,H*W); countWM = 0;for kk = 1:Wfor jj = 1:Hmask = logical(zeros(H,W));cs = kk-pad; ce = kk+pad; rs = jj-pad; re = jj+pad;if(cs<1) cs = 1; end;if(ce>W)ce = W; end;if(rs<1) rs = 1;end;if(re>H) re = H; end;mask(rs:re,cs:ce) = 1;idx = find(mask==1);p = abs(I(idx) - I(jj,kk)); p = exp(a*p);countWM = countWM + 1; WM(countWM,idx) = p(:)";endendttime = toc; disp(sprintf("Time for generating weight matrix = %f",ttime)); clear countWM% Weight between a node and iteself is 0for jj = 1:H*W WM(jj,jj) = 0; end; WM = sparse(WM);% Shi and Malik Algorithm: second smallest eigen vectordisp("Finding Eigen Vector");d = sum(WM,2); D = diag(d); ticB = (D-WM); B = (B+B")/2; OPTS.disp = 0;[v,d,flag] = eigs(B,D,2,"SA",OPTS); ttime = toc;disp(sprintf("Time for finding eigen vector = %f",ttime)); clear OPTSy = v(:,2);Ncut = reshape(y,H,W);Ncut = Ncut > 0;

根据谱聚类算法所使用的划分准则，可以把算法分为二路谱聚类算法和多路谱聚类算法，前者使用2-way划分准则而后者使用k-way划分准则。 PF算法。Perona和Freeman提出用相似度矩阵W最大特征值所对应的特征向量进行聚类指出对于块对角相似矩阵，特征向量中非零值对应的点属于同一类，零值对应的点属于另外一类。SM算法。Meliu0103指出Ncut和MNcut的差异之处仅在于所使用的谱映射不同。多路规范割集准则在实际应用中合理有效，但其优化问题通常难以解决。Shi和Malik认为第二小特征值对应的特征向量，即Fiedler向量包含了图的划分信息，根据启发式规则在此向量中寻找划分点i使在该点上得到的Ncut(A,B)值最小，最后把向量中的值与Ncut准则函数的最小值进行比较，大于等于该值的点划分为一类，小于该值的点则划分到另外一类。SLH算法。SLH重定位算法计算相似度矩阵W的前k个特征向量，参数k需要事先指定。KVV算法。根据启发式规则在Fiedler向量中寻找划分点i使在该点上得到的Rcut(A,B)值最小的划分点，与SM算法相似；不同之处仅在于SM算法是寻找使Ncut(A,B)值最小的划分点。虽然在实际问题中KVV算法存在运行速度相对较慢的缺陷，但是算法减少了过分割的可能性。Mcut算法。Ding根据谱图理论将最小最大割集准则函数的最优化问题转化为下式的第二小特征值的求解。 NJW算法。Ng，Jordan等人选取拉普拉斯矩阵的前k个最大特征值对应的特征向量构造新的向量空间R，在这个新的空间内建起与原始数据的对应关系，然后进行聚类。田铮和李小斌等人利用矩阵的扰动理论逐步分析了理想情形、分块情形和一般情形下权矩阵的谱和特征向量与聚类之间的关系[69]：顶点集合V的类内离散程度充分小而类间离散程度充分大时，V 中所有顶点可以划分成的数目与相似度矩阵W特征值中大于1的特征值的数目相等。同时特征值的大小可以在一定程度上反映每一类所包含顶点的个数。相似度矩阵W的前k个单位正交特征向量组成的矩阵X 的行向量之间的夹角可以用来计算两个顶点是否属于同一类，如果属于同一类，那么这对应的行向量接近于相互平行；反之对应的行向量接近于相互正交。理想情况中，V中两个顶点属于同一类时，相应的行向量相互平行；属于不同的类，相应的行向量相互正交。MS算法[70]。Meilu0103把基于马尔可夫链随机游动过程的概率转移矩阵运用到相似度矩阵的构造中，研究了这种随机游动的概率转移矩阵的特征值和特征向量，在随机游动的框架下了对Ncut进行了概率解释。该算法是用随机游动矩阵P的前k个非零特征值对应的特征向量构造矩阵，然后将矩阵中的行看成R空间中的点进行聚类，步骤与NJW算法相似。MS算法在实际的图像分割中取得了良好的效果，但是度矩阵D中对角线元素值之间存在较大的差别时就会导致较差的聚类效果。

倒排索引表中的每一项都包括一个属性值和具有该属性值的各记录的地址。由于不是由记录来确定属性值，而是由属性值来确定记录的位置，因而称为倒排索引(inverted index)。带有倒排索引的文件我们称为倒排索引文件，简称倒排文件。建立全文索引中有两项非常重要，一个是如何对文本进行分词，一是建立索引的数据结构。分词的方法基本上是二元分词法、最大匹配法和统计方法。索引的数据结构基本上采用倒排索引的结构。分词的好坏关系到查询的准确程度和生成的索引的大小。在中文分词发展中，早期经常使用分词方式是二元分词法，该方法的基本原理是将包含中文的句子进行二元分割，不考虑单词含义，只对二元单词进行索引。因此该方法所分出的单词数量较多，从而产生的索引数量巨大，查询中会将无用的数据检索出来，好处是算法简单不会漏掉检索的数据。之后又发展出最大匹配分词方法，该方法又分为正向最大分词和逆向最大分词。其原理和查字典类似，对常用单词生成一个词典，分析句子的过程中最大的匹配字典中的单词，从而将句子拆分为有意义的单词链。最大匹配法中正向分词方法对偏正式词语的分辨容易产生错误，比如“首饰和服装”会将“和服”作为单词分出。达梦数据库采用的是改进的逆向最大分词方法，该分词方法较正向正确率有所提高。最为复杂的是通过统计方式进行分词的方法。该方法采用隐式马尔科夫链，也就是后一个单词出现的概率依靠于前一个单词出现的概率，最后统计所有单词出现的概率的最大为分词的依据。这个方法对新名词和地名的识别要远远高于最大匹配法，准确度随着取样文本的数量的增大而提高。二元分词方法和统计方法是不依赖于词典的，而最大匹配法分词方法是依赖于词典的，词典的内容决定分词结构的好坏。全文检索的索引被称为倒排索引，之所以成为倒排索引，是因为将每一个单词作为索引项，根据该索引项查找包含该单词的文本。因此，索引都是单词和唯一记录文本的标示是一对多的关系。将索引单词排序，根据排序后的单词定位包含该单词的文本。 步骤1）读取一整条句子到变量str中，转到步骤2 步骤2）从句子的尾端读取1个字到变量word中，转到步骤3 步骤3）在字典查找word中保存的单词。如果存在则保存word，转到步骤4，否则转到步骤5） 步骤4）如果是字典中最大单词或者超过最大单词数（认定为新词），从句尾去掉该单词，返回步骤2 步骤5）读取前一个字到word中，构成新单词，转到步骤3）词库的内存数据结构和词库中单词的匹配算法 内存中单词采用层次结构保存 假设字典中有如下的单词：中国 中华民国 国家 人民 民主 在内存中按照如下方式按层排列，其中每一个方块代表一个字，箭头所指向为该单词的前一个字

张黎刚认为，大数据将在人类未来健康管理中发挥重要作用。经过加速的发展，算法医疗就是依托各类精准的数据分析，医疗诊断不再单一的凭借医生的经验，而是通过人工智能，可以将成百上千顶级医生的专业经验复制下来。以此更好的服务患者，

机器人研究的问题包含许许多多的领域，我们常见的几个研究的问题包括：建图(Mapping)、定位(Localization)和路径规划（Path Planning），如果机器人带有机械臂，那么运动规划（Motion Planning）也是重要的一个环节，SLAM需要机器人在未知的环境中逐步建立起地图，然后根据地区确定自身位置，从而进一步定位。 ROS系统通常由大量节点组成，其中任何一个节点均可以通过发布/订阅的方式与其他节点进行通信。举例来说，机器人上的一个位置传感器如雷达单元就可以作为ROS的一个节点，雷达单元可以以信息流的方式发布雷达获得的信息，发布的信息可以被其他节点如导航单元、路径规划单元获得。 ROS的通信机制： ROS（机器人操作系统）中SLAM的一些功能包，也就是一些常用的SLAM算法，例如Gmapping、Karto、Hector、Cartographer等算法。我们不会去关注算法背后的数学原理，而是更注重工程实现上的方法，告诉你SLAM算法包是如何工作的，怎样快速的搭建起SLAM算法。 地图 ： ROS中的地图很好理解，就是一张普通的灰度图像，通常为pgm格式。这张图像上的黑色像素表示障碍物，白色像素表示可行区域，灰色是未探索的区域 地图在ROS中是以Topic的形式维护和呈现的，这个Topic名称就叫做 /map ，由于 /map 中实际上存储的是一张图片，为了减少不必要的开销，这个Topic往往采用锁存（latched）的方式来发布。地图如果没有更新，就维持着上次发布的内容不变，此时如果有新的订阅者订阅消息，这时只会收到一个 /map 的消息，也就是上次发布的消息；只有地图更新了（比如SLAM又建出来新的地图），这时 /map 才会发布新的内容。 这种方式非常适合变动较慢、相对固定的数据（例如地图），然后只发布一次，相比于同样的消息不定的发布，锁存的方式既可以减少通信中对带宽的占用，也可以减少消息资源维护的开销。 Gmapping ，Gmapping算法是目前基于激光雷达和里程计方案里面比较可靠和成熟的一个算法，它基于粒子滤波，采用RBPF的方法效果稳定，许多基于ROS的机器人都跑的是gmapping_slam。 gmapping的作用是根据激光雷达和里程计（Odometry）的信息，对环境地图进行构建，并且对自身状态进行估计。因此它得输入应当包括激光雷达和里程计的数据，而输出应当有自身位置和地图。 论文支撑：R-LINS: A Robocentric Lidar-Inertial State Estimator for Robust and Efficient Navigation 6轴 IMU：高频，聚焦自身运动，不采集外界环境数据 3D LiDAR：低频，聚焦车体运动，采集外界环境数据 R-LINS使用以上两种传感器来估计机器人的运动姿态， 对于任一传感器而言，单独的依靠自己的数据是很难实现地图构建的， 比如纯雷达模型使用的传感器是激光雷达，可以很好的探测到外界的环境信息。但是，同样的，也会受到这些信息的干扰，再长时间的运算中会产生一定的累计误差。为了防止这种误差干扰到后续的地图构建中，需要使用另一种传感器来矫正机器人自身的位姿信息， 即IMU传感器，IMU传感器由于是自身运动估计的传感器，所以，采集的都是自身运动的姿态信息。可以很好的矫正激光雷达里程计的位姿信息。所以，通常使用激光雷达和惯导来进行数据融合，实现姿态信息的矫正。 一共分为三大块：

华为拍月亮是真的。华为是如何清晰拍摄月亮照片的原理。据悉，华为首先通过拍摄界面识别到月亮图像，然后会自动进入月亮模式，并自动对焦月亮。通过采取多帧不同曝光的方式得到月亮图像，再对多帧图像进行分别处理。最终，得到清晰的月亮、背景和其他物体图像，再将这些画面元素合成在一起，从而得到一张清晰的月亮照片及环境背景。不难发现，华为清晰拍摄月亮的原理，是采用了多帧处理后进行合成的技术，通过这种办法，可以让非专业的手机用户也能拍摄出轮廓清晰且美丽的月亮，提高用户的拍摄体验。“P月亮”事件回顾：此前，知名评测机构爱否科技高级主笔王跃琨曾发微博表示，华为P30 Pro拍月亮“好像是P上去的”。他认为，华为P30 Pro是通过自动识别拍摄物体是月亮，然后从内部的月亮图片中选一个清晰的月亮图像P上去。随后，王跃琨又发微博称：“之前说是‘P"出来的确实有歧义，说是‘AI计算出来的"比较准确。当‘月亮上"的纹理不是环形坑、而是其他东西（比如内裤）时，手机也会给它处理成环形坑的样子，但起码说明没有内置一个月亮图片直接叠上去。”作为一个粉丝众多的微博大V，王跃琨的“华为P30 Pro拍月亮究竟是AI算法还是‘P"出来的”这一话题，也引发各路大v和网友讨论。4月16日，舆论压力之下，爱否科技发布声明称，王跃琨因为测试不严谨，误导用户煽动情绪而被开除。随后，知乎答主＠小城以及多位测评博主经过对华为P30 Pro拍月亮的测试后表示，华为 P30 上的月亮模式下，一旦AI识别为月亮，便会触发某些算法功能，对月亮图案进行优化P图。不过在此期间，华为方面却一直未对“月亮P图说”有过相关解释。时至今日，相信这一事件也有了定论。

这种要么装要么不装，应该采用动态规划算法解决吧

种群适应度就是演化的目标啊，比如说01背包问题，一个背包中所放物品的价值就是适应度，通过不断的变异交叉，适应度会发生改变，每次只选出适应度更高的个体就好了

#include<iostream>using namespace std;int max(int a,int b){ a=a>b?a:b; return a;}int Knapsack(int n,int c,int w[],int v[],int x[]){ int i,j; int a[n+1][c+1]; for(i=0;i<=n;i++)a[i][0]=0;//初始化第0列 for(j=0;j<=c;j++)a[0][j]=0;//初始化第0行 for(i=1;i<=n;i++)//计算第i行，进行第i次迭代 for(j=1;j<=c;j++) if(j<w[i]) a[i][j]=a[i-1][j]; else a[i][j]=max(a[i-1][j],a[i-1][j-w[i]]+v[i]); j=c;//求装入背包的物品 for(i=n;i>0;i--) { if(a[i][j]>a[i-1][j]) { x[i]=1; j=j-w[i]; } else x[i]=0; } return a[n][c];//返回最大值 }int main(){ int n=5,c=10,x[n]; int w[6]={0,2,2,6,5,4};//w[]数组和v[]数组分别装物品重量和对应的价值，由于函数问题，w[0]和v[0]必须装0，或改动函数也可以不必这样 int v[6]={0,6,3,5,4,6}; n=Knapsack(n,c,w,v,x); cout<<n<<endl; system("pause"); return 0;}

numpy是科学计算用的。主要是那个array，比较节约内存，而且矩阵运算方便。成为python科学计算的利器。matplotlib是用于可视化的。只先学会XY的散点图，再加一个柱状图就可以了。其它的都可以暂时不学。几句话就成了。不用找本书。找个例子代码看完就会了。这两个只是计算用的。与机器学习有点儿关联。但还不是机器学习。 机器学习算法你可以使用R project，那个函数库更多些。 你要肯下功夫啃代码，最慢1小时就能掌握 numpy和matplotlib。如果你觉着难，总是想绕圈圈，想容易些，就很难弄会它。也许几天才会。

01背包问题题目有N件物品和一个容量为V的背包。第i件物品的费用是c[i]，价值是w[i]。求解将哪些物品装入背包可使价值总和最大。基本思路这是最基础的背包问题，特点是：每种物品仅有一件，可以选择放或不放。用子问题定义状态：即f[i][v]表示前i件物品恰放入一个容量为v的背包可以获得的最大价值。则其状态转移方程便是：f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]+w[i]}这个方程非常重要，基本上所有跟背包相关的问题的方程都是由它衍生出来的。所以有必要将它详细解释一下：“将前i件物品放入容量为v的背包中”这个子问题，若只考虑第i件物品的策略（放或不放），那么就可以转化为一个只牵扯前i-1件物品的问题。如果不放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物 品放入容量为v的背包中”，价值为f[i-1][v]；如果放第i件物品，那么问题就转化为“前i-1件物品放入剩下的容量为v-c[i]的背包中”，此时能获得的最大价值就是f[i-1][v-c[i]]再加上通过放入第i件物品获得的价值w[i]。优化空间复杂度以上方法的时间和空间复杂度均为O(VN)，其中时间复杂度应该已经不能再优化了，但空间复杂度却可以优化到O。先考虑上面讲的基本思路如何实现，肯定是有一个主循环i=1..N，每次算出来二维数组f[i][0..V]的所有值。那么，如果只用一个数组 f[0..V]，能不能保证第i次循环结束后f[v]中表示的就是我们定义的状态f[i][v]呢？f[i][v]是由f[i-1][v]和f[i-1] [v-c[i]]两个子问题递推而来，能否保证在推f[i][v]时（也即在第i次主循环中推f[v]时）能够得到f[i-1][v]和f[i-1] [v-c[i]]的值呢？事实上，这要求在每次主循环中我们以v=V..0的顺序推f[v]，这样才能保证推f[v]时f[v-c[i]]保存的是状态 f[i-1][v-c[i]]的值。伪代码如下：for i=1..N for v=V..0 f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]+w[i]};其中的f[v]=max{f[v],f[v-c[i]]}一句恰就相当于我们的转移方程f[i][v]=max{f[i-1][v],f[i-1][v-c[i]]}，因为现在的f[v-c[i]]就相当于原来的f[i-1][v-c[i]]。如果将v的循环顺序从上面的逆序改成顺序的话，那么则成了f[i][v]由f[i][v-c[i]]推知，与本题意不符，但它却是另一个重要的背包问题P02最简捷的解决方案，故学习只用一维数组解01背包问题是十分必要的。事实上，使用一维数组解01背包的程序在后面会被多次用到，所以这里抽象出一个处理一件01背包中的物品过程，以后的代码中直接调用不加说明。过程ZeroOnePack，表示处理一件01背包中的物品，两个参数cost、weight分别表明这件物品的费用和价值。procedure ZeroOnePack(cost,weight) for v=V..cost f[v]=max{f[v],f[v-cost]+weight}注意这个过程里的处理与前面给出的伪代码有所不同。前面的示例程序写成v=V..0是为了在程序中体现每个状态都按照方程求解了，避免不必要的思维复杂度。而这里既然已经抽象成看作黑箱的过程了，就可以加入优化。费用为cost的物品不会影响状态f[0..cost-1]，这是显然的。有了这个过程以后，01背包问题的伪代码就可以这样写：for i=1..N ZeroOnePack(c[i],w[i]);初始化的细节问题我们看到的求最优解的背包问题题目中，事实上有两种不太相同的问法。有的题目要求“恰好装满背包”时的最优解，有的题目则并没有要求必须把背包装满。一种区别这两种问法的实现方法是在初始化的时候有所不同。如果是第一种问法，要求恰好装满背包，那么在初始化时除了f[0]为0其它f[1..V]均设为-∞，这样就可以保证最终得到的f[N]是一种恰好装满背包的最优解。如果并没有要求必须把背包装满，而是只希望价格尽量大，初始化时应该将f[0..V]全部设为0。为什么呢？可以这样理解：初始化的f数组事实上就是在没有任何物品可以放入背包时的合法状态。如果要求背包恰好装满，那么此时只有容量为0的背包可能被价值为0的nothing“恰好装满”，其它容量的背包均没有合法的解，属于未定义的状态，它们的值就都应该是-∞了。如果背包并非必须被装满，那么 任何容量的背包都有一个合法解“什么都不装”，这个解的价值为0，所以初始时状态的值也就全部为0了。这个小技巧完全可以推广到其它类型的背包问题，后面也就不再对进行状态转移之前的初始化进行讲解。一个常数优化前面的伪代码中有 for v=V..1，可以将这个循环的下限进行改进。由于只需要最后f[v]的值，倒推前一个物品，其实只要知道f[v-w[n]]即可。以此类推，对以第j个背包，其实只需要知道到f[v-sum{w[j..n]}]即可，即代码中的for i=1..N for v=V..0可以改成for i=1..n bound=max{V-sum{w[i..n]},c[i]} for v=V..bound这对于V比较大时是有用的。小结01背包问题是最基本的背包问题，它包含了背包问题中设计状态、方程的最基本思想，另外，别的类型的背包问题往往也可以转换成01背包问题求解。故一定要仔细体会上面基本思路的得出方法，状态转移方程的意义，以及最后怎样优化的空间复杂度。

首先这两个算法是用来分别解决不同类型的背包问题的，不存在哪个更优的问题。 当一件背包物品可以分割的时候，使用贪心算法，按物品的单位体积的价值排序，从大到小取即可。 当一件背包物品不可分割的时候，（因为不可分割，所以就算按物品的单位体积的价值大的先取也不一定是最优解）此时使用贪心是不对的，应使用动态规划。

1．0-1背包： 每个背包只能使用一次或有限次(可转化为一次)：A.求最多可放入的重量。NOIP2001 装箱问题 有一个箱子容量为v(正整数，o≤v≤20000)，同时有n个物品(o≤n≤30)，每个物品有一个体积 (正整数)。要求从 n 个物品中，任取若千个装入箱内，使箱子的剩余空间为最小。l 搜索方法 procedure search(k,v:integer); var i,j:integer; begin if v<best then best:=v; if v-(s[n]-s[k-1])>=best then exit; if k<=n then begin if v>w[k] then search(k+1,v-w[k]); search(k+1,v); end; end;l DPF[I,j]为前i个物品中选择若干个放入使其体积正好为j的标志，为布尔型。实现:将最优化问题转化为判定性问题f [I, j] = f [ i-1, j-w[i] ] (w[I]<=j<=v) 边界：f[0,0]:=true.For I:=1 to n do For j:=w[I] to v do F[I,j]:=f[I-1,j-w[I]];优化：当前状态只与前一阶段状态有关，可降至一维。F[0]:=true;For I:=1 to n do begin F1:=f; For j:=w[I] to v doIf f[j-w[I]] then f1[j]:=true; F:=f1;End;B.求可以放入的最大价值。F[I,j] 为容量为I时取前j个背包所能获得的最大价值。F [i,j] = max C.求恰好装满的情况数。DP:Procedure update;var j,k:integer;begin c:=a; for j:=0 to n do if a[j]>0 then if j+now<=n then inc(c[j+now],a[j]); a:=c;end; 2．可重复背包A求最多可放入的重量。 F[I,j]为前i个物品中选择若干个放入使其体积正好为j的标志，为布尔型。状态转移方程为 f[I,j] = f [ I-1, j – w[I]*k ] (k=1.. j div w[I])B.求可以放入的最大价值。 USACO 1.2 Score Inflation 进行一次竞赛，总时间T固定，有若干种可选择的题目，每种题目可选入的数量不限，每种题目有一个ti（解答此题所需的时间）和一个si（解答此题所得的分数），现要选择若干题目，使解这些题的总时间在T以内的前提下，所得的总分最大，求最大的得分。 *易想到： f[i,j] = max (0<=k<= i div w[j])其中f[i,j]表示容量为i时取前j种背包所能达到的最大值。 *实现：Begin FillChar(f,SizeOf(f),0); For i:=1 To M Do For j:=1 To N Do If i-problem[j].time>=0 Then Begin t:=problem[j].point+f[i-problem[j].time]; If t>f[i] Then f[i]:=t; End; Writeln(f[M]);End.C.求恰好装满的情况数。Ahoi2001 Problem2求自然数n本质不同的质数和的表达式的数目。思路一，生成每个质数的系数的排列，在一一测试，这是通法。procedure try(dep:integer); var i,j:integer; begin cal; if now>n then exit; if dep=l+1 then begin cal; if now=n then inc(tot); exit; end; for i:=0 to n div pr[dep] do begin xs[dep]:=i; try(dep+1); xs[dep]:=0; end; end;思路二，递归搜索效率较高 procedure try(dep,rest:integer); var i,j,x:integer; begin if (rest<=0) or (dep=l+1) then begin if rest=0 then inc(tot); exit; end; for i:=0 to rest div pr[dep] do try(dep+1,rest-pr[dep]*i); end;思路三：可使用动态规划求解USACO1.2 money systemV个物品，背包容量为n，求放法总数。转移方程：Procedure update;var j,k:integer;begin c:=a; for j:=0 to n do if a[j]>0 then for k:=1 to n div now do if j+now*k<=n then inc(c[j+now*k],a[j]); a:=c;end;begin read(now); i:=0; while i<=n do begin a[i]:=1; inc(i,now); end; for i:=2 to v do begin read(now); update; end; writeln(a[n]);

一位海明和两位海明算法复杂度差别在于：一个海明码中任意一位都是由若干个校验码来检验的，用于传输质量较好的信道，因为出错太多检测不出来。两个海明码是一种有纠错能力的二进制编码。海明码由数据码，校验码组成，n=r+k(n为海明码的位数，r为检验码的位数，k为数据码的位数)校验码的位置必须在2^{r}的位置上,如1,2,4,8,16校验码的位数必须满足2^{r}-1geqslantn或2^{r}geqslantk+r+1(r为检验码的位数，k为数据码的位数，n为海明码的位数)。

难道是凤歌的《昆仑》，里面梁萧在天机宫解天机十算，都是数学问题，好像涉及到了

简单的说Grasshopper是一款在Rhino环境下运行的采用程序算法生成模型的插件。不同于Rhino Scrip,Grasshopper不需要太多任何的程序语言的知识就可以通过一些简单的流程方法达到设计师所想要的模型.个人认为，Grasshopper其很大的价值在于它是以自己独特的方式完整记录起始模型（一个点或一个盒子）和最终模型的建模过程，从而达到通过简单改变起始模型或相关变量就能改变模型最终形态的效果。当方案逻辑与建模过程联系起来时，grasshopper可以通过参数的调整直接改变模型形态。这无疑是一款极具参数化设计的软件。Grasshopper 中提供的矢量功能是 Rhino 中没有的概念，因此可能很多即便熟悉 Rhino 的用户在学习 Grasshopper 的时候也会对这部分有一些陌生，无论在 Grasshopper 中还是初中课本里，矢量就是矢量，他都代表同样的意思：既具有大小又具有方向的量。在 Rhino 中制作模型，比如画曲线，拉控制点，移动，阵列物体等等几乎所有的手工建模都是在反复的做定义距离和方向的工作。而在以程序建模（参数化建模）的软件中，这个工作我们希望是尽量以输入数据和程序自动计算的方式来完成，以替代传统的手工去画的方式，在 Grasshopper 或者其他的参数化建模的软件中用来完成这个工作的工具就是矢量。Grasshopper目前主要应用在建筑设计领域，也是这两年中国大陆地区刚刚兴起，建筑表皮效果制作，复杂曲面造型建立，国内作品有中钢国际、银河soho等建筑设计。

中国博士学位论文全文数据库http://epub.cnki.net/grid2008/detail.aspx?filename=2000003193.nh&dbname=CDFD2000 你可以参考一下

LMS算法中的u（n）和e（n）都是随机过程，得到的w(n)也是随机过程向量。应该也是平稳的，原因：w(n)均值当n趋近于无穷是w(n)趋近去确定的最优滤波器权系数w（确定值）符合平稳条件。（自相关函数不确定）影响LMS算法收敛速度的主要因素有迭代步长，滤波器阶数和滤波器权值的初始值。