一步一步写算法(之挑选最大的n个数)
2021上半年事业单位联考《综合应用能力》C类真题及答案

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2021年上半年全国事业单位联考C类《综合应用能力》真题材料一1997年,国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫败给了电脑“深蓝”;2021年,谷歌人工智能AlphaGo又战胜了韩国棋手李世石,这标志着人工智能终于征服了它在棋类比赛中最后的弱项——围棋,谷歌公司的DeepMind团队比预期提前了整整10年达到了既定目标。
对计算机来说,围棋并不是因为其规则比国际象棋复杂而难以征服——与此完全相反,围棋规则更简单,它其实只有一种棋子,对弈的双方轮流把黑色和白色的棋子放到一个19×19的正方形棋盘中,落下的棋子就不能再移动了,只会在被对方棋子包围时被提走。
到了棋局结束时,占据棋盘面积较多的一方为胜者。
围棋的规则如此简单,但对于计算机来说却又异常复杂,原因在于围棋的步数非常多,而且每一步的可能下法也非常多。
以国际象棋作对比,国际象棋每一步平均约有35种不同的可能走法,一般情况下,多数棋局会在80步之内结束。
围棋棋盘共有361个落子点,双方交替落子,整个棋局的总排列组合数共有约10171种可能性,这远远超过了宇宙中的原子总数——1080!对于结构简单的棋类游戏,计算机程序开发人员可以使用所谓的“暴力”方法,再辅以一些技巧,来寻找对弈策略,也就是对余下可能出现的所有盘面都进行尝试并给予评价,从而找出最优的走法。
这种对整棵博弈树进行穷举搜索的策略对计算能力要求很高,对围棋或者象棋程序来说是非常困难的,尤其是围棋,从技术上来讲目前不可能做到。
“蒙特卡罗树搜索”是一种基于蒙特卡罗算法的启发式搜索策略,能够根据对搜索空间的随机抽样来扩大搜索树,从而分析围棋这类游戏中每一步棋应该怎么走才能够创造最好机会。
举例来说,假如筐里有100个苹果,每次闭着眼拿出1个,最终要挑出最大的1个,于是先随机拿1个,再随机拿1个跟它比,留下大的,再随机拿1个……每拿一次,留下的苹果都至少不比上次的小,拿的次数越多,挑出的苹果就越大。
五大常用算法

五大常用算法之一:分治算法分治算法一、基本概念在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法。
字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。
这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)……任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。
问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。
例如,对于n个元素的排序问题,当n=1时,不需任何计算。
n=2时,只要作一次比较即可排好序。
n=3时只要作3次比较即可,…。
而当n较大时,问题就不那么容易处理了。
要想直接解决一个规模较大的问题,有时是相当困难的。
二、基本思想及策略分治法的设计思想是:将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。
分治策略是:对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。
这种算法设计策略叫做分治法。
如果原问题可分割成k个子问题,1<k≤n,且这些子问题都可解并可利用这些子问题的解求出原问题的解,那么这种分治法就是可行的。
由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式,这就为使用递归技术提供了方便。
在这种情况下,反复应用分治手段,可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小,最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。
这自然导致递归过程的产生。
分治与递归像一对孪生兄弟,经常同时应用在算法设计之中,并由此产生许多高效算法。
三、分治法适用的情况分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征:1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质。
常用特殊算法

6.2.1 递推算法的适用性
但并不是所有的递归算法都适合改写成递推算 法, 最起码的条件是求解过程允许从有明确结果的低 阶问题开始。阶乘问题就允许从 1!开始,推算到我 们希望的某一阶为止,因此,采用递推算法来求解阶 乘问题就比递归算法好得多。 但有很多递归算法的求 解起点是有限制的,不允许从低阶问题开始求解,也 就不能改写成递推算法。例如有名的“梵塔问题”就 是这样, 一阶梵塔的解法是明确的, 如果 N 阶梵塔的 解法已知,就可以推出 N+1 阶梵塔的解法,看起来 很适合采用递推算法, 但该问题就是不允许从一阶梵 塔开始,必须从 N 阶梵塔开始。 “梵塔问题”已经成 为递归算法的经典实例, 没有其它算法比用递归算法 更直观有效。
6.3.1 回溯算法的特点
回溯算法有以下基本特点: 问题的求解必须是由有限的若干部分组成的,例如一条从迷宫入口到迷宫出口的路 径是由若干(中间没有分支的) “路段”组成的;一种服装的裁剪下料方案是由各 个衣片的摆放位置组成的; 一种配方是由各种原料的取舍用量组成的; 一局棋局是 由开局、中盘、残局、结局各阶段的下法组成的。如果我们把问题解的所有可能的 组成部分称为“元素”的话,那么元素的范围必须是有限的,例如配方问题中原料 的种类和用量是有一定范围的。 一个问题如果有多个解的话, 各个解的区别在于它 们的组成元素的取舍不同。问题的一个解的部分元素构成“部分解” ,不同解之间 可以有相同的“部分解” ,例如配方 A 包含有 6 种原料,配方 B 包含有 7 种原料, 两种配方中有 4 种原料是相同的,它们都可以是符合要求的配方。 回溯算法求解问题的过程是由“部分解”向“完整解”推进的过程(开始时部分解 是空的,一个元素也没有) 。推进的方法是在“部分解”的基础上增加一个新元素, 如果新增加这个元素之后仍然满足问题的规定条件(约束条件) ,我们就得到一个 新的“部分解” ,然后再试着增加一个新的元素。如果新增加这个元素之后破坏了 问题的规定条件,我们就将这个新元素取出来, “回溯”到没有增加这个新元素时 的状态,另外选取别的元素再试。将这种试探一直进行下去,当“部分解”完全满 足问题的条件时,这时的“部分解”就称为“完整解” ,可以将其输出。当搜索完 全部可能组合之后仍然没有得到“完整解” ,就证明该问题无解。 在回溯算法进行的过程中,各步的处理方法都是相同的,符合递归算法的特点,因 此,回溯算法中一般都配合递归算法来进行。在递归的过程中,可供选择的元素范 围越来越小, 约束条件也越来越苛刻, 从而保证递归过程可以在有限的时间之内结 束。在递归过程中,问题的“部分解”是作为全局数据处理,而当前可供选择的元 素范围和当前约束条件的动态值是作为局部数据处理(需要用户堆栈保护) 。
c语言 n个数值选出最大m个数 最优算法

c语言 n个数值选出最大m个数最优算法选择最大的n个数的问题在计算机科学领域中是一个经典的算法问题。
在本文中,我们将探讨一种最优算法来解决这个问题,该算法称为"堆排序"。
堆排序是一种基于二叉堆的排序算法,它具有时间复杂度为O(nlogn)的优势。
在堆排序中,我们使用一个称为"堆"的数据结构来选择最大的m个数。
让我们了解一下堆是什么。
堆是一种完全二叉树,其中每个节点的值都大于或等于其子节点的值(称为"最大堆")或小于或等于其子节点的值(称为"最小堆")。
在我们的问题中,我们将使用最大堆。
现在,让我们来看看如何使用堆排序算法来选择最大的m个数。
步骤1:建立最大堆我们需要将给定的n个数构建成一个最大堆。
我们可以通过从下到上,从右到左地调整每个节点的位置来实现。
具体来说,我们从最后一个非叶子节点开始,依次将每个节点与其子节点进行比较,并交换位置,直到满足最大堆的条件。
步骤2:选择最大的m个数一旦我们建立了最大堆,我们就可以开始选择最大的m个数了。
我们可以通过从堆的根节点开始,依次将根节点与最后一个叶子节点进行交换,并将最大的数放在一个新的数组或列表中。
然后,我们将最后一个叶子节点从堆中删除,并重新调整堆,使其满足最大堆的条件。
我们重复这个过程m次,直到我们选择了最大的m个数。
步骤3:输出最大的m个数我们将输出我们选择的最大的m个数。
这些数将按照从大到小的顺序排列。
现在,我们来看一个具体的例子,以更好地理解堆排序算法。
假设我们有一个包含10个数的数组:[5, 20, 3, 8, 15, 12, 16, 7, 25, 10],我们要选择其中最大的3个数。
步骤1:建立最大堆我们将数组构建成一个最大堆。
通过比较每个节点与其子节点的值,并交换位置,我们可以得到以下的最大堆:[25, 20, 16, 10, 15, 12, 3, 7, 5, 8]步骤2:选择最大的3个数现在,我们从最大堆中选择最大的3个数。
十大排序算法

⼗⼤排序算法算法之排序排序算法基本上是我们⽆论是在项⽬中还是在⾯试中都会遇到的问题,加上最近在看《算法》这本书,所以就准备好好的将排序算法整理⼀下。
所有排序算法都是基于 Java 实现,为了简单,只使⽤了int类型,从⼩到⼤排序基本排序⾼效的排序各⼤排序的时间测试如何选择排序排序之基本排序算法准备阶段:有⼀个交换位置的函数exc/*** 交换a数组中i和j的位置* @param a 需要交换的数组* @param i 位置* @param j 位置*/public static void exc(int a[],int i,int j){// 当他们相等的时候就没必要进⾏交换if(a[i] != a[j]){a[i] ^= a[j];a[j] ^= a[i];a[i] ^= a[j];}}基本排序算法主要是分为插⼊排序,选择排序,冒泡排序和梳排序。
选择排序原理:选择排序的原理很简单,就是从需要排序的数据中选择最⼩的(从⼩到⼤排序),然后放在第⼀个,选择第⼆⼩的放在第⼆个……代码:/*** 选择排序* @param a 进⾏排序的数组*/public static int[] selectionSort(int a[]){int min;for(int i=0;i<a.length;i++){min = i;// 这个for循环是为了找出最⼩的值for (int j = i+1; j < a.length; j++) {if(a[min]>a[j]){min = j;}}/** 如果第⼀个取出的元素不是最⼩值,就进⾏交换* 意思就是:如果取出的元素就是最⼩值,那么就没有必要进⾏交换了 */if(min != i){// 进⾏交换exc(a, i, min);}}return a;}选择排序的动画演⽰img假如数组的长度是N,则时间复杂度:进⾏⽐较的次数:(N-1)+(N-2)+……+1 = N(N-1)/2进⾏交换的次数:N特点:(稳定)1. 运⾏时间与输⼊⽆关。
五大常用算法

五大常用算法之一:分治算法分治算法一、基本概念在计算机科学中,分治法是一种很重要的算法。
字面上的解释是“分而治之”,就是把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题,再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解,原问题的解即子问题的解的合并。
这个技巧是很多高效算法的基础,如排序算法(快速排序,归并排序),傅立叶变换(快速傅立叶变换)……任何一个可以用计算机求解的问题所需的计算时间都与其规模有关。
问题的规模越小,越容易直接求解,解题所需的计算时间也越少。
例如,对于n个元素的排序问题,当n=1时,不需任何计算。
n=2时,只要作一次比较即可排好序。
n=3时只要作3次比较即可,…。
而当n较大时,问题就不那么容易处理了。
要想直接解决一个规模较大的问题,有时是相当困难的。
二、基本思想及策略分治法的设计思想是:将一个难以直接解决的大问题,分割成一些规模较小的相同问题,以便各个击破,分而治之。
分治策略是:对于一个规模为n的问题,若该问题可以容易地解决(比如说规模n较小)则直接解决,否则将其分解为k个规模较小的子问题,这些子问题互相独立且与原问题形式相同,递归地解这些子问题,然后将各子问题的解合并得到原问题的解。
这种算法设计策略叫做分治法。
如果原问题可分割成k个子问题,1<k≤n,且这些子问题都可解并可利用这些子问题的解求出原问题的解,那么这种分治法就是可行的。
由分治法产生的子问题往往是原问题的较小模式,这就为使用递归技术提供了方便。
在这种情况下,反复应用分治手段,可以使子问题与原问题类型一致而其规模却不断缩小,最终使子问题缩小到很容易直接求出其解。
这自然导致递归过程的产生。
分治与递归像一对孪生兄弟,经常同时应用在算法设计之中,并由此产生许多高效算法。
三、分治法适用的情况分治法所能解决的问题一般具有以下几个特征:1) 该问题的规模缩小到一定的程度就可以容易地解决2) 该问题可以分解为若干个规模较小的相同问题,即该问题具有最优子结构性质。
1.1 使用计算机解决问题的一般过程01

算法与程序设计 杨鹏
什么是算法?
广义地说为了解决某一问题而采取的方法和 步骤,就称之为算法。 乐谱是乐队演奏和指挥的算法;菜谱是厨师 烧菜的算法。 在计算机中,算法通常是指可以用计算机来 解决某一类问题的程序或步骤,这些程序或 步骤必须是明确的和有效的,而且能够在有 限步之内完成。
什么是算法
由此,我们可以得出这样的结论,算法就是求 解问题的方法和步骤。 解问题的方法和步骤 。 这里的方法和步骤是一组 严格定义了运算顺序的规则;每一个规则都是有效的, 且是明确的;按此顺序将在有限次数下终止。 有关算法(Algorithm)一词的定义不少,但其内 涵基本上是一致的。最为著名的定义是计算机科学家 Donald E. Knuth(高德纳)在其巨著《计算机程序 的艺术》( Art of Computer Program)第一卷中所 做的有关描述。其非形式化的定义是:
一个算法,就是一个有穷规则的集合,其 中之规则定义了一个解决某一特定类型问题的 运算序列。
《计算机程序设计艺术》( The Art of Computer Programming)为Donald E. Knuth的三卷 著作:: 1. 《基本算法》 (Fundamental Algorithms);2. 《半数值算法》 (Seminumerical Algorithms);3. 《排序与查找》 (Sorting and Searching)。本书内容 博大精深,作者因为三卷书获得美国计算机协会1974年图灵奖;。
算法与程序设计 杨鹏
简单算法举例
欧几里德求解两个整数的最大公因子的解 题步骤。要求解的问题描述为:“给定两 个正整数m和n,求它们的最大公因子,即 能同时整除m和n的最大整数”。 解题之前介绍“辗转相除法 辗转相除法”求最大公约 辗转相除法 数的方法。“辗转”就字面意思来讲是翻 来覆去的意思,因此“辗转相除法”的格 式可以形象地表示为:
1.2.2算法的描述

流程图描述 √ √
小结
一、算法的概念 二、算法的描述
1、用自然语言描述 2、用流程图描述 3、用伪代码描述
作业:
从十个数中 挑选出最大 的数。
简单、易懂,容易修改,且容
易转化为程序语言代码。
例 :用伪代码描述求解分段函数 的算法
输入实数到变量x IF x大于0 THEN
y=x ELSE
y=2x END IF 打印y
例 :用伪代码描述求解分段函数 的算法
输入实数到变量x IF x大于0 THEN
y=x ELSE
y=2x END IF 打印y
开始
输入一个实数到变量X
Y Y=x
N X大于0?
N
X等于0?
Y
Y=2X
Y=0
输出Y
结束
分析流程图 开始
输入3个数到变量X,Y,Z
Y XC
X>Y?
N YC
Y ZC
N Z>C?
结束 输出C
3、用伪代码来描述 什么是伪代码?
伪代码是介于自然语言和计算机 语言之间的一种算法描述,在伪代码 描述中,关键词一般用英文单词.
有穷性:执行有限步之后结束,且每一 步的执行时间也都是有限的
确定性:每一步都有确切的含义 输 入:有零个或多个输入 输 出:至少产生一个输出 可行性:原则上能精确运行,用纸和笔
做有限次运算后即可完成
三、算法的描述
1、用自然语言来描述。 2、用流程图来描述。 3、用伪代码描述算法。
帮助这个人用船把狼、羊和一箱菜运送到 河对面,但是有苛刻的附加条件:(1)船一次只 能运一样;(2)当人不在时,狼会吃羊,羊会吃 菜。
将过河的方法描述出来:
1.2算法和算法的描述

算法一
算法二
第一步:烧水;
第一步:烧水;
第二步:水烧开后, 优化? 第二步:烧水过程中,
洗刷茶具;
洗刷茶具;
第三步:沏茶。
第三步:水烧开后沏茶。
一个好算法必须用到科学的方法
第二个算法的科学性在于应用了“统筹方法”
算法是程序设计的核心,是程序设计的灵 魂。算法的好坏,直接影响着程序的通用性和 有效性,影响着问题解决的效率。
第三步:人和菜过河,人返回,留下菜; 第四步:人和羊过河
二、算法的描述——用流程图描述算法
常用的“流程图”所用的基本符号
程序框
名称
功能
开始/ 结束
算法的开始 和结束
输入/ 输出
输入和输出 信息
处理
计算与赋值
判断
条件判断
流程线 连接点
算法中的流向
表示算法流向出口或入 口连接点
用流程图描述求解 a的绝对值的算法
一、算法——解决问题的方法和步骤
算法的特征:
1、输入——一个算法有零个或多个输入; 2、输出——算法有一个或多个输出; 3、确定性——算法的每一个这步个骤人必连须老要张也确不切认地识定义; 4、有穷性——一个算法在执行有穷步之后必须结束; 5、能行性——算法中有待执行的运算和操作必须是相
当基本的。(运算和操作能精确地执行)
最小自然数。
韩信点兵
1、令X为1 2、如果X整除3余1,X整除5余2,X整除7余4,这就是题目要求的 数,则记下这个X 3、令X为X+1(为算下一个作准备) 4、如果算出,则结束;否则跳转2 5、写出答案
过河的方案: 第一步:人和羊过河,人返回,留下羊; 第二步:人和狼过河,人和羊返回,留下狼; 第三步:人和菜过河,人返回,留下菜和狼; 第四步:人和羊过河
人工智能教程习题及答案第5章习题参考解答

⼈⼯智能教程习题及答案第5章习题参考解答第五章搜索策略习题参考解答5.1 练习题5.1 什么是搜索?有哪两⼤类不同的搜索⽅法?两者的区别是什么?5.2 ⽤状态空间法表⽰问题时,什么是问题的解?求解过程的本质是什么?什么是最优解?最优解唯⼀吗?5.3 请写出状态空间图的⼀般搜索过程。
在搜索过程中OPEN表和CLOSE表的作⽤分别是什么?有何区别?5.4 什么是盲⽬搜索?主要有⼏种盲⽬搜索策略?5.5 宽度优先搜索与深度优先搜索有何不同?在何种情况下,宽度优先搜索优于深度优先搜索?在何种情况下,深度优先搜索优于宽度优先搜索?5.6 ⽤深度优先搜索和宽度优先搜索分别求图5.10所⽰的迷宫出路。
图5.10 习题5.6的图5.7 修道⼠和野⼈问题。
设有3个修道⼠和3个野⼈来到河边,打算⽤⼀条船从河的左岸渡到河的右岸去。
但该船每次只能装载两个⼈,在任何岸边野⼈的数⽬都不得超过修道⼠的⼈数,否则修道⼠就会被野⼈吃掉。
假设野⼈服从任何⼀种过河安排,请使⽤状态空间搜索法,规划⼀使全部6⼈安全过河的⽅案。
(提⽰:应⽤状态空间表⽰和搜索⽅法时,可⽤(N m,N c)来表⽰状态描述,其中N m和N c分别为传教⼠和野⼈的⼈数。
初始状态为(3,3),⽽可能的中间状态为(0,1),(0,2),(0,3), (1,1),(2,1),(2,2),(3,0),(3,1),(3,2)等。
)5.8 ⽤状态空间搜索法求解农夫、狐狸、鸡、⼩⽶问题。
农夫、狐狸、鸡、⼩⽶都在⼀条河的左岸,现在要把它们全部送到右岸去。
农夫有⼀条船,过河时,除农夫外,船上⾄多能载狐狸、鸡和⼩⽶中的⼀样。
狐狸要吃鸡,鸡要吃⼩⽶,除⾮农夫在那⾥。
试规划出⼀个确保全部安全的过河计划。
(提⽰:a.⽤四元组(农夫,狐狸,鸡,⽶)表⽰状态,其中每个元素都可为0或1,0表⽰在左岸,1表⽰在右岸;b.把每次过河的⼀种安排作为⼀个算符,每次过河都必须有农夫,因为只有他可以划船。
FREE-PASCAL入门-循环结构程序(DOC)

循环结构程序设计第1节 For循环程序实例【问题描述】计算一副扑克牌的点数,其中牌A为1点,牌J、Q、K分别为11、12、13点,大、小王不算点。
【问题分析】根据题意,要计算一副扑克牌的点数,可以先求出一种花色牌的点数和,再乘以4即可。
进一步分析,求一种花色牌的点数和,即是求1~13的连续自然数之和。
我们用S表示所求数的和,用T表示加数,这样可以让T从1变化到13,每次让T不断加入到S中,就可以求出S的值,最后乘以4即可。
【算法设计】◆自然语言①置初值,即S=0,T=1;②使S=S+T ,所求出的和仍放入S中;③使T增加1,即T=T+1;④如果T小于等于13,转第二步,否则转第五步;⑤输出计算结果。
◆程序流程图和结构化流程(N-S)图【程序设计】[程序清单]program ex3_1;vars,t:integer;begins:=0; {S置初值为0}for t:=1 to 13 do {For循环语句}s:=s+t;writeln(‘total:’,s*4);end.[运行示例]total:364【知识拓展】1.在程序处理过程中,经常需要对某一条或一组语句重复执行多次,以最终完成某项任务,这就是循环。
对于重复次数已知,而不依赖循环中语句的结果,常用计数循环(f or / to /do 语句)。
2.for循环语句格式:格式一:for 控制变量:= 初值to 终值do循环体语句;格式二:for 控制变量:= 初值downto 终值do循环体语句;其中for、to、downto、do为保留字,do后面的语句称为循环体。
其中循环控制变量可以是整型、字符或布尔型,但不能为实型。
一般地,可以是顺序类型数据。
初值、终值表达式通常要与控制变量的类型相同。
在for语句中如果使用的是to,称为递增型计数循环语句,如果使用的是downto,称为递减型计数循环语句。
3.For语句的执行过程:①先将初值表达式的值计算出来并赋给循环控制变量。
c语言程序设计实验指导(学生用)

C语言程序设计实验指导(学生用)计算机基础教研室《C语言程序设计》课程组2012年9月前言《C语言程序设计》是计算机科学技术系面向全校理工科开设的一门专业平台课程。
通过这门课程的学习,可以让学生了解程序设计的思想和方法,掌握高级语言程序设计的基本知识,提高问题求解和程序语言的应用能力。
《C语言程序设计实验指导书》是《C语言程序设计》的配套指导书。
本指导书本着“厚基础,重实践,以专业为导向”的原则,其中程序设计基础、数组、函数这三个实验项目是所有学科专业都必须掌握的,其他实验项目根据专业特点,设计了不同的要求:对于普通专业侧重循环、数组、函数、结构体等,生化类专业包含数据文件的处理,机械电子类专业包含位运算,数理类专业包含数值计算等内容。
每个实验本着循序渐进的原则,由简到难,逐步深化,另外配有相应的实验练习,学生可根据自己的情况选择完成。
本指导书所有程序代码均在Visual C++环境下调试通过。
本指导书在编写过程中得到了系领导的大力支持,王海燕主任在百忙中多次参加我们的课程研讨,庄波老师、宫锋老师在大纲编写、指导书任务设计方面给出了切实可行的意见和建议,在此深表感谢。
本指导书由计算机基础教研室《C语言程序设计》课程组全体人员共同编写,谢玉华老师负责统筹安排,实验一、实验二、实验三、实验七由张志芬老师编写,实验四、实验六由陈春华、薛红芳老师编写,实验五由陈庆燕老师编写,最后由张志芬老师统稿,在此一并感谢。
由于水平有限,本指导书难免存在疏漏和不足之处,望各位老师在使用过程中多提宝贵意见,有利于我们进一步改进。
《C语言程序设计》课程组2012年9月目录实验一基本控制结构的应用 (1)1.1 熟悉编程环境 (1)1.2 顺序结构程序设计 (1)1.3 选择结构程序设计 (2)1.4 循环结构程序设计 (4)实验二数组的应用 (7)2.1 一维数组的应用 (7)2.2 二维数组的应用 (10)2.3 字符数组的应用 (12)实验三函数的应用 (13)实验四位运算的综合应用 (15)实验五数据文件的处理 (22)实验六数值计算 (25)实验七简单学生成绩管理系统 (30)实验一基本控制结构的应用1.1 熟悉编程环境一、实验目的1.了解C语言程序的开发环境,掌握C语言源程序的编辑、编译、连接及运行过程;2.通过运行简单的C程序,初步了解C语言源程序的特点及基本结构。
【整合&免费】高中人教版数学 Ⅰ 课本练习必修1 2 3 4 5 答案

4、程序:
INPUT “Please input a year:;y ” b=y MOD 4 c=y MOD 100 d=y MOD 400 IF b=0 AND c<>0 THEN PRINT “Leap year.” ELSE IF d=0 THEN PRINT “Leap year.” ELSE PRINT “Not leap year.” END IF END IF END
2
第三步,得到圆的面积 S . 2、算法步骤:第一步,给定一个大于 1 的正整数 n . 第二步,令 i 1 . 第三步,用 i 除 n ,等到余数 r . 第四步,判断“ r 0 ”是否成立. 若是,则 i 是 n 的因数;否则, i 不是 n 的因数. 第五步,使 i 的值增加 1,仍用 i 表示. 第六步,判断“ i n ”是否成立. 若是,则结束算法;否则,返回第三 步. 练习(P19)
-
7 左
整合
第一章 算法初步 1.1 算法与程序框图 练习(P5) 1、算法步骤:第一步,给定一个正实数 r . 第二步,计算以 r 为半径的圆的面积 S r .
INPUT “a,b,c=” ;a,b,c p=(a+b+c)/2 s=SQR(p*(p-a) *(p-b) *(p-c)) PRINT “s=” ;s END
程序: 4、
INPUT “a,b,c=” ;a,b,c sum=10.4*a+15.6*b+25.2*c PRINT “sum =” ;sum END
高三理科党整合, 仅供高三复习全部书参考,以及高一二订正,不建议直接抄袭。 只要努力 一切来得及 在高考吧 里 零基础 学生 逆袭高考 仅一年时间 考上一本 重点 的例子不少。 课本 是一切知识的基础, 万变不离其宗! 望广大学子加油 考上自己理想的大学!
计算机解决问题的过程-算法

开始
显示游戏规则、物品及其编号10秒
清屏
是
是否已出满五 题
否
出题
答题
回答是否正
确
否
是
答对的题 数加1
输出答对的题数
结束
“最强大脑”游戏问题流程图
Import random
Import time
Import os
Print(“你好,现在你有10秒的时间记忆下列物品及其编号”)
Things=[“苹果”,“香蕉”,“橙子”,“梨子”,“猕猴桃”,“柚子”
“猴魁”,“铁观音”,“彩蛋”,“复活节”]
For I in range(10)
print(I,“:”,things[i])
Time.sleep(10)
Os.system(“cls”)
N=0
T2=random.sample(things,5)
For I in t2:
ans=int(input(I + “的编号是:”))
字母的另一连接符处继续下去。
算法和算法的描述
一、 单项选择题
1.以下不是算法特征的是( A.有穷性
D
)。
B.确定性和可行性
C.输入和输出
D.高效
2.在流程图的基本图形中,菱形表示( D )。 A.开始/结束 B.输入/输出 C.处理 D.判断
3.以下说法正确的是( C )。 A. 算法就是程序 B. 数据结构就是程序 C. 算法+数据结构=程序 D. 算法就是编程语言
Input a,b x=2*a-b/2 y=b/2-a Print x,y
算法描述方式比较
算法描 述方式
优势
自然语 容易理解 言
E x p e c t a t i o n - M a x i m u m ( E M 算 法 )

EM(Expectation Maximum) 算法总结EM算法,全称为Expectation Maximum Algorithm,是一个基础算法,是很多机器学习领域算法的基础(如HMM,LDA等)。
EM算法是在概率模型中寻找参数最大似然估计或者最大后验估计的算法,其中概率模型依赖于无法观测的隐含变量。
它经过两个步骤交替进行计算:计算期望(E步),基于现有的模型参数(或者随机初始化的模型)对隐含变量的值进行猜测(估计),利用隐含变量现有的估计值,计算其最大似然的估计值。
最大化(M步),最大化在E步上求得的最大似然值来计算参数的值。
M步上找到的参数估计值被用于下一个E步计算中,这个过程不断交替进行。
EM解决的问题我们经常会从样本观察数据中,找出样本的模型参数。
其中最常用的就是最大似然估计。
但是在一些情况下,我们观察得到的数据有未观察到的隐含数据,此时我们未知的有隐含数据和模型参数,因此无法直接使用最大似然估计。
EM算法解决这个问题的思路是使用启发式的迭代方法。
既然我们无法直接求出模型的参数,那么我们可以先猜想隐含数据——E步,接着基于观察数据和猜测的隐含数据一起来进行最大似然估计,进而求得我们模型分布的参数——M步。
由于我们之前的隐藏数据是猜测的,所以此时得到的模型参数并不一定是最好的结果。
因此,我们基于当前得到的模型参数来继续猜测隐含数据,然后进行最大似然估计求出模型分布参数。
以此类推,不断迭代,直到模型分布参数基本不变化或变化很小,算法收敛停止。
一个最直观的EM算法是K-Means聚类算法。
在K-Means聚类时,每个聚类的质心可以看成是隐含数据。
我们会假设KKK个初始化质心,即EM算法的E步;然后计算每个样本和KKK个质心之间的距离,并把样本聚类到最近的那个质心类中,即EM算法的M步。
重复这个E 步和M步质心不在变化为止。
EM算法的数学基础极大似然估计似然函数在数理统计学中,似然函数是一种关于统计模型中参数的函数,表示模型参数中的似然性(某种事件发生的可能性)。
计算机算法:算法与算法分析

算法与算法分析计算机与算法有着不可分割的关系,可以说,没有算法就没有计算机,计算机无法独立于算法而存在,因此算法被誉为计算机的灵魂。
但是,算法不一定依赖于计算机而存在。
算法可以是抽象的,实现算法的主体可以是计算机,也可以是人。
只是多数时候,很多算法对于人来说过于复杂,计算工作量太大且常常重复,人脑难以胜任,算法就通过计算机来实现。
1.算法的概念日常生活中到处都在使用算法,例如,到商店购物,首先确定要购买的东西,然后进行挑选、比较,最后去付款,这一系列活动就是购物的“算法”。
算法就是解决问题的方法和步骤。
方法不同,对应的步骤自然也不一样。
算法设计时,首先应该考虑采用什么方法,确定后再考虑具体的求解步骤。
所以,通常把解题过程准确而完整的描述称为解该问题的算法。
进一步说,程序就是用计算机语言表达的算法,流程图就是图形化了的算法。
程序的目的是加工数据,而如何加工数据是算法的问题。
程序是算法与数据结构的统一。
算法是对事物本质的数学抽象,看似深奥却体现着点点滴滴的朴素思想。
因此,学习和研究算法能锻炼思维,使思维变得更加清晰、更有逻辑,对日后的学习和生活都会产生深远的影响。
【例1】交换两瓶墨水。
有一瓶红墨水、一瓶蓝墨水,现要求把原来装红墨水的瓶子改装蓝墨水,把原来装蓝墨水的瓶子改装红墨水。
【解】这个问题的解决办法是找一个空瓶子来倒腾一下,算法(也就是解决问题的步骤)如下:第一步:将红墨水倒入空瓶子中;第二步:将蓝墨水倒入原来装红墨水的瓶子中;第三步:将已倒入空瓶子中的红墨水倒入原来装蓝墨水的瓶子中;第四步:结束。
以上算法是用自然语言来写的,容易理解,但比较繁琐。
如果用变量a表示装有红墨水的瓶子,变量b表示装有蓝墨水的瓶子,变量t表示空瓶子,用符号“←”表示把一个变量的值放入另一个变量中(此处指把一个瓶子中的墨水倒入另一个瓶子中),那么上述算法表示如下:t ←aa ←bb ←t这就是常用的两个变量交换的算法,这样的算法简洁、明了。
条件选股编程教程(真正实现股票程序化交易)

大智慧公式编写教程大智慧公式编写教程第一节公式入门我们大多数的用户并不是完全了解“公式编辑器”的意义,简单地,我们可以从以下几个角度进行理解:一、指标分析:“公式编辑器”好比是一个工作母床,通过这个工作母床可以制造出所需要的各式各样的零件,同样,在指标分析的工作中,利用编辑器可以编写出相应的分析条件,这种方法是在技术分析当中最为常用的方法之一.例如,指标KD、指标MA等等,通过对这些指标的观察、分析,找出一些合适的条件作为买入卖出点。
当然,我们也许需要的是一些自己的指标,一些自己的准确的指标,更多的MB、MC、MD 等等,这一切我们通过“公式编辑器"可以实现。
二、条件选股:编写公式都要用到什么东西?我们留下了许多问题——都是公式编写的基础问题,所以我们这节课来解决这些基础的问题。
什么是技术指标?MA均线就是一种技术指标,我们在炒股的时候,经常会将一些行情数据进行数学计算得出一些曲线等等,方便我们掌握股市的变动情况。
什么是条件选股?简单讲,就是按照您的设定的条件用电脑帮助您完成一些太多太复杂的挑选—-比如您有一些好的心得和方法,可使有1000多只股票,您就是有100双眼睛有时也不一定可以看得过来,这时电脑就派上用场了!什么是参数?比如讲:10日均线,您可以把10日当作参数,好处在于,您觉得需要修改成5日的时候,就可以使用一些简单的方法,例如参数精灵来很方便的修改和调整.参数需要名字,例如M就不错。
还要规定参数的范围,例如1日至260日.这样我们就可以在1到260之间任意调节M的值了,M最常用的数填在“缺省”一栏,例如你最喜欢用10日均线,那就填10吧.什么是周期?这么解释吧!我们有的投资者喜欢使用日线图作技术分析;有的喜欢用5分钟的K线;有的喜欢使用长一点时间的,例如周线。
所以在公式设计中,允许不同喜好的使用者选择不同的分析时间——就是可以选择不同的周期。
什么是函数?函数在公式编写非常重要,如果作个比喻,我们用一种语言去告诉电脑我的想法,并且让它去帮我做,那么函数就是这种语言的单词。
大智慧公式编辑教程从易到难全

一个语句将显示一条指标线,一个复杂的公式往往有很多语句,而且有些语句没必要显示出来。这时我们可以把不需要显示语句定义为中间语句,中间语句的写法只需在一般语句的名称与语句之间的冒号后加个等号,即“:=”即可。例如,语句“上日收盘价:=REF(close,1)”就表示该语句为中间语句。重复使用的语句也可以定义成中间语句。
语句得到的计算结果连成线就是所谓的指标线,不同的语句就得到不同的线,为了在指标图形中互相区分,不同的线有不同的颜色,而且语句还可以有自己的名称,在指标图形中显示在左上角位置。语句名写在语句的前面,用一个冒号将它与语句隔开。语句“上日收盘价:REF(close,1)”就表示该语句REF(close,1)的名称为“上日收盘价”。该语句后而的语句若需引用它,则写公式名即可,如MA(上日收盘价,20)意思是对上日收盘价求20日平均。
公式系统可以编辑四种类型的公式,分别是技术指标、交易系统、条件选股和五彩K线公式。
技术指标公式是最基本的公式,它用于指标图形的绘制。技术指标公式结合选股条件逻辑判断表达式,即得到
条件选股公式,用于条件选股。技术指标公式结合买卖逻辑判断表达式,得到交易系统公式,用于交易系统指示。技术指标公式结合色彩逻辑判断表达式,即得到K线模式公式,用于描述特定的K线模式。公式的编辑在公式编辑器中完成。
七:编写最常用的均量和均价线:
均价线,不就是那个"移动平均线MA"什么的吗?不过,话说回来,听说10个人里面有11个人都在使用,我可得学习学习!
原理是??
5日平均线=(今天收盘价+昨天收盘价+.....--5天前的收盘价)/5;
10日平均线=(今天收盘价+昨天收盘价+......+10天前的收盘价)/10;
试重新编写考点精析中的快速排序的划分算法

试重新编写考点精析中的快速排序的划分算法示例文章篇一:《快速排序中的划分算法考点精析》一、什么是快速排序的划分算法快速排序是一种超级厉害的排序算法呢。
那它里面的划分算法就像是一个指挥家,把数组里的元素分成两部分。
想象一下,我们有一群小朋友站成一排(这一排小朋友就像是数组里的元素),划分算法这个指挥家过来了,然后把小朋友们分成了两组,一组是比某个小朋友(这个小朋友就像是一个基准元素)矮的,另一组是比这个小朋友高的。
比如说,我们有数组[5, 3, 8, 4, 9]。
我们可能会选择5作为基准元素。
然后划分算法就开始工作啦。
它就像一个小魔法师,要把这个数组重新排列一下,让左边的数都比5小,右边的数都比5大。
二、划分算法的基本步骤1. 选择基准元素这就像是在一群小伙伴里先挑出一个小队长。
这个小队长可以是数组的第一个元素,像刚才我们的例子里就是5。
也可以是随机选的一个元素呢。
不过不管怎么选,这个小队长可是很重要的哦。
我就想啊,如果选错了小队长,会不会像玩游戏选错了队长,然后整个游戏就变得很难玩了呢?2. 调整元素位置这一步可复杂啦。
我们要从数组的两端开始往中间走。
就像两个人从队伍的两头开始检查小朋友们的身高。
从左边开始的人要找比基准元素大的数,从右边开始的人要找比基准元素小的数。
一旦找到了,就像两个人交换了手中的东西一样,把这两个数交换位置。
比如说,还是那个数组[5, 3, 8, 4, 9]。
左边的人看到5(基准元素),然后继续找,看到8比5大,就停住了。
右边的人看到9,然后往左边找,看到4比5小,也停住了。
然后这两个数就交换位置,数组就变成了[5, 3, 4, 8, 9]。
这个过程要一直持续,直到这两个人在中间相遇。
3. 把基准元素放到正确的位置当两边的人相遇了,这个时候就把基准元素放到这个相遇的位置。
这样,基准元素左边的数都比它小,右边的数都比它大。
就像把小队长放在了队伍里合适的位置,让前面的小朋友都比他矮,后面的小朋友都比他高。
素数判断算法

素数判断算法说起素数判断算法啊,我这一肚子的话可就得往外倒了。
你们知道吗,我以前一直觉得数学这东西吧,就像个冷冰冰的怪物,特别是那些算法,简直就像外星人的语言,看得我眼花缭乱。
但自从我自己动手尝试编写了一个素数判断算法后,嘿,我发现这数学里的乐趣还真不少呢!那天,我在家里闲得无聊,就打开了电脑,准备找点乐子。
突然,我灵光一闪,心想:不如自己编写一个素数判断算法吧!说干就干,我立马打开了编程软件,开始琢磨起来。
一开始,我信心满满,觉得不就是判断一个数是不是素数嘛,有啥难的?不就是看看它除了1和它本身以外,还有没有其他因数嘛。
于是,我很快就写出了第一个版本的算法:从2开始,一直除到要判断的那个数减1,看看有没有能整除的。
结果,我一运行,就傻眼了。
这算法也太慢了吧!我试着判断了一个稍微大点的数,结果电脑愣是卡了半天才给出结果。
我心里那个郁闷啊,就像吃了个苍蝇似的。
正当我准备放弃的时候,我突然想起以前数学老师说过的一句话:“数学里,最重要的是找到最优解。
”于是,我又开始琢磨起来。
这次,我决定优化一下算法。
我想啊,如果一个数n不是素数,那它必定有一个因数小于或等于它的平方根。
这样一来,我就不用一直除到n-1了,只需要除到sqrt(n)就行了。
嘿,这一改,效率立马就上去了!我兴奋得像个孩子似的,赶紧又试了一个大数。
这次,电脑很快就给出了结果。
我心里那个美啊,就像中了大奖一样。
不过,我并没有满足于此。
我又开始琢磨,看看能不能再优化一下。
这次,我想到了用埃拉托斯特尼筛法。
这个方法可厉害了,它能在很短的时间内找出一定范围内的所有素数。
我按照网上的教程,一步一步地实现了这个算法。
结果,效果出奇的好!我试着找出了10000以内的所有素数,结果电脑只用了几秒钟就完成了任务。
看着屏幕上那一串串的素数,我心里那个得意啊,就像自己打了个大胜仗似的。
那一刻,我突然觉得数学其实也挺有意思的。
它虽然有时候看起来很枯燥,但只要你肯钻研,总能发现其中的乐趣。
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一步一步写算法(之挑选最大的n个数)
从一堆数据中挑选n个最大的数,这个问题是网上流传的比较广的几个问题之一。
具体来说,它的意思就是:假设我们有100个数据,我们需要挑选出最大的n个数据(n < 100),那么有没有办法实现这样一个目标呢?在这里,我想从排序的角度看看有没有什么办法可以实现这样一个目标。
在前面的博客当中,我们实现的排序算法有下面几种:
(1)冒泡排序、插入排序、希尔排序
(2)快速排序
(3)合并排序
(4)堆排序
(5)选择排序
(6)基数排序
那么是不是这8种算法都适合今天的题目呢?我简单的对它们进行了分析和归类:a)不到最后无法求出最大数据的算法,(插入算法,合并算法,基数排序)
这些算法的特点就是可以保证局部的数据基本有序,但是无法保证全局的数据有序。
在全部数据得到正确地排序之前,没有人知道最大的数据是什么。
所以针对这个题目而言,要想知道最大的n个数,那就等于要对所有的数据全部排序一遍。
b)每次求出一个最大的数据,依次类推,直到所有的数据都已经排序。
(冒泡排序、希尔排序、选择排序、堆排序)
这些算法的特点就是,排序的时候,所有的数据都是按照从大到小排列出来的。
按照冒泡排序来说,首先我们选出最大的数据,然后是第二大的数据,依次类推,直到第n大的数据找到为止。
堆排序也是这样,我们在构建堆之后,也是每次从堆顶获得一个数据,不断调整堆,再接着获得第二大、第三大......第n大的数据的。
我们以冒泡排序为例,看看这一次的算法应该怎么写?
[cpp] view plaincopy
1.void find_n_max_number(int array[], int length, int number)
2.{
3.int inner ;
4.int outer;
5.int median;
6.
7.if(NULL == array || 0 == length)
8.return;
9.
10.if(number > length)
11.return;
12.
13.for(outer = length -1; outer > (length - 1 - number); outer --){
14.for(inner = 0; inner < outer; inner ++){
15.if(array[inner] > array[inner +1]){
16. median = array[inner];
17. array[inner] = array[inner + 1];
18. array[inner + 1]= median;
19. }
20. }
21. }
22.}
c)迭代搜索,首先对数据进行分类,小于于数组第一个数据的排在左边,大于的排在右边。
如果右边的数据小于n,为m,那么在左边数组继续寻找剩下的(n-m)个数据;如果右边的数据大于n,那么在右边的数据继续寻找。
(快速排序)
不知道上面的解释说明白了没,没有清楚的同学可以看一看下面这个代码。
[cpp] view plaincopy
1.int partion(int array[], int start, int end, int swap[])
2.{
3.int loop;
4.int left = 0;
5.int right = end - start;
6.int value = array[start];
7.
8.for(loop = start +1; loop <= end; loop++){
9.if(array[loop] < value)
10. swap[left ++] = array[loop];
11.else
12. swap[right --] = array[loop];
13. }
14. swap[left] = value;
15. memmove(&array[start], swap, sizeof(int) * (end - start +1));
16.return left + start;
17.}
18.
19.void _quick_sort(int array[], int start, int end, int swap[], int number)
20.{
21.int middle;
22.
23.if(start < end){
24. middle = partion(array, start, end, swap);
25.
26.if((number - 1) > (end - middle))
27. _quick_sort(swap, start, middle -1, swap, number - (end - middle
+ 1));
28.else
29. _quick_sort(swap, middle + 1, end, swap, number);
30. }
31.}
32.
33.void find_n_max_number(int array[], int length, int number)
34.{
35.int* swap ;
36.if(NULL == array || 0 == length)
37.return;
38.
39. swap = (int*)malloc(sizeof(int) * length);
40. _quick_sort(array, 0, length-1, swap, number);
41. free(swap);
42.}
总结:
至于这些算法的结果怎么样,各位朋友们可以自己利用自己的电脑好好测试一下。