同比增长算法
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同比增长,一般是指和去年同期相比较的增长率。比如去年1-2月份,累计实现收入100万元;今年1-2月份累计实现收入120万元,则1-2月份收入同比增长率=(120-100)/100*100%=20%什么叫同比增长:和上一时期、上一年度或历史相比的增长(幅度)。
同比增长计算公式:
同比增长率=(本期数-同期数)÷同期数×100% ;例子比如说去年3月的产值100万,今年3月的产值300万,同比增长是怎么算的?是同比增长200%?还是同比增长300%?本题=(300-100)÷100=200%
同比增长率,一般是指和去年同期相比较的增长率。某个指标的同期比=(本年的某个指标的值-去年同期这个指标的值)/去年同期这个指标的值.
同比增长率,一般是指和去年同期相比较的增长率。某个指标的同期比=(本年的某个指标的值-去年同期这个指标的值)/去年同期这个指标的值。与历史同时期比较,例如2005年7月份与2004年7月份相比称其为同比;与上一统计段比较,例如2005年7月份与2005年6月份相比较称其为环比。
环比有环比增长速度和环比发展速度两种方法。环比即与上期的数量作比较。环比增长速度=(本期数-上期数)/上期数*100%反映本期比上期增长了多少
环比发展速度=本期数/上期数*100%。反映本期比上期增长多少如:本期销售额为500万,上期销售额为350万环比增长速度=(500-350)/350*100%=42.86%环比发展速度=500/350*100%=142.86%什么叫做同比增长呀?和上一时期、上一年度或历史相比的增长(幅度)。同比增长率=(本期数-同期数)÷同期数经济统计中说的“同比增长”是怎么计算的呀?比如说去年3月的产值100万,今年3月的产值300万,
同比增长是怎么算的?是同比增长200%?还是同比增长300%?本题=(300-100)÷100=200%同比增长百分比怎么算同比就是同一周期的同一阶段的同一数据的比值,同比增长就是比值再减一。比较经济数据通常有同比和环比,环比就是相邻两个阶段的比值。以国家目前比叫热门的房价为例,如果某地今年7月的房价是11000元每平米,去年7月的房价是10000元每平米,那么报道会说:我市今年平均房价11000元每平米,与去年7月相比同比增长了10%。具体算法就是((11000-10000)/1000-1)x100%. 采用同比来比较主要是因为同比能消除一些周期性影响,例如消费一般在黄金周期间旺盛,若果把春节所在的二月与一月环比,会显示出消费增长,而将三月和二月环比又显示消费下降,这种结果显然是不能反映实际的。同比结果相对会更客观一些。这也是为什么每个月都讲房价涨了10%,但是一年下来房价并没有翻番,甚至还降价了。同比的周期不一定是一年,一个周期也不一定是12个阶段,只是采用按年逐月的算法比较常见罢了。同比增长简单,其实你的补充里已经解决了这个问题。2008年上半年GDP为130619亿元,同比增长10.4%,是指08年上半年的GDP相比于07年上半年的GDP增长幅度为10.4%。比上年同期回落1.8个百分点,是指,08年上半年相比于07年上半年的增长率---10,8%(这里设为x),07年上半年相比于06年上半年的增长率(这里设为y),x比y回落了1.8% ,即GDP增长速度变慢了。“环比增长”和“同比增长”各是什么意思?同比发展速度主要是为了消除季节变动的影响,用以说明本期发展水平与去年同期发展水平对比而达到的相对发展速度。如,本期2月比去年2月,本期6月比去年6月等。其计算公式为:同比发展速度=(本期发展水平/去年同期发展水平)*100% 在实际工作中,经常使用这个指标,如某年、某季、某月与上年同期对比计算的发展速度,就是同比发展速度。环比分为日环比、周环比、月环比和年环比。环比发展速度是以报告期水平与其前一期水平对比(相邻期间的比较),所得到的动态相对数。
表明现象逐期的发展变动程度。如计算一年内各月与前一个月对比,即2月比1月,3月比2月,4月比3月……12月比11月,说明逐月的发展程度。环比发展速度是报告期水平与前一时期水平之比,表明现象逐期的发展速度。如计算一年内各月与前一个月对比,即2月比1月,3月比2月,4月比3月……12月比11月,说明逐月的发展程度。
课程设计报告-贪心算法:任务调度问题
数据结构课程设计报告 贪心算法:任务调度问题的设计 专业 学生姓名 班级 学 号 指导教师 完成日期
贪心算法:任务调度问题的设计 目录 1设计内容 (1) 2)输入要求 (1) 3)输出要求 (1) 2设计分析 (1) 2.1排序(将数组按照从小到大排序)的设计 (1) 2.2多个测试案例的处理方法的设计 (2) 2.3 for循环设计 (2) 2.4系统流程图 (2) 3设计实践 (2) 3.1希尔排序模块设计 (2) 3.2 多个测试案例的处理方法的模块设计 (3) 4测试方法 (4) 5程序运行效果 (4) 6设计心得 (6) 7附录 (6)
数据结构课程设计报告(2017) 贪心算法:任务调度问题的设计 1设计内容 有n项任务,要求按顺序执行,并设定第I项任务需要t[i]单位时间。如果任务完成的顺序为1,2,…,n,那么第I项任务完成的时间为c[i]=t[1]+…+t[i],平均完成时间(ACT)即为(c[1]+..+c[n])/n。本题要求找到最小的任务平均完成时间。 2)输入要求 输入数据中包含n个测试案例。每一个案例的第一行给出一个不大于2000000的整数n,接着下面一行开始列出n各非负整数t(t≤1000000000),每个数之间用空格相互隔开,以一个负数来结束输入。 3)输出要求 对每一个测试案例,打印它的最小平均完成时间,并精确到0.01。每个案例对应的输出结果都占一行。若输入某一个案例中任务数目n=0,则对应输出一个空行。 2 设计分析 这个题目属于贪心算法应用中的任务调度问题。要得到所有任务的平均完成时间,只需要将各个任务完成时间从小到大排序,任务实际完成需要的时间等于它等待的时间与自身执行需要的时间之和。这样给出的调度是按照最短作业优先进行来安排的。贪心算法通过一系列的选择来得到一个问题的解。它所做的每一个选择都是当前状态下某种意义的最好选择,即贪心选择。在许多可以用贪心算法求解的问题中一般具有两个重要的性质:贪心选择性质和最有子结构性质。所谓贪心选择性只是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择,即贪心选择来达到,这是贪心算法可行的第一基本要素。对于一个具体问题,要确定它是否具有贪心选择性质,必须证明每一步所做的贪心选择最终将会得到问题的一个整体最优解。首先考察问题的一个整体最优解,并证明可修改这个最优解,使其以贪心选择开始。而且做了贪心选择后,原问题简化为一个规模更小的类似子问题。然后,用数学归纳法证明,通过每一步做贪心选择,最终可得到问题的一个整体最优解。其中,证明贪心选择后问题简化为规模更小的类似子问题的关键在于利用该问题的最优子结构性质。当一个问题的最优解包含着它的子问题最优解时,称此问题具有最优子结构性质,这个性质是该问题可用贪心算法求解的一个关键特征。 2.1排序(将数组按照从小到大排序)的设计 排序的方法有很多,如:冒泡排序、希尔排序、堆排序等,这些排序的方法都可以使用。这里采用希尔排序来实现。 它的基本思想是:先取一个小于n的整数d1作为第一个增量;这里选取n的一半作为第一个增量(increment=n》1),把数组的全部元素分成d1个组。所有距
各种排序算法比较
排序算法 一、插入排序(Insertion Sort) 1. 基本思想: 每次将一个待排序的数据元素,插入到前面已经排好序的数列中的适当位置,使数列依然有序;直到待排序数据元素全部插入完为止。 2. 排序过程: 【示例】: [初始关键字] [49] 38 65 97 76 13 27 49 J=2(38) [38 49] 65 97 76 13 27 49 J=3(65) [38 49 65] 97 76 13 27 49 J=4(97) [38 49 65 97] 76 13 27 49 J=5(76) [38 49 65 76 97] 13 27 49 J=6(13) [13 38 49 65 76 97] 27 49 J=7(27) [13 27 38 49 65 76 97] 49 J=8(49) [13 27 38 49 49 65 76 97] Procedure InsertSort(Var R : FileType); //对R[1..N]按递增序进行插入排序, R[0]是监视哨// Begin for I := 2 To N Do //依次插入R[2],...,R[n]// begin R[0] := R[I]; J := I - 1; While R[0] < R[J] Do //查找R[I]的插入位置// begin R[J+1] := R[J]; //将大于R[I]的元素后移// J := J - 1 end R[J + 1] := R[0] ; //插入R[I] // end End; //InsertSort // 二、选择排序 1. 基本思想: 每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,顺序放在已排好序的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完。 2. 排序过程: 【示例】: 初始关键字[49 38 65 97 76 13 27 49] 第一趟排序后13 [38 65 97 76 49 27 49] 第二趟排序后13 27 [65 97 76 49 38 49] 第三趟排序后13 27 38 [97 76 49 65 49] 第四趟排序后13 27 38 49 [49 97 65 76] 第五趟排序后13 27 38 49 49 [97 97 76]
圆锥曲线齐次式与点乘双根法教学内容
一,圆锥曲线齐次式与斜率之积(和)为定值 例1:12,Q Q 为椭圆22 2212x y b b +=上两个动点,且12OQ OQ ⊥,过原点O 作直线12Q Q 的垂 线OD ,求D 的轨迹方程. 解法一(常规方法):设111222(,),(,)Q x y Q x y ,00(,)D x y ,设直线12Q Q 方程为y kx m =+, 联立22 2212y kx m x y b b =+???+=??化简可得: 22222222(2)42()0b k b x kmb x b m b +++-=,所以 22222221212222222 2()(2),22b m b b m b k x x y y b k b b k b +-==++ 因为12OQ OQ ⊥所以 222222222222 1212222222222()(2)2()2=0222121b m b b m b k m b m b k x x y y b k b b k b k k +---+=+=+++++ 22232(1)m b k ∴=+*L 又因为直线12Q Q 方程等价于为0000()x y y x x y -=--,即2 00000 x x y x y y y =-++对比于y kx m =+,则00200 x k y x y m y ? -=????+=??代入*中,化简可得:22 20023x y b +=.
解法二(齐次式): 设直线12Q Q 方程为1mx ny +=,联立22 22222211 11022mx ny mx ny x y x y b b b b +=+=???? ???+=+-=???? 222 22()02x y mx ny b b +-+=化简可得:22222222202x y m x n y mnxy b b +---= 整理成关于,x y ,x y 的齐次式:2 2 2 22 2 2 (22)(12)40b n y m b x mnb xy -+--=,进而两边同时除以2 x ,则 222 2 2 2 22 1222 12(22)412022m b b n k mnb k m b k k b n ---+-=?=- 因为12OQ OQ ⊥12OQ OQ ⊥所以121k k =-, 22 2212122m b b n -=-- 22232()b m n ∴=+*L 又因为直线12Q Q 方程等价于为0000()x y y x x y -=--,即2 00000 x x y x y y y =-++对比于1mx ny +=,则0 2200022 00 x m x y y n x y ?=?+?? ?=?+?代入*中,化简可得:22 20023x y b +=. 例2:已知椭圆2 214 x y +=,设直线l 不经过点(0,1)P 的直线交于,A B 两点,若直线,PA PB 的斜率之和为1-,证明:直线l 恒过定点.
基于两点乘积及全波傅里叶算法的应用
2.两点乘积算法: 程序: %两点乘积算法,输入正弦波,取得电气角度相隔pi/2的采样时刻的数据值,计算出正弦量的有效值。 clear; N=12; %每周期采12个点 for n=0:48; t=0.02*n/N; y=sin(2*pi*n/N); %输入正弦波量y=sin(w*t) s(1,n+1)=y; %将y采样所得的值赋值给s if n>3 a=s(1,n-3); %输出相差0.5*pi的两点采样值 b=s(1,n); Ym=sqrt(a^2+b^2); Y=Ym/1.414; %输出正弦量的有效值 subplot(211) %绘制t-Y,即正弦量有效值与时间关系的图形 plot(t,Y,'-bo'); pause(0.005); xlim([-0.01,0.08]); ylim([0,1]); hold on end subplot(212); %绘制t-y,输入与时间关系的即图形 plot(t,y,'-bo'); pause(0.005); hold on end
基于两点乘积及全波傅里叶算法的应用 利用全波傅里叶算法和两点乘积算法计算 1.全波傅里叶算法: 程序: %全波傅里叶算法 clear N=24; %每周期采24个点 for n=0:96; t=0.02*n/N; y=sin(2*pi*n/N); %输入正弦波量y=sin(w*t) x1(1,n+1)=y; %将y采样所得的值赋值给x1 if n>24 X1s=0; X1c=0; for k=(n-24):(n-1) a1=x1(1,k); a2=a1*sin(2*k*pi/N); X1s=a2+X1s; end for j=(n-24):(n-1) b1=x1(1,j); b2=b1*cos(2*j*pi/N); X1c=b2+X1c; end X1s=(2/N)*X1s; %输出正弦系数 x1(2,n+1)=X1s; X1c=(2/N)*X1c; %输出余弦系数 x1(3,n+1)=X1c; X=sqrt(0.5*(X1s^2+X1c^2)); %求出基波分量有效值 x1(4,n+1)=X; end if n<24 X=0; end subplot(212); %绘制t-X,即基波分量有效值与时间关系的图形 plot(t,X,'-bo'); xlim([0,0.1]); ylim([0,1]); pause(0.0005); hold on subplot(211); %绘制t-y,即输入与时间关系的图形 plot(t,y,'-ok');
AOPA最新理论题库第7章任务规划
G001、无人机是指根据无人机需要完成的任务、无人机的数量以及携带任务载荷的类型,对无人机制定飞行路线并进行任务分配。 A.航迹规划 B.任务规划 C.飞行规划 正确答案: B(解析:P174) G002、任务规划的主要目标是依据地形信息和执行任务环境条件信息,综合考虑无人机的性能,到达时间、耗能、威胁以及飞行区域等约束条件。为无人机规划出一条或多条自 的,保证无人机高效,圆满的完成飞行任务,并安全返回基地。 A.起飞到终点,最短路径 B.起飞点到着陆点,最佳路径 C.出发点到目标点,最优或次优航迹 正确答案: C(解析:P174) G003、无人机任务规划是实现的有效途径,他在很大程度上决定了无人机执行任务的效率 A.自主导航与飞行控制 B.飞行任务与载荷导航 C.航迹规划与自主导航 正确答案: A(解析:P174) G004、无人机任务规划需要实现的功能包括 A.自主导航功能,应急处理功能,航迹规划功能 B.任务分配功能,航迹规划功能,仿真演示功能 C.自主导航功能,自主起降功能,航迹规划功能 正确答案: B(解析:P174) G005、无人机任务规划需要考虑的因素有、,无人机物理限制,实时性要求 A.飞行环境限制,飞行任务要求 B.飞行赶任务范围,飞行安全限制 C.飞行安全限制,飞行任务要求 正确答案: A(解析:P175) G006、无人机物理限制对飞行航迹有以下限制:,最小航迹段较长度,最低安全飞行高度 A.最大转弯半径,最小俯仰角 B.最小转弯半径,最小俯仰角 C.最小转弯半径,最大俯仰角 正确答案: C(解析:P175) G007、动力系统工作恒定的情况下,限制了航迹在垂直平面内上升和下滑的最大角度 A.最小转弯半径 B.最大俯仰角
0018算法笔记——【动态规划】流水作业调度问题与Johnson法则
1、问题描述: n个作业{1,2,…,n}要在由2台机器M1和M2组成的流水线上完成加工。每个作业加工的顺序都是先在M1上加工,然后在M2上加工。M1和M2加工作业i所需的时间分别为ai和bi。流水作业调度问题要求确定这n个作业的最优加工顺序,使得从第一个作业在机器M1上开始加工,到最后一个作业在机器M2上加工完成所需的时间最少。 2、问题分析 直观上,一个最优调度应使机器M1没有空闲时间,且机器M2的空闲时间最少。在一般情况下,机器M2上会有机器空闲和作业积压2种情况。设全部作业的集合为N={1,2,…,n}。S是N的作业子集。在一般情况下,机器M1开始加工S中作业时,机器M2还在加工其他作业,要等时间t后才可利用。将这种情况下完成S中作业所需的最短时间记为T(S,t)。流水作业调度问题的最优值为T(N,0)。 设π是所给n个流水作业的一个最优调度,它所需的加工时间为 aπ(1)+T’。其中T’是在机器M2的等待时间为bπ(1)时,安排作业 π(2),…,π(n)所需的时间。 记S=N-{π(1)},则有T’=T(S,bπ(1))。 证明:事实上,由T的定义知T’>=T(S,bπ(1))。若T’>T(S,bπ(1)),设π’是作业集S在机器M2的等待时间为bπ(1)情况下的一个最优调度。