㈠ C語言演算法流程圖
開始->定義3個變數->輸入3個數->判斷3個數的大小->輸出中間數
㈡ 演算法過程
1936/x *0.8=1936/x+88
解:兩邊同*(x+88)x,得:1936*0.8(x+88)=1936x
兩邊同÷1936,得:0.8(x+88)=x
去括弧,得:0.8x+0.8*88=x
移項,得:0.8*88=x-0.2x
系數化為1,得:x=88
檢驗:當x=88時,x≠0,
x+88≠0.
故方稱解為:x=88
純手打。。
㈢ 演算法過程要能
D
㈣ 演算法 步驟 (需要詳細的步驟啊~)
判斷點A(1,2)與⊙C (x-5)^2+(y-1)^2=9的位置關系。
第一步:
判斷C的圓心O坐標(5,1);
半徑r=Sqrt[9]=3.
第二步:
計算A與圓C的距離,
|AO|=Sqrt[(1-5)^2+(2-1)^2]=Sqrt[17].
第三步:
比較|AO|與r的大小關系.
Sqrt[17]>Sqrt[9].
第四步:
結論,A在圓C外.
㈤ 生成演算法的步驟是( )
直線生成演算法中的數值/字微分分析法是一種增量計算方法。它按照斜率絕對值|k|<1和|k|>1來遞增畫描點。|k|<1時,取像素(x,(int)(y+0.5);|k|>1時,取像素((int)(x+0.5),y)。
循環結構需要重復執行同一操作的結構稱為循環結構,即從某處開始,按照一定條件反復執行某一處理步驟,反復執行的處理步驟稱為循環體。循環結構中通常都有一個起循環計數作用的變數,這個變數的取值一般都包含在執行或終止循環的條件中。
演算法原理
SJT演算法,即Steinhaus–Johnson–Trotter algorithm,是一種全排列生成演算法。在該演算法中,不斷的尋找一種相鄰元素相互交換的順序,根據這種交換的順序,依次計算下一個排列。在SJT演算法中,每次循環都進行一次滿足條件的相鄰元素的交換,直到不存在滿足條件的可交換的元素,此時說明所有排列的情況均已輸出,演算法結束。
㈥ 演算法的過程怎麼寫啊
演算法的流程書寫可通過流程圖或偽代碼來完成。
所謂流程圖是指以特定的圖形符號加上說明,表示演算法的圖,用它來表示演算法思路是一種極好的方法,因為有時候千言萬語不如一張圖形象生動易於理解,例如:
而偽代碼是介於自然語言和計算機語言之間的文字和符號(包括數學符號),它是一種不依賴於語言、用來表示程序執行過程、而不一定能編譯運行的代碼,例如:
Begin(演算法開始)
輸入 A,B,C
IF A>B 則 A→Max
否則 B→Max
IF C>Max 則 C→Max
Print Max
End (演算法結束)
㈦ python演算法設計的步驟有三步分別是
1. 弄清楚題目的意思,列出題目的輸入、輸出、約束條件
其中又一道題目是這樣的:「有一個mxn的矩陣,每一行從左到右是升序的,每一列從上到下是升序的。請實現一個函數,在矩陣中查找元素elem,找到則返回elem的位置。」題設只說了行和列是升序的,我在草稿紙上畫了一個3x4的矩陣,裡面的元素是1~12,於是我就想當然的認為矩陣的左上角是最小的元素,右下角是最大的元素。於是整個題目的思考方向就錯了。
2. 思考怎樣讓演算法的時間復雜度盡可能的小
繼續以上面的題目為例子。可以有如下幾種演算法:
a. 遍歷整個矩陣進行查找,那麼復雜度為O(m*n);
b. 因為每一行是有序的,所以可以對每一行進行二分查找,復雜度為O(m*logn)。但是這樣只用到了行有序的性質。
c. 網上查了一下,最優的演算法是從矩陣的左下角開始,比較左下角的元素(假設為X)與elem的大小,如果elem比X大,那麼X所在的那一列元素就都被排除了,因為X是該列中最大的了,比X還大,那麼肯定比X上面的都大;如果elem比X小,那麼X所在的那一行就可以排除了,因為X是這一行里最小的了,比X還小那麼肯定比X右邊的都小。每迭代一次,矩陣的尺寸就縮小一行或一列。復雜度為O(max(m,n))。
可以先從復雜度較高的實現方法入手,然後再考慮如何利用題目的特定條件來降低復雜度。
3. 編寫偽代碼或代碼
㈧ 演算法的執行流程是指演算法中各個處理步驟的執行次序
任何演算法都是由若干個順序結構組成.
循環結構中要對是否循環進行判斷,所以一定包含選擇結構,
故選C.
㈨ 寫出演算法步驟。寫步驟一: 步驟二: 步驟三:這樣就行
1 輸入總數n
set xwhite=0,xblack=0,xpurple=0
2 循環1到n,輸入1-n頭牛的顏色代號y(1=white,2=black,3=purple)
if y=1,xwhite=xwhite+1
if y=2,xblack=xblack+1
if y=3,xpurple=xpurple+1
3 print xwhit,xblack,xpurple