算法步骤

㈠ C语言算法流程图

开始->定义3个变量->输入3个数->判断3个数的大小->输出中间数

㈡ 算法过程

1936/x *0.8=1936/x+88
解：两边同*（x+88）x，得：1936*0.8（x+88）=1936x
两边同÷1936，得：0.8（x+88）=x
去括号，得：0.8x+0.8*88=x
移项，得：0.8*88=x-0.2x
系数化为1，得：x=88
检验：当x=88时，x≠0，
x+88≠0.
故方称解为：x=88
纯手打。。

㈢ 算法过程要能

D

㈣ 算法 步骤 （需要详细的步骤啊~）

判断点A（1，2）与⊙C （x-5）^2+（y-1）^2=9的位置关系。

第一步:
判断C的圆心O坐标(5,1);
半径r=Sqrt[9]=3.
第二步:
计算A与圆C的距离,
|AO|=Sqrt[(1-5)^2+(2-1)^2]=Sqrt[17].
第三步:
比较|AO|与r的大小关系.
Sqrt[17]>Sqrt[9].
第四步:
结论,A在圆C外.

㈤ 生成算法的步骤是( )

直线生成算法中的数值/字微分分析法是一种增量计算方法。它按照斜率绝对值|k|<1和|k|>1来递增画描点。|k|<1时，取像素（x，（int）(y+0.5)；|k|>1时，取像素（（int）(x+0.5)，y)。

循环结构需要重复执行同一操作的结构称为循环结构，即从某处开始，按照一定条件反复执行某一处理步骤，反复执行的处理步骤称为循环体。循环结构中通常都有一个起循环计数作用的变量，这个变量的取值一般都包含在执行或终止循环的条件中。

算法原理

SJT算法，即Steinhaus–Johnson–Trotter algorithm，是一种全排列生成算法。在该算法中，不断的寻找一种相邻元素相互交换的顺序，根据这种交换的顺序，依次计算下一个排列。在SJT算法中，每次循环都进行一次满足条件的相邻元素的交换，直到不存在满足条件的可交换的元素，此时说明所有排列的情况均已输出，算法结束。

㈥ 算法的过程怎么写啊

算法的流程书写可通过流程图或伪代码来完成。

所谓流程图是指以特定的图形符号加上说明，表示算法的图，用它来表示算法思路是一种极好的方法，因为有时候千言万语不如一张图形象生动易于理解，例如：

而伪代码是介于自然语言和计算机语言之间的文字和符号（包括数学符号），它是一种不依赖于语言、用来表示程序执行过程、而不一定能编译运行的代码，例如：

Begin（算法开始）

输入 A，B，C

IF A>B 则 A→Max

否则 B→Max

IF C>Max 则 C→Max

Print Max

End （算法结束）

㈦ python算法设计的步骤有三步分别是

1. 弄清楚题目的意思，列出题目的输入、输出、约束条件
其中又一道题目是这样的：“有一个mxn的矩阵，每一行从左到右是升序的，每一列从上到下是升序的。请实现一个函数，在矩阵中查找元素elem，找到则返回elem的位置。”题设只说了行和列是升序的，我在草稿纸上画了一个3x4的矩阵，里面的元素是1~12，于是我就想当然的认为矩阵的左上角是最小的元素，右下角是最大的元素。于是整个题目的思考方向就错了。
2. 思考怎样让算法的时间复杂度尽可能的小
继续以上面的题目为例子。可以有如下几种算法：
a. 遍历整个矩阵进行查找，那么复杂度为O(m*n)；
b. 因为每一行是有序的，所以可以对每一行进行二分查找，复杂度为O(m*logn)。但是这样只用到了行有序的性质。
c. 网上查了一下，最优的算法是从矩阵的左下角开始，比较左下角的元素（假设为X）与elem的大小，如果elem比X大，那么X所在的那一列元素就都被排除了，因为X是该列中最大的了，比X还大，那么肯定比X上面的都大；如果elem比X小，那么X所在的那一行就可以排除了，因为X是这一行里最小的了，比X还小那么肯定比X右边的都小。每迭代一次，矩阵的尺寸就缩小一行或一列。复杂度为O(max(m,n))。
可以先从复杂度较高的实现方法入手，然后再考虑如何利用题目的特定条件来降低复杂度。
3. 编写伪代码或代码

㈧ 算法的执行流程是指算法中各个处理步骤的执行次序

任何算法都是由若干个顺序结构组成．
循环结构中要对是否循环进行判断，所以一定包含选择结构，
故选C．

㈨ 写出算法步骤。写步骤一： 步骤二： 步骤三：这样就行

1 输入总数n
set xwhite=0,xblack=0,xpurple=0
2 循环1到n，输入1-n头牛的颜色代号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