演算法怎麼找

Ⅰ 急求！！！物料衡算的具體演算法到哪裡找啊

物料衡算的具體作法
對於連續穩定過程，物料衡算的方程是：

∑M入=∑M出 或 進 = 出 為代數方程

對不穩定過程，物料衡算的方程為：

∑Mλ=∑M出+M累積 或 進 = 出 + 累積 為代數方程

絕大多數情況為連續穩定過程，故將重點討論這種情況。
一般情況下，物料衡算的步驟如下：
首先，確定衡算對象，根據題目要求它可以是總物料、某個組分、某個元素等；
其次，確定衡算范圍，根據題目要求它可以是一個系統、一個車間、某個設備；設備的某個局部等……；
最後，確定衡算基準，根據題目要求它可以是單位質量，單位時間等。
在上述三者確定後，根據物料衡算方程分別列出具體的物料衡算方程（一個或多個），再解方程或方程組即可。現舉例如下：
如圖1-2A所示，濃度為20%（質量百分數，下同）的KNO3水溶液以1000kg/hr流量送入蒸發器，在某溫度下蒸出一部分水而得到濃度為50%的KNO3水溶液，再送入結晶器冷卻析出含有4%水分的KNO3晶體並不斷取走。濃度為37.5%的KNO3飽和母液則返回蒸發器循環處理，該過程為連續穩定過程，試求：
1. 結晶產品量P，水分蒸發量W；
2. 循環母液量R，濃縮量S。

圖1-2A
解： 1. 衡算對象：總物料KNO3
衡算范圍：如圖所示的用一條封閉的虛線所包圍的部分
衡算基準：單位時間--每小時
列方程：凡是穿過封閉虛線進入的衡算范圍的物料為入；
凡是穿出封閉虛線排出的衡算范圍的物料為出；
總物料 ∑Mλ=∑M出
則 F = W + P （1）
同理，對KNO3
0.2F = 0×W + P（1-4%） （2）
將（1）（2）代入數據後組成方程組
1000 = W + P
0.2×1000 = P（1-4%）
解這個方程組得：
P = 208.3 kg/hr
W = 791.7 kg/hr
2. 衡算對象的基準不變，改變衡算范圍如圖1-2B所示。
總物料 S =R + P
KNO3 0.5 × S = 0.375 × R + P（1-4%）
將上兩式代入數據聯解得：
R = 766.6 kg/hr
S = 947.9 kg/hr 即為所求

圖1-2B
應該指出，確定衡算范圍是很重要的，如確定的衡算范圍不當，無法求解。一般來說，要盡量使已知條件和所求量穿越衡算范圍，這樣才能列入衡算方程中。這種技巧可在今後的學習和練習中逐步掌握。

Ⅱ 怎麼查看百度搜索引擎的演算法

目前已知的網路搜索引擎的演算法

到目前為止，根據各方面數據整理的網路搜索引擎演算法有兩百項左右，今天總結公開其中的130項，希望對大夥兒在操作SEO過程中有所幫助！
1、網站伺服器的穩定性
2、網站伺服器的安全性
網站伺服器的安全是十分重要的，尤其對金融、旅遊、移民等高利潤行業站點。
3、同IP下的網站越少越好
4、同IP下的網站無大量被K
5、同IP下的網站無大量被降權
6、轉移伺服器會影響網站排名
網站搬家、網站轉移伺服器會網站排名的，這里推薦採用網站流量點擊保護可以很大程度避免排名的下滑。
7、域名包含關鍵詞（拼音、英文）
就比如某地區SEO排名，推薦域名中包含有seo等關鍵詞。
8、域名年齡越老越有排名優勢
9、域名主題的轉換直接影響排名
10、備案對網站排名穩定性的重要
11、最好採用DIV+CSS布局
12、表格布局避免過多嵌套
13、網頁編碼對網站的影響
14、整站生成靜態HTML
靜態化肯定是特別利於優化的，但是很多站長的空間沒有那麼大，這里推薦可以採用偽靜態的優化手法。
15、動態URL的優化劣勢
16、目錄的層次不要太深
17、目錄名稱的優化
18、網頁URL不要太長
19、網站內容的原創性
20、避免大量內容重復
21、避免大量採集內容填充
22、避免大量頁面內容相似度太高
23、網站內容不要出現違法字眼
24、內容越豐富越有利於排名
25、內容被收錄的數量越多越好
26、頁面大小(建議小於100K)
頁面內容在滿足用戶需求的同時，盡量體積小些，比如網路的首頁大小才4K。
27、頁面避免出現太多圖片
28、網站sitemap時時更新與提交
29、新頁面產生的速率
30、網站Meta的優化設計
31、Deion的優化設計
32、Keywords的優化設計
33、避免太多無關的關鍵詞
34、網頁PR值對排名的影響
35、核心關鍵詞的選取
對網站核心關鍵詞一定要定位準確，太原網站推廣和太原網站建設雖然是很相近，但是優化的時候一定要有個針對性。比如：某某裝修公司，既包含某某裝修公司，又能給用戶最為順暢方便記憶的標題。
36、擴展關鍵詞的選取
37、長尾關鍵詞的選擇
38、關鍵詞在網站TITLE上的使用
最好的關鍵詞在title顯示是一句通順的語句，既適合搜索引擎的匹配抓取，又適合用戶的瀏覽點擊。
39、保持網頁Title的唯一性
40、標題設計不要過長
這里主要是針對快照索引位元組，對手機站的標題就需要更少點，畢竟現在移動端站優化也是主流方向，對移動站標題的設計就需要更少位元組。
41、標題不要堆砌關鍵詞
42、標題的分詞描寫規則
43、標題描寫結合長尾關鍵詞
44、每個標題最好突出1-2個關鍵詞
45、關鍵詞在Meta Deion中的使用
可參考趙一鳴隨筆博客的deion寫法
46、關鍵詞在Meta Keywords中的使用
47、關鍵詞在H1、H2、H3標簽中的使用
48、一個頁面盡量只使用一個H1
很多人都在好奇為什麼有的網站一直排名那麼好，其實大家可以仔細點開每一個內頁，每一個內頁的標題都是在 H1中包裹的。
49、關鍵詞在頁面URL中的使用
50、在url中使用"-"連接關鍵詞
51、關鍵詞與頁面內容的相關性
52、關鍵詞的加粗優化
53、關鍵詞的斜體優化
54、關鍵詞的下劃線優化
55、關鍵詞的跑馬燈優化
56、關鍵詞字體大小
57、圖片的關鍵詞優化 alt標簽
58、關鍵詞是否突出
59、關鍵詞的密度7%左右
其實網站關鍵詞密度這個事在網站優化過程中並沒有那麼重要，我優化站的時候是不會特意控制關鍵詞密度的，除非碰到一些競爭超級大的行業（比如貸款、旅遊等行業站點）。
60、關鍵詞的集中+分散布局
61、關鍵詞的均勻分散布局
62、網站內部鏈接結構（星狀、樹狀）
63、網站內部鏈接結構（扁平）
64、內部鏈接的數量
65、內部鏈接相關性質量
當兩個網站不分伯仲時，這個時候對網站內鏈的控制就顯得尤為重要了，網站內鏈相關性有多大，太原雅輝裝修網每個裝修效果圖欄目下面的相關推薦都是最相關的。客廳的就推薦客廳，廚房的就推薦廚房。
65、內部鏈接的錨文字
網站內鏈設置得當的話，不僅僅能提升網站主關鍵詞整體的排名，還能提升網站長尾關鍵詞的排名。
66、內部鏈接周圍的文字
67、內部鏈接錨點避免單一
68、內部鏈接的多樣化
69、內部鏈接相關文章交叉
70、內部鏈接創建和更新時間
71、內部鏈接的加粗優化
72、內部鏈接的斜體優化
73、內部鏈接的下劃線優化
74、內部鏈接頁面的PR值
75、內部鏈接產生的速率
76、內部鏈接主題、頁面內容與關鍵詞的相關性
77、內部鏈接存在的時間
78、確保站內鏈接有效
79、網站外部鏈接的穩定性
80、網站外部鏈接的創建和更新時間
都知道，網站外部鏈接是有生命周期的，友情鏈接時間越長越好，對為網站SEO優化主動發的論壇等鏈接時間越近越好。
81、網站外部鏈接網站的PR值
82、網站外部鏈接的主題、頁面內容與關鍵詞的相關性
83、網站外部鏈接產生的速率
雖然很多站長聲稱外鏈是沒有效果了，但是經過我的實驗，主動發的外鏈還是有效果的。
84、網站外部鏈接存在的時長
85、網站外部鏈接指向的頁面有具體內容
這里的外部鏈接通常指一些別人轉發我們網站內容的鏈接，要確保轉發到的平台是和我們網站內容相關的，這樣才能保證高質量外鏈。
86、網站外部鏈接的價值高於互惠鏈接
87、外部連接(反向連接與友情連接)的數量
88、網站外部鏈接的錨文字
89、網站外部鏈接錨點的多樣化
90、網站外部鏈接頁面本身的鏈接權重、質量
91、網站外部鏈接頁面在相關主題的網站中的鏈接權重
92、網站外部鏈接的周圍文字
外部鏈接周圍文字，這也是為什麼我們最後找一些同行站的其中原因之一。
93、網站外部鏈接最好來自不同IP
94、網站外部鏈接的加粗優化
95、網站外部鏈接網站域名的特殊性
96、網站外部鏈接的斜體優化
97、網站外部鏈接的下劃線優化
98、確保站外鏈接有效
有個別不道德的站長，採用nofollow鏈接手法騙取新手站長的首頁鏈接，這里大家一定要慎重。
99、導入鏈接增加速度 （導入鏈接的增加是有周期性的，每天增加可以循環上升）
100、導入鏈接文字不能經常改變
101、導入鏈接的流行程度
102、導入鏈接頁面中關鍵詞密度
103、導入鏈接頁面標題
116、避免頻繁修改網站標題、描述
避免頻繁修改網站的title ，如果修改太頻繁的話，容易使網站進入沙盒期。
117、避免太快修改鏈接
118、避免太快修改頁面
119、避免過多的java
120、避免使用Flash
121、避免使用框架
122、避免使用一個像素的鏈接
123、避免使用隱藏鏈接
124、避免使用看不見的文字
125、避免存在不良的友情網站鏈接
126、避免細節點使用惡劣低級的語言
127、避免導航結構避免使用圖片
128、推薦文章鏈接被大網站引用
129、推薦文章被大量轉載
130、推薦：搜索引擎快照更新快

Ⅲ 如何查看資料庫的演算法

資料庫裡面最常用的排序演算法莫過於合並排序。
優化的查找演算法如二分查找、二叉樹查找等，雖然查找效率提高了。但是各自對檢索的數據都有要求：二分查找要求被檢索數據有序，而二叉樹查找只能應用於二叉查找樹上，但是數據本身的組織結構不可能完全滿足各種數據結構。
資料庫查詢是資料庫的主要功能之一，最基本的查詢演算法是順序查找時間復雜度為O(n)，顯然在數據量很大時效率很低。優化的查找演算法如二分查找、二叉樹查找等，雖然查找效率提高了。

Ⅳ 常見查找和排序演算法

查找成功最多要n 次，平均（n+1）/2次， 時間復雜度為O(n) 。
優點：既適用順序表也適用單鏈表，同時對表中元素順序無要求，給插入帶來方便，只需插入表尾即可。
缺點：速度較慢。

改進：在表尾設置一個崗哨，這樣不用去循環判斷數組下標是否越界，因為最後必然成立。

適用條件：

二分查找的判定樹不僅是二叉排序樹，而且是一棵理想平衡樹。 時間復雜度為O(lbn) 。

循環實現

遞歸實現

待排序的元素需要實現 Java 的 Comparable 介面，該介面有 compareTo() 方法，可以用它來判斷兩個元素的大小關系。

從數組中選擇最小元素，將它與數組的第一個元素交換位置。再從數組剩下的元素中選擇出最小的元素，將它與數組的第二個元素交換位置。不斷進行這樣的操作，直到將整個數組排序。

選擇排序需要 ~N2/2 次比較和 ~N 次交換，==它的運行時間與輸入無關==，這個特點使得它對一個已經排序的數組也需要這么多的比較和交換操作。

從左到右不斷 交換相鄰逆序的元素 ，在一輪的循環之後，可以讓未排序的最大元素上浮到右側。

在一輪循環中，如果沒有發生交換，那麼說明數組已經是有序的，此時可以直接退出。

每次都 將當前元素插入到左側已經排序的數組中 ，使得插入之後左側數組依然有序。

對於數組 {3, 5, 2, 4, 1}，它具有以下逆序：(3, 2), (3, 1), (5, 2), (5, 4), (5, 1), (2, 1), (4, 1)，插入排序每次只能交換相鄰元素，令逆序數量減少 1，因此插入排序需要交換的次數為逆序數量。

==插入排序的時間復雜度取決於數組的初始順序，如果數組已經部分有序了，那麼逆序較少，需要的交換次數也就較少，時間復雜度較低==。

對於大規模的數組，插入排序很慢，因為它只能交換相鄰的元素，每次只能將逆序數量減少 1。希爾排序的出現就是為了解決插入排序的這種局限性，它通過交換不相鄰的元素，每次可以將逆序數量減少大於 1。

希爾排序使用插入排序對間隔 h 的序列進行排序。通過不斷減小 h，最後令 h=1，就可以使得整個數組是有序的。

希爾排序的運行時間達不到平方級別，使用遞增序列 1, 4, 13, 40, ... 的希爾排序所需要的比較次數不會超過 N 的若干倍乘於遞增序列的長度。後面介紹的高級排序演算法只會比希爾排序快兩倍左右。

歸並排序的思想是將數組分成兩部分，分別進行排序，然後歸並起來。

歸並方法將數組中兩個已經排序的部分歸並成一個。

將一個大數組分成兩個小數組去求解。

因為每次都將問題對半分成兩個子問題，這種對半分的演算法復雜度一般為 O(NlogN)。

先歸並那些微型數組，然後成對歸並得到的微型數組。

取 a[l] 作為切分元素，然後從數組的左端向右掃描直到找到第一個大於等於它的元素，再從數組的右端向左掃描找到第一個小於它的元素，交換這兩個元素。不斷進行這個過程，就可以保證左指針 i 的左側元素都不大於切分元素，右指針 j 的右側元素都不小於切分元素。當兩個指針相遇時，將切分元素 a[l] 和 a[j] 交換位置。

快速排序是原地排序，不需要輔助數組，但是遞歸調用需要輔助棧。

快速排序最好的情況下是每次都正好將數組對半分，這樣遞歸調用次數才是最少的。這種情況下比較次數為 CN=2CN/2+N，復雜度為 O(NlogN)。

最壞的情況下，第一次從最小的元素切分，第二次從第二小的元素切分，如此這般。因此最壞的情況下需要比較 N2/2。為了防止數組最開始就是有序的，在進行快速排序時需要隨機打亂數組。

因為快速排序在小數組中也會遞歸調用自己，對於小數組，插入排序比快速排序的性能更好，因此在小數組中可以切換到插入排序。

最好的情況下是每次都能取數組的中位數作為切分元素，但是計算中位數的代價很高。一種折中方法是取 3 個元素，並將大小居中的元素作為切分元素。

對於有大量重復元素的數組，可以將數組切分為三部分，分別對應小於、等於和大於切分元素。

三向切分快速排序對於有大量重復元素的隨機數組可以在線性時間內完成排序。

快速排序的 partition() 方法，會返回一個整數 j 使得 a[l..j-1] 小於等於 a[j]，且 a[j+1..h] 大於等於 a[j]，此時 a[j] 就是數組的第 j 大元素。

可以利用這個特性找出數組的第 k 大的元素。

該演算法是線性級別的，假設每次能將數組二分，那麼比較的總次數為 (N+N/2+N/4+..)，直到找到第 k 個元素，這個和顯然小於 2N。

堆中某個節點的值總是大於等於其子節點的值，並且堆是一顆完全二叉樹。

堆可以用數組來表示，這是因為堆是完全二叉樹，而完全二叉樹很容易就存儲在數組中。位置 k 的節點的父節點位置為 k/2，而它的兩個子節點的位置分別為 2k 和 2k+1。這里不使用數組索引為 0 的位置，是為了更清晰地描述節點的位置關系。

在堆中，當一個節點比父節點大，那麼需要交換這個兩個節點。交換後還可能比它新的父節點大，因此需要不斷地進行比較和交換操作，把這種操作稱為上浮。

類似地，當一個節點比子節點來得小，也需要不斷地向下進行比較和交換操作，把這種操作稱為下沉。一個節點如果有兩個子節點，應當與兩個子節點中最大那個節點進行交換。

將新元素放到數組末尾，然後上浮到合適的位置。

從數組頂端刪除最大的元素，並將數組的最後一個元素放到頂端，並讓這個元素下沉到合適的位置。

把最大元素和當前堆中數組的最後一個元素交換位置，並且不刪除它，那麼就可以得到一個從尾到頭的遞減序列，從正向來看就是一個遞增序列，這就是堆排序。

一個堆的高度為logN，因此在堆中插入元素和刪除最大元素的復雜度都為 logN。

對於堆排序，由於要對 N 個節點進行下沉操作，因此復雜度為 NlogN。

堆排序是一種原地排序，沒有利用額外的空間。

現代操作系統很少使用堆排序，因為它無法利用局部性原理進行緩存，也就是數組元素很少和相鄰的元素進行比較和交換。

計數排序的核心在於將輸入的數據值轉化為鍵存儲在額外開辟的數組空間中。作為一種線性時間復雜度的排序，==計數排序要求輸入的數據必須是有確定范圍的整數==。

當輸入的元素是 n 個 0 到 k 之間的整數時，它的==運行時間是 O(n + k)==。計數排序不是比較排序，排序的速度快於任何比較排序演算法。由於用來計數的數組C的長度取決於待排序數組中數據的范圍（等於待排序數組的最大值與最小值的差加上1），這使得計數排序對於數據范圍很大的數組，需要大量時間和內存。比較適合用來排序==小范圍非負整數數組的數組==。

桶排序是計數排序的升級版。它利用了函數的映射關系，高效與否的關鍵就在於這個映射函數的確定。為了使桶排序更加高效，我們需要做到這兩點：

同時，對於桶中元素的排序，選擇何種比較排序演算法對於性能的影響至關重要。

當輸入數據均勻分配到每一個桶時最快，當都分配到同一個桶時最慢。

實間復雜度N*K

快速排序是最快的通用排序演算法，它的內循環的指令很少，而且它還能利用緩存，因為它總是順序地訪問數據。它的運行時間近似為 ~cNlogN，這里的 c 比其它線性對數級別的排序演算法都要小。

使用三向切分快速排序，實際應用中可能出現的某些分布的輸入能夠達到線性級別，而其它排序演算法仍然需要線性對數時間。

Ⅳ 去哪能找到大量的參考演算法

http://stackoverflow.com/

這個網站