萬用演算法

A. 48x57用萬能演算法怎樣算

4 8
X
x 5 7
_______7___5________
2 7 3 6
如圖所示,首先7*8=56,6寫到下面,5在上面,然後兩個數交叉相乘再相加得68,加上5得73,3寫下來,7在上面,最後4*5得20,加上7就是27,寫下來,
於是結果就是2736

B. 萬用表各種問題，各種符號，各種演算法

測量電壓電流刻度基本成均勻的線性分布，因此讀數主要看檔位，比如500mA檔位，你仔細看具體均勻分幾大格，如五大格，每格就是100mA，每大格又均勻分成幾小格，如五小格，每小格就是20mA。如表針指在2大格多2小格，那麼讀數就是240mA。如過小格又多一點，則可以酌情估計加上去。電壓讀法相類似。

C. c語言常用演算法有哪些

0） 窮舉法
窮舉法簡單粗暴，沒有什麼問題是搞不定的，只要你肯花時間。同時對於小數據量，窮舉法就是最優秀的演算法。就像太祖長拳，簡單，人人都能會，能解決問題，但是與真正的高手過招，就頹了。
1） 貪婪演算法
貪婪演算法可以獲取到問題的局部最優解，不一定能獲取到全局最優解，同時獲取最優解的好壞要看貪婪策略的選擇。特點就是簡單，能獲取到局部最優解。就像打狗棍法，同一套棍法，洪七公和魯有腳的水平就差太多了，因此同樣是貪婪演算法，不同的貪婪策略會導致得到差異非常大的結果。
2） 動態規劃演算法
當最優化問題具有重復子問題和最優子結構的時候，就是動態規劃出場的時候了。動態規劃演算法的核心就是提供了一個memory來緩存重復子問題的結果，避免了遞歸的過程中的大量的重復計算。動態規劃演算法的難點在於怎麼將問題轉化為能夠利用動態規劃演算法來解決。當重復子問題的數目比較小時，動態規劃的效果也會很差。如果問題存在大量的重復子問題的話，那麼動態規劃對於效率的提高是非常恐怖的。就像斗轉星移武功，對手強它也會比較強，對手若，他也會比較弱。
3）分治演算法
分治演算法的邏輯更簡單了，就是一個詞，分而治之。分治演算法就是把一個大的問題分為若干個子問題，然後在子問題繼續向下分，一直到base cases，通過base cases的解決，一步步向上，最終解決最初的大問題。分治演算法是遞歸的典型應用。
4） 回溯演算法
回溯演算法是深度優先策略的典型應用，回溯演算法就是沿著一條路向下走，如果此路不同了，則回溯到上一個
分岔路，在選一條路走，一直這樣遞歸下去，直到遍歷萬所有的路徑。八皇後問題是回溯演算法的一個經典問題，還有一個經典的應用場景就是迷宮問題。
5） 分支限界演算法
回溯演算法是深度優先，那麼分支限界法就是廣度優先的一個經典的例子。回溯法一般來說是遍歷整個解空間，獲取問題的所有解，而分支限界法則是獲取一個解（一般來說要獲取最優解）。

D. 0到9 取5位數字的排列 即00000－99999 共十萬個 請問如何用數學演算法（排列組合）計算出

每一位可以有10種選擇 共有5位
所以是10^5種組合

E. 萬用表精度演算法

(2%+12)中「12」表示12個字，它表示量程誤差。比如：儀表在40A的顯示最低位0.01A，假設用40A量程測量交流電流的顯示為：00.30A，那麼「12」就代表12×0.01A=0.12A，該項誤差就有±0.12A。

±(2%+12) 也就是±（0.3A×2%+12×0.01A）=±0.126A 實際電流就是0.426A--0.174A之間。

同樣該表在400A時，顯示最低位變為0.1A 其量程誤差就是±12×0.1A=±1.2A，可見是很大的。

一般測量要求被測值應在滿量程的5%至100%最好，其中」±(2%+12) 「的」2%「是讀數誤差，讀數越大，該項所佔誤差比例就大；」12「是量程誤差，通常在相對解析度一樣的情況下，量程越大，該項所佔誤差比例就大；所以，被測值越接近滿量程，越准確些。

F. 有誰知道，電視上講的萬能演算法，乘法，除法，快速寫出答案的技巧

都是忽悠，誤人子弟。外國的學生早就在研究計算機演算法了

G. 我們使用的500型萬用表具體是怎麼演算法啊

你想要演算法什麼啊

H. 3 46748590 演算法 精確到萬位

3 46748590≈34675萬………………… 精確到萬位，就是用「四捨五入」法保留到萬位。