去壞數演算法

『壹』 用c語言編一段程序讀取文件中1000個實驗數據,計算其平均值,剩餘誤差，剔除壞值等操作

至少要給出實驗數據文件的格式、類型，什麼樣的算壞值等，否則沒法幫你。

『貳』 求最壞情況算出來的數用不用減一

你這樣做不太好,會扣點分,
建議你在半路時算出的分式（或無法整除的數）先帶著,直到最後在算出最終結果

『叄』 用數據結構知識編寫帶破壞性的演算法

破壞性的演算法？是不是這個意思？

首先，排序演算法的穩定性大家應該都知道，通俗地講就是能保證排序前2個相等的數其在序列的前後位置順序和排序後它們兩個的前後位置順序相同。在簡單形式化一下，如果Ai = Aj, Ai原來在位置前，排序後Ai還是要在Aj位置前。

其次，說一下穩定性的好處。排序演算法如果是穩定的，那麼從一個鍵上排序，然後再從另一個鍵上排序，第一個鍵排序的結果可以為第二個鍵排序所用。基數排序就是這樣，先按低位排序，逐次按高位排序，低位相同的元素其順序再高位也相同時是不會改變的。另外，如果排序演算法穩定，對基於比較的排序演算法而言，元素交換的次數可能會少一些(個人感覺，沒有證實)。

回到主題，現在分析一下常見的排序演算法的穩定性，每個都給出簡單的理由。

(1)冒泡排序

冒泡排序就是把小的元素往前調或者把大的元素往後調。比較是相鄰的兩個元素比較，交換也發生在這兩個元素之間。所以，如果兩個元素相等，我想你是不會再無聊地把他們倆交換一下的；如果兩個相等的元素沒有相鄰，那麼即使通過前面的兩兩交換把兩個相鄰起來，這時候也不會交換，所以相同元素的前後順序並沒有改變，所以冒泡排序是一種穩定排序演算法。

(2)選擇排序

選擇排序是給每個位置選擇當前元素最小的，比如給第一個位置選擇最小的，在剩餘元素裡面給第二個元素選擇第二小的，依次類推，直到第n-1個元素，第n個元素不用選擇了，因為只剩下它一個最大的元素了。那麼，在一趟選擇，如果當前元素比一個元素小，而該小的元素又出現在一個和當前元素相等的元素後面，那麼交換後穩定性就被破壞了。比較拗口，舉個例子，序列5 8 5 2 9，我們知道第一遍選擇第1個元素5會和2交換，那麼原序列中2個5的相對前後順序就被破壞了，所以選擇排序不是一個穩定的排序演算法。

(3)插入排序

插入排序是在一個已經有序的小序列的基礎上，一次插入一個元素。當然，剛開始這個有序的小序列只有1個元素，就是第一個元素。比較是從有序序列的末尾開始，也就是想要插入的元素和已經有序的最大者開始比起，如果比它大則直接插入在其後面，否則一直往前找直到找到它該插入的位置。如果碰見一個和插入元素相等的，那麼插入元素把想插入的元素放在相等元素的後面。所以，相等元素的前後順序沒有改變，從原無序序列出去的順序就是排好序後的順序，所以插入排序是穩定的。

(4)快速排序

快速排序有兩個方向，左邊的i下標一直往右走，當a[i] <= a[center_index]，其中center_index是中樞元素的數組下標，一般取為數組第0個元素。而右邊的j下標一直往左走，當a[j] > a[center_index]。如果i和j都走不動了，i <= j, 交換a[i]和a[j],重復上面的過程，直到i>j。交換a[j]和a[center_index]，完成一趟快速排序。在中樞元素和a[j]交換的時候，很有可能把前面的元素的穩定性打亂，比如序列為 5 3 3 4 3 8 9 10 11，現在中樞元素5和3(第5個元素，下標從1開始計)交換就會把元素3的穩定性打亂，所以快速排序是一個不穩定的排序演算法，不穩定發生在中樞元素和a[j] 交換的時刻。

(5)歸並排序

歸並排序是把序列遞歸地分成短序列，遞歸出口是短序列只有1個元素(認為直接有序)或者2個序列(1次比較和交換),然後把各個有序的段序列合並成一個有序的長序列，不斷合並直到原序列全部排好序。可以發現，在1個或2個元素時，1個元素不會交換，2個元素如果大小相等也沒有人故意交換，這不會破壞穩定性。那麼，在短的有序序列合並的過程中，穩定是是否受到破壞？沒有，合並過程中我們可以保證如果兩個當前元素相等時，我們把處在前面的序列的元素保存在結果序列的前面，這樣就保證了穩定性。所以，歸並排序也是穩定的排序演算法。

(6)基數排序

基數排序是按照低位先排序，然後收集；再按照高位排序，然後再收集；依次類推，直到最高位。有時候有些屬性是有優先順序順序的，先按低優先順序排序，再按高優先順序排序，最後的次序就是高優先順序高的在前，高優先順序相同的低優先順序高的在前。基數排序基於分別排序，分別收集，所以其是穩定的排序演算法。

(7)希爾排序(shell)

希爾排序是按照不同步長對元素進行插入排序，當剛開始元素很無序的時候，步長最大，所以插入排序的元素個數很少，速度很快；當元素基本有序了，步長很小，插入排序對於有序的序列效率很高。所以，希爾排序的時間復雜度會比o(n^2)好一些。由於多次插入排序，我們知道一次插入排序是穩定的，不會改變相同元素的相對順序，但在不同的插入排序過程中，相同的元素可能在各自的插入排序中移動，最後其穩定性就會被打亂，所以shell排序是不穩定的。

(8)堆排序

我們知道堆的結構是節點i的孩子為2*i和2*i+1節點，大頂堆要求父節點大於等於其2個子節點，小頂堆要求父節點小於等於其2個子節點。在一個長為n 的序列，堆排序的過程是從第n/2開始和其子節點共3個值選擇最大(大頂堆)或者最小(小頂堆),這3個元素之間的選擇當然不會破壞穩定性。但當為n /2-1, n/2-2, ...1這些個父節點選擇元素時，就會破壞穩定性。有可能第n/2個父節點交換把後面一個元素交換過去了，而第n/2-1個父節點把後面一個相同的元素沒有交換，那麼這2個相同的元素之間的穩定性就被破壞了。所以，堆排序不是穩定的排序演算法。

綜上，得出結論: 選擇排序、快速排序、希爾排序、堆排序是不穩定的排序演算法，而冒泡排序、插入排序、歸並排序和基數排序是穩定的排序演算法。

『肆』 如果計算器上的某個數字按鍵（比如3）壞了，怎樣計算含有這個數字的算式呢

這可很麻煩，建議重新買一個計算器，也不貴的。
如果實在要用，可這樣做：
這個數字如果單獨使用，可用其它鍵運算得到，如要計算15*3 可用 15*(1+2)代替。
如果3在一個數裡面，就麻煩一些，先將3用0代替，再看3在小數的位置計算，如1234*5 用 (1204+(1+2)*10)*5代替。再如1234.136*5＝(1204.106+(1+2)*10+(1+2)*0.01)*5＝(1204.106+(1+2)*(10+0.01))*5＝(1204.106+(1+2)*10.01)*5.，
1234.136*5＝(1204.106+(1+2)*10.01)*5，乘數10.01 是原數3的位置為1，其它位置為0即可。

『伍』 在數學中算平均值怎樣去掉一些壞值

只是普通數學問題不需要，像那些評委打分時為了更加公平時需要去除與整體相差很大的數（一般是最高分和最低分）

『陸』 如何判斷一個演算法的好壞

用時間復雜度和空間復雜度兩個概念來衡量，時間復雜度大體估計程序運行的速度，空間復雜度大體估計程序所用的內存，但只是一個估計的方法，無法做到准確。

演算法，是求解問題類的，機械的，統一的方法，常用於計算數據處理和自動推理，可以理解為有基本運算及規定的運算順序所構成的完整的解題步驟或者看成按照要求設計好的有限的確切的計算序列，並且這樣的步驟和序列可以解決一類問題。

『柒』 用計算器計算364÷7，如果數字6壞了，你准備怎麼計算用算式表示你的計算方法（ ）

364/7=（357+7）/7=357/7+1

『捌』 演算法是否存在好演算法壞演算法中興演算法

摘要 中興的演算法包括：傳統的無線通信演算法+機器學習演算法（也是用於LTE系統用來優化吞吐量）

『玖』 有沒有一個根據多次的排名位置，而得出好壞的數學演算法

樓主，我假設這樣吧，由於X值為多少並不知道，因此我想到可能可以這樣做：
依次分別輸入兩人的成績→判斷成績排名數值最小值（即考得最好的一次）→排除考得最好一次的排名→判斷成績排名數值最大值（即考得最差的一次，即X值）→利用剩下的兩個值求平均值→輸出得出的數值
樓主這個演算法意義在於考慮到X值未知，因此要想辦法去掉，但盲目去掉又有失公平，因此採取類似於很多比賽用的去掉一個最高分，再去掉一個最低分，然後求平均分來定輸贏一樣，因此這里得出的數值越小，成績越好。