的三種演算法

Ⅰ 50-15-28用三種演算法怎麼算

第一種

50-15-28

＝35-28

＝7

第二種

50-15-28

＝50-28-15

＝22-15

＝7

第三種

50-15-28

＝50-（15+28）

＝50-43

＝7

Ⅱ 兩位數的加法的三種演算法

簡便演算法如下:
一、兩位數加法:
1、11十28=39 (不進位首尾相加)
2、76十56=80十60一8=140一8=132
(整取減余法)
二、三位數相加:
1、232十333=565 (不進位各位相加)
2、226十228=230十230一6=460一6=454
(個位進位整取減余法)
3、286十396=300十400一18=700一18=682
(個十進位整取減余法)
4、786十886=800十900一(14十14)
=1700一28=1672
(個十百進位整取減余法)

Ⅲ 18減9的三種演算法是什麼

18減9的三種演算法是：

方法一：18-9=（9+9）-9=9

方法二：18-9=10+8-（10-1）=8+1=9

方法三：18-9=20-2-10+1=10-1=9

減法計算的性質：

減法計算中，幾個數的和減去一個數，可以選其中任一個加數減去這個數，再同其餘的加數相加。例如：（35+17+29）-25=35-25+17+29=56。

減法計算中，一個數連續減去幾個數，可以先把所有的減數相加，再從被減數里減去減數相加的和。例如：276-115-85=276-（115+85）=76。

Ⅳ 工資的三種計算方法

具體要看你的工資結構是怎麼樣的，以及公司跟員工約定的薪資核算方法，有3種很常規的：
1、按30天自然月基數算，工資=5000/30*21=3500元；
2、按雙休22天正常出勤且無法定休假天數核算，工資=5000/22*21=4772.7元
3、按21.75天標准正常出勤核算，工資=5000/21.75*21=4827.59元
當然，如果有約定全勤的，或者補貼要求的，就不同了。

Ⅳ 68-32的三種演算法

豎式計算過程分析68-32
解題思路:將減數與被減數個位對齊,再分別與對應計數單位上的數相減,不夠減的需向高位借1,依次計算可以得出結果,減數小於被減數將兩數調換相減最後結果加個負號；小數部分相減可參照整數相減步驟；
解題過程:
步驟一:8-2=6

步驟二:6-3=3

根據以上計算步驟組合計算結果為36

驗算:36+32=68

(5)的三種演算法擴展閱讀【驗算結果】:兩個加數的個位對齊,再分別在相同計數單位上的數相加,相加結果滿10則向高位進1,高位相加需要累加低位進1的結果。
解題過程:
步驟一:6+2=8

步驟二:3+3=6

根據以上計算步驟組合計算結果為68

存疑請追問,滿意請採納

Ⅵ 工資的三種計算方法

目前針對固定月薪制工資計算方法大致有以下三種方法：

A：（固定月薪/應出勤天數）*實際出勤天數+固定月薪/20.92/8*1.5*平時加班工時+固定月薪/20.92/8*2*周末加班工時；

B：（固定月薪-固定月薪/20.92*缺勤天數）+固定月薪/20.92/8*1.5*平時加班工時+固定月薪/20.92/8*2*周末加班工時；

C：固定月薪/20.92*實際出勤天數+固定月薪/20.92/8*1.5*平時加班工時+固定月薪/20.92/8*2*周末加班工時；

按照A方法：其工資為：600/23*19+600/20.92/8*1.5*21=608.58

按照B方法：其工資為：600-600/20.92*4+600/20.92/8*1.5*21=598.21

按照C方法：其工資為：600/20.92*19+600/20.92/8*1.5*21=657.86

(6)的三種演算法擴展閱讀：

1、休假天數：月出勤工資=月工資標准×（1-1/21.75×事假天數）。

2、新員工及休假天數大於出勤天數的員工：月出勤工資=月工資標准/21.75×出勤天數。

固定月薪屬於計時工作制，獎金的作用是獎勵與生產或工作直接相關的超額勞動，勞動者創造超出正常勞動定額的社會所需勞動成果時給予的物質補償，津貼是對勞動者在特殊情況下的額外勞動消耗或額外支出進行補償的一種工資形式。

工資表的常見格式：

1、在實際工作中，企業通過編制《工資結算表》支付職工工資並辦理工資結算。

2、工資單一式三份。一份由勞動工資部門保管，一份按第一名員工剪成「工資條」，隨工資發放給員工；

3、表由各車間、各部門編制，只能反映各車間、各部門的工資結算和支付情況。

Ⅶ 普通股資本成本三種演算法

普通股資本成本的預測主要有三種演算法：1、資本資產定價模型公式為：R=Rf+β（Rm-Rf）2、股利增長模型公式為：R=D1/P0+g3、債券收益率風險調整法公式為：普通股資本成本=稅後債務資本成本+股東比債權人承擔更大風險所要求的風險溢價
拓展資料
普通股是享有普通權利、承擔普通義務的股份，是公司股份的最基本形式。普通股的股東對公司的管理、收益享有平等權利，根據公司經營效益分紅，風險較大。
在公司的經營管理和盈利及財產的分配上享有普通權利的股份，代表滿足所有債權償付要求及優先股東的收益權與求償權要求後對企業盈利和剩餘財產的索取權。它構成公司資本的基礎，是股票的一種基本形式，也是發行量最大，最為重要的股票。在上海和深圳證券交易所中交易的股票，都是普通股。
普通股是隨著企業利潤變動而變動的一種股份，是股份公司資本構成中最普通、最基本的股份，是股份企業資金的基礎部分。
普通股的基本特點是其投資收益(股息和分紅)不是在購買時約定，而是事後根據股票發行公司的經營業績來確定。公司的經營業績好，普通股的收益就高；反之，若經營業績差，普通股的收益就低。
普通股是股份公司資本構成中最重要、最基本的股份，亦是風險最大的一種股份，但又是股票中最基本、最常見的一種。在中國上交所與深交所上市的股票都是普通股。
普通股代表對一家公司資產的剩餘索取權，在履行了該企業的其他所有金融合同之後，普通股的所有者有權擁有剩餘的任何資產。
（1）持有普通股的股東有權獲得股利，但必須是在公司支付了債息和優先股的股息之後才能分得。普通股的股利是不固定的，一般視公司凈利潤的多少而定。當公司經營有方，利潤不斷遞增時普通股能夠比優先股多分得股利，股利率甚至可以超過50%；但趕上公司經營不善的年頭，也可能連一分錢都得不到，甚至可能連本也賠掉。

Ⅷ 演算法的三種基本結構是

演算法有順序結構、條件分支結構、循環結構三種基本邏輯結構。

1、順序結構：順序結構是最簡單的演算法結構，語句與語句之間，框與框之間是按從上到下的順序進行的，它是由若干個依次執行的處理步驟組成的。

它是任何一個演算法都離不開的一種基本演算法結構。順序結構在程序框圖中的體現就是用流程線將程序框自上而下地連接起來，按順序執行演算法步驟。

2、條件結構：

條件結構是指在演算法中通過對條件的判斷，根據條件是否成立而選擇不同流向的演算法結構。

條件P是否成立而選擇執行A框或B框。無論P條件是否成立，只能執行A框或B框之一，不可能同時執行A框和B框，也不可能A框、B框都不執行。一個判斷結構可以有多個判斷框。

3、循環結構

在一些演算法中，經常會出現從某處開始，按照一定條件，反復執行某一處理步驟的情況，這就是循環結構，反復執行的處理步驟為循環體，顯然，循環結構中一定包含條件結構。循環結構又稱重復結構，循環結構可細分為兩類：

一類是當型循環結構，如下左圖所示，它的功能是當給定的條件P成立時，執行A框，A框執行完畢後，再判斷條件P是否成立，如果仍然成立，再執行A框，如此反復執行A框，直到某一次條件P不成立為止，此時不再執行A框，離開循環結構。

另一類是直到型循環結構，如下右圖所示，它的功能是先執行，然後判斷給定的條件P是否成立，如果P仍然不成立，則繼續執行A框，直到某一次給定的條件P成立為止，此時不再執行A框，離開循環結構。

(8)的三種演算法擴展閱讀

共同特點

(1)只有一個入口和出口

(2)結構內的每一部分都有機會被執行到，也就是說對每一個框來說都應當有一條從入口到出口的路徑通過它，如圖中的A，沒有一條從入口到出口的路徑通過它，就是不符合要求的演算法結構。

(3)結構內不存在死循環，即無終止的循環。

Ⅸ 演算法的三種基本結構是什麼

演算法有順序結構、條件分支結構、循環結構三種基本邏輯結構。

三種基本結構的共同點：

(1)只有一個入口和出口。

(2)結構內的每一部分都有機會被執行到，也就是說對每一個框來說都應當有一條從入口到出口的路徑通過它。

(3)結構內不存在死循環，即無終止的循環。

數據結構演算法具有五個基本特徵：輸入、輸出、有窮性、確定性和可行性。

1、輸入：一個演算法具有零個或者多個輸出，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件，後面一句話翻譯過來就是，如果一個演算法本身給出了初始條件，那麼可以沒有輸出。

2、輸出：演算法至少有一個輸出。也就是說，演算法一定要有輸出，輸出的形式可以是列印，也可以使返回一個值或者多個值等，也可以是顯示某些提示。

3、有窮性：演算法的執行步驟是有限的，演算法的執行時間也是有限的。

4、確定性：演算法的每個步驟都有確定的含義，不會出現二義性。

5、可行性：演算法是可用的，也就是能夠解決當前問題。

Ⅹ 三種經典的數據挖掘演算法

演算法，可以說是很多技術的核心，而數據挖掘也是這樣的。數據挖掘中有很多的演算法，正是這些演算法的存在，我們的數據挖掘才能夠解決更多的問題。如果我們掌握了這些演算法，我們就能夠順利地進行數據挖掘工作，在這篇文章我們就給大家簡單介紹一下數據挖掘的經典演算法，希望能夠給大家帶來幫助。
1.KNN演算法
KNN演算法的全名稱叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近鄰，簡稱為KNN演算法，這種分類演算法，是一個理論上比較成熟的方法，也是最簡單的機器學習演算法之一。該方法的思路是：如果一個樣本在特徵空間中的k個最相似，即特徵空間中最鄰近的樣本中的大多數屬於某一個類別，則該樣本也屬於這個類別。KNN演算法常用於數據挖掘中的分類，起到了至關重要的作用。
2.Naive Bayes演算法
在眾多的分類模型中，應用最為廣泛的兩種分類模型是決策樹模型(Decision Tree Model)和樸素貝葉斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。樸素貝葉斯模型發源於古典數學理論，有著堅實的數學基礎，以及穩定的分類效率。同時，NBC模型所需估計的參數很少，對缺失數據不太敏感，演算法也比較簡單。理論上，NBC模型與其他分類方法相比具有最小的誤差率。但是實際上並非總是如此，這是因為NBC模型假設屬性之間相互獨立，這個假設在實際應用中往往是不成立的，這給NBC模型的正確分類帶來了一定影響。在屬性個數比較多或者屬性之間相關性較大時，NBC模型的分類效率比不上決策樹模型。而在屬性相關性較小時，NBC模型的性能最為良好。這種演算法在數據挖掘工作使用率還是挺高的，一名優秀的數據挖掘師一定懂得使用這一種演算法。
3.CART演算法
CART, 也就是Classification and Regression Trees。就是我們常見的分類與回歸樹，在分類樹下面有兩個關鍵的思想。第一個是關於遞歸地劃分自變數空間的想法；第二個想法是用驗證數據進行剪枝。這兩個思想也就決定了這種演算法的地位。
在這篇文章中我們給大家介紹了關於KNN演算法、Naive Bayes演算法、CART演算法的相關知識，其實這三種演算法在數據挖掘中占據著很高的地位，所以說如果要從事數據挖掘行業一定不能忽略這些演算法的學習。