引用位演算法
❶ excel表格使用公式時引用位置的表示方法
當然不是中毒了，我曾經也遇到過，解決辦法：
工具-〉選項-〉
選項卡中選擇「常規」
設置欄中去掉r1c1引用樣式即可。
感謝我吧！！
產生的原因可能是你下載的excel文件中採取了不同的樣式，
❷ 什麼是演算法
演算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：演算法可以使用自然語言、偽代碼、流程圖等多種不同的方法來描述。1、有窮性（Finiteness）演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止2、確切性(Difiniteness)演算法的每一步驟必須有確切的定義；3、輸入項(Input)一個演算法有0個或多個輸入，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；4、輸出項(Output)一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；5、可行性(Effectiveness)演算法中執行的任何計算步都是可以被分解為基本的可執行的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成。（也稱之為有效性）計算機科學家尼克勞斯-沃思曾著過一本著名的書《數據結構十演算法= 程序》，可見演算法在計算機科學界與計算機應用界的地位。編輯本段演算法的復雜度同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。時間復雜度演算法的時間復雜度是指執行演算法所需要的時間。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做T(n)=Ο(f(n))因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic Time Complexity）。空間復雜度演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的內存空間。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。詳見網路詞條"演算法復雜度"編輯本段演算法設計與分析的基本方法1.遞推法遞推法是利用問題本身所具有的一種遞推關系求問題解的一種方法。它把問題分成若干步，找出相鄰幾步的關系，從而達到目的，此方法稱為遞推法。2.遞歸遞歸指的是一個過程：函數不斷引用自身，直到引用的對象已知3.窮舉搜索法窮舉搜索法是對可能是解的眾多候選解按某種順序進行逐一枚舉和檢驗，並從眾找出那些符合要求的候選解作為問題的解。4.貪婪法貪婪法是一種不追求最優解，只希望得到較為滿意解的方法。貪婪法一般可以快速得到滿意的解，因為它省去了為找最優解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間。貪婪法常以當前情況為基礎作最優選擇，而不考慮各種可能的整體情況，所以貪婪法不要回溯。5.分治法分治法是把一個復雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，再把子問題分成更小的子問題……直到最後子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合並。6.動態規劃法動態規劃是一種在數學和計算機科學中使用的，用於求解包含重疊子問題的最優化問題的方法。其基本思想是，將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。動態規劃的思想是多種演算法的基礎，被廣泛應用於計算機科學和工程領域。7.迭代法迭代法是數值分析中通過從一個初始估計出發尋找一系列近似解來解決問題（一般是解方程或者方程組）的過程，為實現這一過程所使用的方法統稱為迭代法。編輯本段演算法分類演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法。演算法可以宏泛的分為三類：有限的，確定性演算法 這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。有限的，非確定演算法 這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。無限的演算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。編輯本段舉例經典的演算法有很多，如："歐幾里德演算法，割圓術，秦九韶演算法"。編輯本段演算法經典專著目前市面上有許多論述演算法的書籍，其中最著名的便是《計算機程序設計藝術》（The Art Of Computer Programming) 以及《演算法導論》（Introction To Algorithms）。編輯本段演算法的歷史「演算法」即演演算法的大陸中文名稱出自《周髀算經》；而英文名稱Algorithm 來自於9世紀波斯數學家al-Khwarizmi，因為al-Khwarizmi在數學上提出了演算法這個概念。「演算法」原為"algorism"，意思是阿拉伯數字的運演算法則，在18世紀演變為"algorithm"。歐幾里得演算法被人們認為是史上第一個演算法。 第一次編寫程序是Ada Byron於1842年為巴貝奇分析機編寫求解解伯努利方程的程序，因此Ada Byron被大多數人認為是世界上第一位程序員。因為查爾斯·巴貝奇(Charles Babbage)未能完成他的巴貝奇分析機，這個演算法未能在巴貝奇分析機上執行。 因為"well-defined procere"缺少數學上精確的定義，19世紀和20世紀早期的數學家、邏輯學家在定義演算法上出現了困難。20世紀的英國數學家圖靈提出了著名的圖靈論題，並提出一種假想的計算機的抽象模型，這個模型被稱為圖靈機。圖靈機的出現解決了演算法定義的難題，圖靈的思想對演算法的發展起到了重要作用的。求素數的埃拉托塞尼篩法和求方根的開方的方法公式（演算法不等於公式，公式卻是提供一種演算法）
❸ 什麼是演算法，都什麼，舉個例子，謝謝
根據我個人的理解：
演算法就是解決問題的具體的方法和步驟，所以具有以下性質：
1、有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束（如果步驟無限，問題就無法解決）
2、確切性：步驟必須明確，說清楚做什麼。
3、輸入：即解決問題前我們所掌握的條件。
4、輸出：輸出即我們需要得到的答案。
5、可行性：邏輯不能錯誤，步驟必須有限，必須得到結果。
演算法通俗的講：就是解決問題的方法和步驟。在計算機發明之前便已經存在。只不過在計算機發明後，其應用變得更為廣泛。通過簡單的演算法，利用電腦的計算速度，可以讓問題變得簡單。
譬如：計算 1×2×3×4。。。。×999999999×1000000000
如果人為計算，可想而知，即使你用N卡車的紙張都很難計算出來，即使算出來了，也很難保證其准確性。
如果用VB演算法：
dim a as integer
a=1
For i =1 to 1000000000
a=a*i
next i
input a
就這樣，簡單的演算法，通過計算機強大的計算能力，問題就解決了。
關於這段演算法的解釋：i每乘一次，其數值都會增大1，一直乘到1000000000，這樣，就將從1到1000000000的每個數都乘了。而且每乘一次，就將結束賦給a,這樣，a就代表了前面的相乘的所有結果，一直乘到1000000000。最後得到的a，就是我們想要的。
〓以下是網路復制過來的，如果你有足夠耐心，可以參考一下。
演算法（Algorithm）是一系列解決問題的清晰指令，也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法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。
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：
1、有窮性： 一個演算法必須保證執行有限步之後結束；
2、確切性： 演算法的每一步驟必須有確切的定義；
3、輸入：一個演算法有0個或多個輸入，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除了初始條件；
4、輸出：一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
5、可行性： 演算法原則上能夠精確地運行，而且人們用筆和紙做有限次運算後即可完成。
計算機科學家尼克勞斯-沃思曾著過一本著名的書《數據結構十演算法= 程序》，可見演算法在計算機科學界與計算機應用界的地位。
[編輯本段]演算法的復雜度
同一問題可用不同演算法解決，而一個演算法的質量優劣將影響到演算法乃至程序的效率。演算法分析的目的在於選擇合適演算法和改進演算法。一個演算法的評價主要從時間復雜度和空間復雜度來考慮。
時間復雜度
演算法的時間復雜度是指演算法需要消耗的時間資源。一般來說，計算機演算法是問題規模n 的函數f(n)，演算法的時間復雜度也因此記做
T(n)=Ο(f(n))
因此，問題的規模n 越大，演算法執行的時間的增長率與f(n) 的增長率正相關，稱作漸進時間復雜度（Asymptotic Time Complexity）。
空間復雜度
演算法的空間復雜度是指演算法需要消耗的空間資源。其計算和表示方法與時間復雜度類似，一般都用復雜度的漸近性來表示。同時間復雜度相比，空間復雜度的分析要簡單得多。
詳見網路詞條"演算法復雜度"
[編輯本段]演算法設計與分析的基本方法
1.遞推法
遞推法是利用問題本身所具有的一種遞推關系求問題解的一種方法。它把問題分成若干步，找出相鄰幾步的關系，從而達到目的，此方法稱為遞推法。
2.遞歸
遞歸指的是一個過程：函數不斷引用自身，直到引用的對象已知
3.窮舉搜索法
窮舉搜索法是對可能是解的眾多候選解按某種順序進行逐一枚舉和檢驗，並從眾找出那些符合要求的候選解作為問題的解。
4.貪婪法
貪婪法是一種不追求最優解，只希望得到較為滿意解的方法。貪婪法一般可以快速得到滿意的解，因為它省去了為找最優解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間。貪婪法常以當前情況為基礎作最優選擇，而不考慮各種可能的整體情況，所以貪婪法不要回溯。
5.分治法
把一個復雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，再把子問題分成更小的子問題……直到最後子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合並。
6.動態規劃法
動態規劃是一種在數學和計算機科學中使用的，用於求解包含重疊子問題的最優化問題的方法。其基本思想是，將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。動態規劃的思想是多種演算法的基礎，被廣泛應用於計算機科學和工程領域。
7.迭代法
迭代是數值分析中通過從一個初始估計出發尋找一系列近似解來解決問題（一般是解方程或者方程組）的過程，為實現這一過程所使用的方法統稱為迭代法。
[編輯本段]演算法分類
演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法。
[編輯本段]舉例
經典的演算法有很多，如："歐幾里德演算法"。
[編輯本段]演算法經典專著
目前市面上有許多論述演算法的書籍，其中最著名的便是《計算機程序設計藝術》（The Art Of Computer Programming) 以及《演算法導論》（Introction To Algorithms）。
[編輯本段]演算法的歷史
「演算法」即演演算法的大陸中文名稱出自《周髀算經》；而英文名稱Algorithm 來自於9世紀波斯數學家al-Khwarizmi，因為al-Khwarizmi在數學上提出了演算法這個概念。「演算法」原為"algorism"，意思是阿拉伯數字的運演算法則，在18世紀演變為"algorithm"。歐幾里得演算法被人們認為是史上第一個演算法。 第一次編寫程序是Ada Byron於1842年為巴貝奇分析機編寫求解解伯努利方程的程序，因此Ada Byron被大多數人認為是世界上第一位程序員。因為查爾斯·巴貝奇(Charles Babbage)未能完成他的巴貝奇分析機，這個演算法未能在巴貝奇分析機上執行。 因為"well-defined procere"缺少數學上精確的定義，19世紀和20世紀早期的數學家、邏輯學家在定義演算法上出現了困難。20世紀的英國數學家圖靈提出了著名的圖靈論題，並提出一種假想的計算機的抽象模型，這個模型被稱為圖靈機。圖靈機的出現解決了演算法定義的難題，圖靈的思想對演算法的發展起到了重要作用的。
❹ 演算法與程序設計中的運算符有哪些
各種編程語言演算法和運算符類似，以C++為例介紹。
C++提供了以下運算符：
1、算術運算符
+(加) -(減) *(乘) /(除) %(整除求余) ++(自加) --(自減)
2、關系運算符
>(大於) <(小於) ==(等於) >=(大於或等於) <=(小於或等於) !=(不等於)
3、邏輯運算符
&&(邏輯與) ||(邏輯或) !(邏輯非)
4、位運算符
<<(按位左移) >>(按位右移) &(按位與) |(按位或) ^(按位異或) ~(按位取反)
5、賦值運算符 (=及其擴展賦值運算符)
6、條件運算符 (?:)
7、逗號運算符 (,)
8、指針運算符 (*)
9、引用運算符和地址運算符 (&)
10、求位元組數運算符(sizeof)
11、強制類型轉換運算符( (類型) 或類型( ))
12、成員運算符 (.)
13、指向成員的運算符 (->)
14、下標運算符 ([ ])
15、其他 (如函數調用運算符())。
❺ lru頁面置換演算法是什麼
用雙向鏈表和哈希表來實現。
LRU演算法的提出，是基於這樣一個事實：在前面幾條指令中使用頻繁的頁面很可能在後面的幾條指令中頻繁使用。
反過來說，已經很久沒有使用的頁面很可能在未來較長的一段時間內不會被用到。這個，就是著名的局部性原理——比內存速度還要快的cache，也是基於同樣的原理運行的。因此，只需要在每次調換時，找到最近最少使用的那個頁面調出內存。這就是LRU演算法的全部內容。
一種LRU近似演算法是最近未使用演算法。
它在存儲分塊表的每一表項中增加一個引用位，操作系統定期地將它們置為0。當某一頁被訪問時，由硬體將該位置1。過一段時間後，通過檢查這些位可以確定哪些頁使用過，哪些頁自上次置0後還未使用過。就可把該位是0的頁淘汰出去，因為在之前最近一段時間里它未被訪問過。
以上內容參考：網路-頁面置換演算法
❻ 請問C++中的引用符號「&」到底怎麼使用
C++中的引用符號「&」的使用方法是，類型標識符 &引用名=目標變數名。
C++是C語言的繼承，它可進行過程化程序設計，又可以進行以抽象數據類型為特點的基於對象的程序設計，還可以進行以繼承和多態為特點的面向對象的程序設計。引用（reference）就是C++對C語言的重要擴充。引用就是某一變數（目標）的一個別名，對引用的操作與對變數直接操作完全一樣。
(6)引用位演算法擴展閱讀：
引用說明：
1、&在此不是求地址運算，而是起標識作用。
2、類型標識符是指目標變數的類型。
3、聲明引用時，必須同時對其進行初始化。
4、引用聲明完畢後，相當於目標變數名有兩個名稱，即該目標原名稱和引用名，且不能再把該引用名作為其他變數名的別名。
5、對引用求地址，就是對目標變數求地址。&ra與&a相等。即我們常說引用名是目標變數名的一個別名。別名一詞好像是說引用不佔據任何內存空間。但是編譯器在一般將其實現為const指針，即指向位置不可變的指針。即引用實際上與一般指針同樣佔用內存。
6、不能建立引用的數組。因為數組是一個由若干個元素所組成的集合，所以無法建立一個由引用組成的集合。但是可以建立數組的引用。
❼ 關於LocateElem演算法
1、LocateElem(L,e,compare())函數：
初始條件：線性表存在，compare()是數據元素判定函數；
操作結果：返回第一個與e滿足關系compare()的數據元素的位序。若不存在，返回0.
由定義的結構體知：
typedef struct
{
char Name[100]; //學生姓名
char Number[100]; //學生的學號
} StudentRacord;
如何來比較每位學生的信息呢？及如何創建compare()函數？根據一般的學號特點，學號的前兩位一般表示的是學生的入學年份。由此我們可以構造一個比較兩位同學是否同一年入學的函數。部分代碼如下：
Status compare(StudentRacord Student_A, StudentRacord Student_B)
{
//學號前兩位數表示該生的入學年份
///判斷該生是否和比較的學生是否是同一年入學
if(Student_A.Number[0]==Student_B.Number[0]&&
Student_A.Number[1]==Student_B.Number[1])
{
return TRUE;
}
else
{
return FALSE;
}
}
Status LocateElem(SequentialList Record, StudentRacord Student,
int (*compare)(StudentRacord , StudentRacord)) // 演算法2.6
{
// 在順序線性表Record中查找第1個值與Student滿足compare()的元素的位序。
// 若找到，則返回其在Record中的位序，否則返回0。
int i,j;
StudentRacord *p;
i = 1; // i的初值為第1個元素的位序
p = Record.elem; // p的初值為第1個元素的存儲位置
j = (*compare)(*p++, Student);
while (i <= Record.length&&j==0)
{
++i;
j = (*compare)(*p++, Student);
}
if (i <= Record.length)
{
return i;
}
else
{
return 0;
}
} // LocateElem
2、ListTraverse(L,visit())函數：
初始條件：線性表已存在.
操作結果：依次對線性表中的每個數據元素調用函數visit().一旦visit()失敗，則操作失敗。
注意操作失敗的字眼，這就意味著線性表中的每個數據元素都存在一個共性，一旦缺乏這個共性，就代表學生信息內容有誤，提示線性表構建失敗。
為此我們認定每個學生的學號都是13位數，如果一個學生的學號不是13位即意味著操作失敗。
部分代碼：
bool visit(StudentRacord STUDENT)
{
///規定學號為13位，若非13位；則該同學的學號輸入有誤，操作失敗
if(strlen(STUDENT.Number)==13)
{
return true;
}
else
{
return false;
}
}
Status ListTraverse(SequentialList Record,bool (*visit)(StudentRacord))
{
StudentRacord *p;
p = Record.elem;
int i=1,j = (*visit)(*p++);
while (i <= Record.length&&j!=0)
{
++i;
j = (*visit)(*p++);
}
if (i <= Record.length)
{
printf("The number of student%d is Error!/n",i);
return ERROR;
}
else
{
printf("The number of students is OK!/n");
return 0;
}
❽ 什麼叫演算法演算法有哪幾種表示方法
演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。計算機科學家往往將「演算法」一詞的含義限定為此類「符號演算法」。「演算法」概念的初步定義：一個演算法是解決一個問題的進程。而並不需要每次都發明一個解決方案。
已知的演算法有很多，例如「分治法」、「枚舉測試法」、「貪心演算法」、「隨機演算法」等。
(8)引用位演算法擴展閱讀
演算法中的「分治法」
「分治法」是把一個復雜的問題拆分成兩個較為簡單的子問題，進而兩個子問題又可以分別拆分成另外兩個更簡單的子問題，以此類推。問題不斷被層層拆解。然後，子問題的解被逐層整合，構成了原問題的解。
高德納曾用過一個郵局分發信件的例子對「分治法」進行了解釋：信件根據不同城市區域被分進不同的袋子里；每個郵遞員負責投遞一個區域的信件，對應每棟樓，將自己負責的信件分裝進更小的袋子；每個大樓管理員再將小袋子里的信件分發給對應的公寓。
❾ 頁面置換演算法的常見的置換演算法
最簡單的頁面置換演算法是先入先出（FIFO）法。這種演算法的實質是，總是選擇在主存中停留時間最長（即最老）的一頁置換，即先進入內存的頁，先退出內存。理由是：最早調入內存的頁，其不再被使用的可能性比剛調入內存的可能性大。建立一個FIFO隊列，收容所有在內存中的頁。被置換頁面總是在隊列頭上進行。當一個頁面被放入內存時，就把它插在隊尾上。
這種演算法只是在按線性順序訪問地址空間 時才是理想的，否則效率不高。因為那些常被訪問的頁，往往在主存中也停留得最久，結果它們因變「老」而不得不被置換出去。
FIFO的另一個缺點是，它有一種異常現象，即在增加存儲塊的情況下，反而使缺頁中斷率增加了。當然，導致這種異常現象的頁面走向實際上是很少見的。
FIFO演算法和OPT演算法之間的主要差別是，FIFO演算法利用頁面進入內存後的時間長短作為置換依據，而OPT演算法的依據是將來使用頁面的時間。如果以最近的過去作為不久將來的近似，那麼就可以把過去最長一段時間里不曾被使用的頁面置換掉。它的實質是，當需要置換一頁時，選擇在之前一段時間里最久沒有使用過的頁面予以置換。這種演算法就稱為最久未使用演算法（Least Recently Used，LRU）。
LRU演算法是與每個頁面最後使用的時間有關的。當必須置換一個頁面時，LRU演算法選擇過去一段時間里最久未被使用的頁面。
LRU演算法是經常採用的頁面置換演算法，並被認為是相當好的，但是存在如何實現它的問題。LRU演算法需要實際硬體的支持。其問題是怎麼確定最後使用時間的順序，對此有兩種可行的辦法：
1.計數器。最簡單的情況是使每個頁表項對應一個使用時間欄位，並給CPU增加一個邏輯時鍾或計數器。每次存儲訪問，該時鍾都加1。每當訪問一個頁面時，時鍾寄存器的內容就被復制到相應頁表項的使用時間欄位中。這樣我們就可以始終保留著每個頁面最後訪問的「時間」。在置換頁面時，選擇該時間值最小的頁面。這樣做， 不僅要查頁表，而且當頁表改變時（因CPU調度）要 維護這個頁表中的時間，還要考慮到時鍾值溢出的問題。
2.棧。用一個棧保留頁號。每當訪問一個頁面時，就把它從棧中取出放在棧頂上。這樣一來，棧頂總是放有目前使用最多的頁，而棧底放著目前最少使用的頁。由於要從棧的中間移走一項，所以要用具有頭尾指針的雙向鏈連起來。在最壞的情況下，移走一頁並把它放在棧頂上需要改動6個指針。每次修改都要有開銷，但需要置換哪個頁面卻可直接得到，用不著查找，因為尾指針指向棧底，其中有被置換頁。
因實現LRU演算法必須有大量硬體支持，還需要一定的軟體開銷。所以實際實現的都是一種簡單有效的LRU近似演算法。
一種LRU近似演算法是最近未使用演算法（Not Recently Used，NUR）。它在存儲分塊表的每一表項中增加一個引用位，操作系統定期地將它們置為0。當某一頁被訪問時，由硬體將該位置1。過一段時間後，通過檢查這些位可以確定哪些頁使用過，哪些頁自上次置0後還未使用過。就可把該位是0的頁淘汰出去，因為在之前最近一段時間里它未被訪問過。
4）Clock置換演算法（LRU演算法的近似實現）
5）最少使用（LFU）置換演算法
在採用最少使用置換演算法時，應為在內存中的每個頁面設置一個移位寄存器，用來記錄該頁面被訪問的頻率。該置換演算法選擇在之前時期使用最少的頁面作為淘汰頁。由於存儲器具有較高的訪問速度，例如100 ns，在1 ms時間內可能對某頁面連續訪 問成千上萬次，因此，通常不能直接利用計數器來記錄某頁被訪問的次數，而是採用移位寄存器方式。每次訪問某頁時，便將該移位寄存器的最高位置1，再每隔一定時間(例如100 ns)右移一次。這樣，在最近一段時間使用最少的頁面將是∑Ri最小的頁。
LFU置換演算法的頁面訪問圖與LRU置換演算法的訪問圖完全相同；或者說，利用這樣一套硬體既可實現LRU演算法，又可實現LFU演算法。應該指出，LFU演算法並不能真正反映出頁面的使用情況，因為在每一時間間隔內，只是用寄存器的一位來記錄頁的使用情況，因此，訪問一次和訪問10 000次是等效的。
6）工作集演算法
7）工作集時鍾演算法
8）老化演算法（非常類似LRU的有效演算法）
9）NRU(最近未使用）演算法
10）第二次機會演算法
第二次機會演算法的基本思想是與FIFO相同的，但是有所改進，避免把經常使用的頁面置換出去。當選擇置換頁面時，檢查它的訪問位。如果是 0，就淘汰這頁；如果訪問位是1，就給它第二次機會，並選擇下一個FIFO頁面。當一個頁面得到第二次機會時，它的訪問位就清為0，它的到達時間就置為當前時間。如果該頁在此期間被訪問過，則訪問位置1。這樣給了第二次機會的頁面將不被淘汰，直至所有其他頁面被淘汰過（或者也給了第二次機會）。因此，如果一個頁面經常使用，它的訪問位總保持為1，它就從來不會被淘汰出去。
第二次機會演算法可視為一個環形隊列。用一個指針指示哪一頁是下面要淘汰的。當需要一個 存儲塊時，指針就前進，直至找到訪問位是0的頁。隨著指針的前進，把訪問位就清為0。在最壞的情況下，所有的訪問位都是1，指針要通過整個隊列一周，每個頁都給第二次機會。這時就退化成FIFO演算法了。
❿ excel中的單元格引用有哪幾種方式
用Range可以將文本型的單元格地址轉化為單元格對象引用，類似於工作表函數「INDIRECT」。它可以引用單元格、區域、整行、整列及整個工作表。
1、引用單元格
Range引用單元格的對象的方式為：單元格的列標加行號作為參數，且左右加入引號。例如：
Range(「A1」) ——表示A1單元格
Range(「C25」) ——表示C25單元格
Range(「ZZ1048576」) ——表示ZZ1048576單元格，在Excel2003中是無效的引用，因為Excel2003的最大行不超過65536行，最大列不超過IV列
Range(「A1」)本身是代表一個單元格對象，但在「MsgBox Range(「A1」)」語句中則可以獲取單元格的值。事實上「MsgBox Range(「A1」)」是「MsgBox Range(「A1」).Value」的簡寫。
每個對象都有很多屬性，同時也都有一個默認屬性，而單元格的默認屬性是「Value」，所以如果不明確指出屬性時，那麼一定是調用它的Value屬性值。
Range參數中的引號必須是在半形狀態下輸入，否則必將產生編譯錯誤。另一個重點是VBA中Range(「A1」)方式引用對象時是不區分相對引用和絕對引用的，不管使用Range(「A1」)、Range(「$A1」)、Range(「A$1」)還是Range(「$A$1」)都引用同一單元格，而且在循環中也不產生任何影響。所以為了簡化，通常只用Range(「A1」)這種形式來引用單元格。
2、引用區域
Rang引用區域時是利用區域左上角單元格地址加冒號再加右下角單元格地址為其參數。不過參數也可以寫成右下單元格地址加冒號再加左上角單元格地址，VBA會自動將其轉換成左上角單元格地址加冒號再加右下角單元格地址的形式。
例如以下兩種方式引用區域都可以得到相同結果：
MsgBox Range(「A2:D1」).Address
MsgBox Range(「D1: A2」).Address
以下是一些合法的區域引用：
Range(「A1:V10」) ——代表從A1到V10的矩形區域，包括220個單元格
Range(「F1:F10000」) ——代表從F1到F10000的矩形區域，包括9999個單元格
Range(「D2:ZZ10000」) ——代表從D2到ZZ10000的矩形區域，包括6989301個單元格，在Excel2003是不合法的引用方式，因為它的最大列只有IV
區域的默認屬性也是Value，但是區域的Value是一個數組，包括多個對象，VBA中無法直接將其顯示在屏幕上。如果利用MsgBox來顯示這個屬性值將得到一個運行錯誤。
正確的方式是逐個引用區域中單個值。通過索引號作參數來實現。例如：
Range(「D2:Z10」)(1) ——代表D2:Z10區域中第一個單元格的Value，即D2
Range(「D2:Z10」)(3) ——代表D2:Z10區域中第三個單元格的Value，即F2
Range(「D2:Z10」)(24) ——代表D2:Z10區域中第24個單元格的Value，即D3
也就是說，索引號代表區域中從左到右、從上到下的序號，它是區域左上角單元格的參照進行相對引用。
如果索引號為小數時，VBA會自動進行四捨五入。例如：
MsgBOX Range(「D3:E7」)(1.5).Address ——結果為「$E$3」，參數1.5當作2處理
MsgBOX Range(「D3:E7」)(4.4).Address ——結果為「$E$4」，參數4.4當作4處理
事實上，索引號可以使用兩個參數，第一參數表示行的索引，第二參數表示列的索引。那麼參數「(4,5)」就可以引用區域中第四行第五列的單元格，它以區域左上角單元格為參照，而非以工作表中A1單元格為參照。
例如以下的引用：
MsgBOX Range(「D3:F7」)(1,3).Address ——結果為「$F$3」，表示D3:F7區域第一行第三列
MsgBOX Range(「D3:F7」)(4,2).Address ——結果為「$E$6」，表示D3:F7區域第四行第二列
區域的參數還可以使用零和負數，甚至大於區域單元格個數以及小於零，同樣是合法的引用。當行索引參數為零時，則向區域中左上角單元格向上偏移一個單位；當列參數為零時，則向區域中左上角單元格向左偏移一個單位；如果參數是負數，在繼續追加偏移量。例如：
MsgBOX Range(「D3:F7」)(0,0).Address ——結果為「$C$2」，即D3向左及向上偏移一個單位
MsgBOX Range(「D3:F7」)(-1,-2).Address ——結果為「$A$1」，即D3向上偏移兩個單位再向左偏移三個單位
MsgBOX Range(「D3:F7」)(9,4).Address ——結果為「$G$11」，即D3向下偏移九個單位再向右偏移四個單位。雖然其行數與列數都已超過區域的大小，仍然可以正確的引用單元格
Range的參數也支持表達式，即字元或者數值運算結果。例如：
Range(「F」&3+2) ——表示引用F5單元格
Range(「F」&Range(「D5」).Value)
Range(「D」&WorksheetFunction.min([a:a])& 「:G5」)
還可以使用變數作為參數，這在循環語句中極為有用。例如：
Range(「D」&i) ——表示列標為D，行號為變數i的值的單元格引用
3、引用多區域
如果作參數是使用多個區域地址，且用半形逗號分隔，那麼Range也可以引用多個區域。
例如以下引用方式：
Range(「D3,F7」) ——表示D3和F7兩個區域，包括2個單元格
Range(「D3:F4,G10」) ——表示D3:F4和G10兩個區域，包括7個單元格
Range(「A1,B3:F4,Z1:ZB2」) ——表示A1、B3:F4和Z1:ZB2三個區域，包括1317個單元格
此方式引用單元格有一個限制，參數的長度不能超過256個字元，否則將會產生運行時錯誤。
4、引用整行、整列
利用「行號：行號」作為參數時產生對整行的引用，同理利用「列標：列標」作為參數時可產生對整列的引用，如果兩個行號或者列標不一致時，可以引用多行或者多列。
以下是一些合法的引用：
Range(「2:2」) ——表示引用第二行
Range(「2:10」) ——表示引用第二到第十行
Range(「D:d」) ——表示引用第D列，列標不區分大小寫
Range(「D:Z」) ——表示引用從D列開始到Z列結束的區域
Range(「D:A」) ——表示引用從A列到D列，順序不一致時，VBA會自動轉換成升序格式
參數中的冒號可以用半形也可以用全形冒號，VBA會將其全形冒號轉成半形冒號。但是引用卻只能使用半形，否則將產生編譯錯誤。
整行、整行引用對象除了Range方法外，還可以用Rows和Columns來完成。其中Rows引用行，以阿拉伯數字作為參數；Columns引用列，既可用阿拉伯數字做參數，也可用列標做參數。
Rows(2) ——表示引用第二行
Rows(「2」) ——同樣表示引用第二行
Rows(「2:2」) ——仍然表示引用第二行
Rows(「2:4」) ——表示引用第二到第四行
Columns(2) ——表示引用第二列，相當於Range(「B:B」)
Columns(「B」) ——同樣表示引用第二列
Columns(「B:B」) ——仍然表示引用第二列
Columns(「B:D」) ——表示引用B到D列
如果不帶參數，那Rows代表整個工作表所有行。而Columns代表整個工作表所有列。
5、Range嵌套使用
除上面的四中方法外，Range還支持利用單元格作為參數，其具體語法為：
Range(Cell1,Cell2)
其中Cell1和Cell2是必選參數。Cell1用於指定目標區域的左上角單元格，Cell2用於指定目標區域右下角單元格。如果使用一個或者三個單元格將產生編譯錯誤。
例如以下引用方式全是合法的區域引用：
Range(Range(「A1」),Range(「D2」) ——表示引用A1:D2區域，包含8個單元格
Range(Range(「A4」),Range(「A100」) ——表示引用A4:A100區域，包含97個單元格
當然也有一些特殊的應用，當參數並非單個單元格，而是區域是，取兩個區域所跨越的最大范圍。例如：
Range(Range(「A1:A3」),Range(「D2」)) ——表示引用A1:D3區域，而非A1:D2。VBA會從兩個區域最左上角的單元格作為新的區域的參照起點，再取兩個區域所跨越的最大行作為新的區域的行數，取兩個區域跨越的最大列作為新區域的列數。
Range(Range(「B2:A3」),Range(「A3:D10」)) ——表示引用A2:D10區域。
要理解這個演算法，可以分別將B2:A3和A3:D10兩段字元配對，然後從前兩個字元中取最小值，再從後兩對字元中取最大值，再加上冒號組合成一個新的區域地址。例如「B2:A3」和「A3:D10」，先從第一對字元B和A中取出最小值A，然後從第二對字元2和3中取出最小值2，再從第三對字元A和D中取出最大值D，最後從3和10中取最大值10，將這四個字元與冒號串聯起來即為「A2:D10」。