古阶算法

㈠ 台阶计算公式

一、台阶的计算方法：

1、现浇混凝土台阶按水平投影面积计算。

2、素土垫层=台阶面积*垫层厚度。

3、灰土垫层=台阶面积*垫层厚度。

4、砼垫层=台阶面积*垫层厚度。

5、台阶体积=台阶面积*台阶平均高度。

二、台阶的计算难点：

1、异型台阶工程量不好计算。

2、散水、台阶、坡道往往交织在一起，手工计算面积和长度均不好计算 。

(1)古阶算法扩展阅读：

台阶用砖、石、混凝土等筑成的一级一级供人上下的建筑物，多在大门前或坡道上。工程量的计算中一般会涉及到台阶的工程量的计算。

一、台阶引证解释：

1、三台星亦名泰阶，故称台阶。古人以为有三公之象，因以指三公之位或宰辅重臣。

释义：三台星也叫做泰阶，所以说台阶。古人认为有三公的象征，通过用手指三公的职位或宰辅重臣。

2、用砖、石、混凝土等砌成的阶梯。

3、比喻某种途径或机会。如：给他一个台阶，别把话说死了。

㈡ 数据挖掘十大经典算法及各自优势

数据挖掘十大经典算法及各自优势

不仅仅是选中的十大算法，其实参加评选的18种算法，实际上随便拿出一种来都可以称得上是经典算法，它们在数据挖掘领域都产生了极为深远的影响。
1. C4.5
C4.5算法是机器学习算法中的一种分类决策树算法,其核心算法是ID3算法. C4.5算法继承了ID3算法的优点，并在以下几方面对ID3算法进行了改进：
1) 用信息增益率来选择属性，克服了用信息增益选择属性时偏向选择取值多的属性的不足；2) 在树构造过程中进行剪枝；3) 能够完成对连续属性的离散化处理；4) 能够对不完整数据进行处理。
C4.5算法有如下优点：产生的分类规则易于理解，准确率较高。其缺点是：在构造树的过程中，需要对数据集进行多次的顺序扫描和排序，因而导致算法的低效。
2. The k-means algorithm 即K-Means算法
k-means algorithm算法是一个聚类算法，把n的对象根据他们的属性分为k个分割，k < n。它与处理混合正态分布的最大期望算法很相似，因为他们都试图找到数据中自然聚类的中心。它假设对象属性来自于空间向量，并且目标是使各个群组内部的均 方误差总和最小。
3. Support vector machines
支持向量机，英文为Support Vector Machine，简称SV机（论文中一般简称SVM）。它是一种监督式学习的方法，它广泛的应用于统计分类以及回归分析中。支持向量机将向量映射到一个更 高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面。分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假 定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。一个极好的指南是C.J.C Burges的《模式识别支持向量机指南》。van der Walt 和 Barnard 将支持向量机和其他分类器进行了比较。
4. The Apriori algorithm
Apriori算法是一种最有影响的挖掘布尔关联规则频繁项集的算法。其核心是基于两阶段频集思想的递推算法。该关联规则在分类上属于单维、单层、布尔关联规则。在这里，所有支持度大于最小支持度的项集称为频繁项集，简称频集。
5. 最大期望(EM)算法
在统计计算中，最大期望（EM，Expectation–Maximization）算法是在概率（probabilistic）模型中寻找参数最大似然 估计的算法，其中概率模型依赖于无法观测的隐藏变量（Latent Variabl）。最大期望经常用在机器学习和计算机视觉的数据集聚（Data Clustering）领域。
6. PageRank
PageRank是Google算法的重要内容。2001年9月被授予美国专利，专利人是Google创始人之一拉里·佩奇（Larry Page）。因此，PageRank里的page不是指网页，而是指佩奇，即这个等级方法是以佩奇来命名的。
PageRank根据网站的外部链接和内部链接的数量和质量俩衡量网站的价值。PageRank背后的概念是，每个到页面的链接都是对该页面的一次投票， 被链接的越多，就意味着被其他网站投票越多。这个就是所谓的“链接流行度”——衡量多少人愿意将他们的网站和你的网站挂钩。PageRank这个概念引自 学术中一篇论文的被引述的频度——即被别人引述的次数越多，一般判断这篇论文的权威性就越高。
7. AdaBoost
Adaboost是一种迭代算法，其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器)，然后把这些弱分类器集合起来，构成一个更强的最终分类器 (强分类器)。其算法本身是通过改变数据分布来实现的，它根据每次训练集之中每个样本的分类是否正确，以及上次的总体分类的准确率，来确定每个样本的权 值。将修改过权值的新数据集送给下层分类器进行训练，最后将每次训练得到的分类器最后融合起来，作为最后的决策分类器。
8. kNN: k-nearest neighbor classification
K最近邻(k-Nearest Neighbor，KNN)分类算法，是一个理论上比较成熟的方法，也是最简单的机器学习算法之一。该方法的思路是：如果一个样本在特征空间中的k个最相似(即特征空间中最邻近)的样本中的大多数属于某一个类别，则该样本也属于这个类别。
9. Naive Bayes
在众多的分类模型中，应用最为广泛的两种分类模型是决策树模型(Decision Tree Model)和朴素贝叶斯模型（Naive Bayesian Model，NBC）。 朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以 及稳定的分类效率。同时，NBC模型所需估计的参数很少，对缺失数据不太敏感，算法也比较简单。理论上，NBC模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。 但是实际上并非总是如此，这是因为NBC模型假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，这给NBC模型的正确分类带来了一定影响。在属 性个数比较多或者属性之间相关性较大时，NBC模型的分类效率比不上决策树模型。而在属性相关性较小时，NBC模型的性能最为良好。10. CART: 分类与回归树
CART, Classification and Regression Trees。 在分类树下面有两个关键的思想。第一个是关于递归地划分自变量空间的想法；第二个想法是用验证数据进行剪枝。

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㈢ 穷举九宫格算法

九宫格标个号1-9个格
循环给1-9这9个数字取一个1-9的随机数
建一个长度9的数组做标记,每一个格被分配了之后就标记下,循环的时候重复了就重新给这个数分配.直到所有的9个数都被分配.
srand(time(0));
int nFlag[9]; //记录9个格是否已经被分配
int nLocation[9]; //记录1-9个数的位置
memset(nFlag, 0, sizeof(int)*9);
memset(nLocation, 0, sizeof(int)*9);
for(int i = 0; i < 9; ++i)
{
nLocation[i] = rand()%10;
if(nFlag[ nLocation[i] ] == 1)
{
//如果此格被分配过则重新分配此数字位置.
i--;
}
else
{
//如果没有则分配
nFlag[i] = 1;
}
}

㈣ 谁知道行列式算法怎么来的

就是在解方程的时候，弄出来的这个啊。
比如解一个
ax+by=e
cx+dy=f
我们通过相加相差，得到
x=(de-bf)/(ad-bc)
y=(af-ce)/(ad-bc)
于是他们就想定义一些东西来表示ad-bc之类的。
就记为
|a b|
|c d|

㈤ 九宫格的算法是怎样的

所有的基数的平方宫图进行排列。古代计量数字的方法之一。在中国古典文献中记载了洛书的传说：公元前 23世纪大禹治水之时，一只巨大的神龟出现于黄河支流洛水中，龟甲上有9种花点的图案，分别代表这9个数，而3行、3列以及两对角线上各自的数之和均为15，世人称之为洛书。中国汉朝的数术记遗中，称之为九宫算，又叫九宫图.宋数学家杨辉着《续古摘奇算法》把类似于九宫图的图形命 名为纵横图，书中列举3、4、5、6、7、8、9、10阶幻方。其中所述三阶幻方构造法：“九子斜排，上下对易，左右相更，四维挺出，戴九履一，左七右三，二四为肩，六八为足”，比法国数学家Claude Gaspar Bachet提出的方法早三百余年。

㈥ 古代数学着作《详解九章算法》作者是谁

南宋末年杨辉所撰

杨辉，字谦光，钱塘(今浙江杭州》人，其生平事迹、生卒年月则无可详考。只能由一些有关着述推测其某些行踪。杨辉《日用算法》之陈几先序称：“钱塘杨辉以廉饬已，以儒饰吏，吐胸中之灵机，续前贤之奥旨。”依此可知，杨辉可能在南宋担任过某些地方官吏，又由《田亩比类乘除捷法》卷上五次引用台州(今浙江临海县)量田图来猜测．杨辉可能在台州工作过。再根据杨辉《续古摘奇算法》卷上称：“辉伏睹京城见用官斛号杭州百合，浙郡一体行用。”其卷下称：“辉因到姑苏，有人求三七差分，继答之。”可见杨辉足迹曾遍历苏、杭。
杨辉生平事迹虽然知道甚少，但其着作流传至今者却较磊，共有五种二十一卷，即： 《详解九章算法》十二卷，宋理宗景定二年(1261年)；《日用算法》二卷，宋理宗景定三年(1262年)；《乘除通变本末》三卷，宋度宗咸淳十年(1274年)；《田亩比类乘除捷法》二卷，宋恭宗德祜元年(1275年)；《续古摘奇算法》二卷，宋恭宗德韦占元年(1275年)。其前两种乃是杨辉早年着述，其后期所作三种一般称之为《杨辉算法》。
杨辉《详解九章算法》序称：“辉虽慕此书，未能贯理，妄以浅也。聊为编述，择八十题以为矜式，自余一百六十六问，无出前意，不敢废先贤之文，删留题次，习者可以闻一知十，……，凡题法解白不明者，别图而验之，编乘除诸术，以便入门，篡法问类次见之章末，总十有二卷”。可见现传本已面目全非，除保留有“篡类”外，而“篡类”虽附合杨辉原意，但其“图”及“乘除算法”今已不存，且次序也非原貌。从杨辉《详解九章算法》编排上看，首先，是解题，即是对《九章》原题作详细解释，有的则辅以评论和校勘；其次，即是细草，或叫图草，先列算法，后列算草，有图附图，有表附表，如杨辉说“以图参法，取用可知”；最后，即是比类，一方面列出与原算法相同的例题，一方面列出与原算法可比拟的例题。例如在商功章给予六道比拟的垛积题，即
S=a×b+(a+1)(b+1)+(a+2)(b+2)+……+c×d.
=h／6E(2b+d)a+(2d+b)c]+h／6(c—a)．
S=12+22+32+……+n2一n／3(n+1)(n+1／2)．
S=a2+(a+1)2+(a+2)2+……+b2
=h／3{a2+b2十ab+(b—a)／2}．
S=1+3+6+10+……+n(n+1)／2.
=1／6n(n+1)(n+2)．
等。虽然杨辉给出六道垛积题，但基本上都是沈括“隙积术”的特例。在杨辉其他算书中，也有垛积题即高阶等差级数求和的问题，如清代顾观光说：“堆垛之术详于杨氏(杨辉)、朱氏(朱世杰)二书，而创始之功，断推沈氏(沈括)。”
杨辉《详解九章算法篡类》序说：“向获善本，……，以魏景元元年刘徽等……注释，圣宋右班(殿)直贾宪撰草。”可知杨辉曾参考过刘徽及李淳风对《九章》的注文，也参考过贾宪的着作《黄帝九章算法细草》。贾宪是北宋天算家楚衍之弟子，活动于北宋乾兴、皇祐年间，着有《算法敦古集》二卷和《黄帝九章算法细草》九卷，此二书均已失传，幸喜杨辉在《详解九章算法》引录贾宪之说，才使贾宪学说得以流传。

㈦ 农历的算法是怎么算的

农历一年为12或13个月，每个月天数依照月亮围绕地球运行周期而定，为29或30天，闰年为13个月，中国农历年平年为353或354天，闰年为384或385天，平均每年约为365.2422天（即地球环绕太阳一周的时间）。

农历基本上以19年为一周期，由于农历一年约为355日，与地球年相差约11日左右，所以每3年要置一闰月，每19年要置7个闰月。有闰月的年份也叫闰年，具体闰哪个月，则要视节气情况灵活而定。如公历的2001年5月27日、1982年5月27日和1963年5月27日这个日子，都是闰四月初五。

闰月加到哪个月，以农历历法规则推断，主要依照与农历的二十四节气相符合来确定。自冬至开始，逢单数为节气，逢双数为中气，如轮到一个月只有节气没有中气，即为上一个月的闰月。农历的闰月天数与正常月份天数一样，为29或30天。

(7)古阶算法扩展阅读：

农历的优点：

1.农历是定历，它具有天文年历的特性，能很好地和各种天象对应，如它的节气严格对应太阳高度，历日较严格地对应月相，闰月的不发生频率和发生频率对应地球近日点和远日点，其它天象如日出日没，晨昏蒙影，五星方位，日月食，潮汐等，就连历月也大致对应太阳高度；

2.农历历月的天数只有29日和30日两种，且由定朔日规定，人为因素最小，不易随意改动；

3.岁首有较强的天文学意义，具有阴月阳年的天文学意义；

4.阴阳合历，最体现汉民族天人合一、阴阳和谐的传统文化；

5.干支纪年和十二生肖纪年循环使用；由于它包含节气十分利于四季划分，由于它包含月相，所以也十分反映潮汐，日月食等天象和月亮对气候的影响。

参考资料来源：农历（中国传统历法）-网络