算法高于

⑴ 时间复杂性达到什么的算法称为最优算法

失恋复杂性达到什么的算法称为最优算法最优算法就是它的使用程度远远高于其他的算法，而且他的算法的适用性比较强

⑵ 如果数据结构算法题复杂度比答案高，会扣多少分啊

如果复杂度高于标准答案，原来满分12分的题目，可能就变成9分、6分这样（次优、次次优的情况）。然后根据正确与否给分。

⑶ EXcel如何设置当高于一个数值安一种算法,低于一个数值安另外一种算法

B2输入
=IF(A2<=5,A2*0.9,(A2-5)*1.2)
下拉公式

⑷ 算法复杂度一般超过多少就不再实用

0213165165

⑸ 在什么情况下bf算法的效率高于bm算法的效率

算法执行过程中，关键语句的执行次数被称为算法的时间复杂度，所需要的额外存储空间被称为算法的空间复杂度。评价一个算法的效率时，上面的两个数据要综合起来考虑。

不过大多数情况下，在讨论算法的效率时，通常指的是算法的时间复杂度，也就是算法的关键语句执行次数，这个数字与实际问题有关，通常写做问题规模的函数的形式。

⑹ 算法和开发岗相比，哪个前景更好呢

这两个岗位的工作内容我都接触过，目前我带的大数据团队中既有算法工程师也有开发工程师，所以我说一说这两个岗位的区别，以及未来的发展方向。

算法设计与算法实现
通常涉及到算法的岗位有两个，分别是算法设计和算法实现，现在有不少团队把这两个岗位进行合并，做算法设计的同时也要负责实现。但是也有一些团队是分开的，做算法设计的不管实现过程。
算法岗位门槛是很高的，人才也是稀缺的，总体发展空间很好。还有一点算法岗位的不可替代性强，如果有机会去算法岗建议是去的，一般学历要求在硕士，Java本科大专都是可以的哈。从工作的复杂性上来说，算法工程师的工作强度还是比较大的，但是算法工程师的职业周期也比较长。
算法岗主要是在于如何量化我们的产出，写代码做开发非常简单。你完成了一个任务或者是项目，有了经验之后，这是在简历上实打实的东西。很多算法工程师最终成长为企业的首席科学家，或者是首席技术官等岗位，可以说算法工程师的发展前景还是非常不错的。
开发岗位
软件团队的大部分岗位都是开发岗位，有前端开发、后端开发、移动端开发等，可以说大部分程序员做的都是开发岗的工作。
与算法岗位不同的是，开发岗位人数多，占比大，而且大部分开发岗位的职业周期都比较短，一般开发岗位在做到一定年龄(比如35岁)之后都会转型。一部分会转向项目经理等管理岗位，一部分会转型做架构师，还有一部分转型为行业咨询专家等，当然，也有一部分开发人员转型为算法工程师。
一个优秀的开发者不是网上说的那样吃青春烦的，每一个岗位都会有自己的未来职业发展。开始确实是青春饭，因为大多数人不懂如何提升自己在公司当中的潜在价值，或者不知道如何更加聪明的完成任务。
其实两个岗位没有什么可比性。聊聊这两个岗位的突出项，开发门槛不很高的，算法就相对高一些，因为涉及大数据人工智能等等。现在做算法的话，5年左右基本会成为专家，给别人讲，因为大多数的人是不太懂算法的，所以会觉得你很牛。收入上来说，算法的收入是高于开发的。创业的话，大白话就是算法其实是更容易给别人讲故事的，而且相对产品来说，算法是更容易形成产品的。

⑺ 算法输出的个数应该大于等于1，算法输入的个数应该大于等于多少是0吗为啥

当算法的条件已经在程序中全部确定时，它就不需要再输入（所以，输入数据的个数是大于等于0），但是，算法的结果一定要输出。所以算法输出的个数是大于等于 1。

⑻ plc算法超过数值会报看门狗吗

会报。
如果一个周期运营时间一旦超过监视定时器的设定值，PIC就出现看门狗出错。

⑼ 为什么算法会是大于等于呢，绝对值不是小于1e-6 应该是小于啊

大于的时候执行循环，也就达到了精度要求，小于的时候就结束了

⑽ 超启发式算法的超启发式算法vs.启发式算法

（1）超启发式算法与启发式算法均是为了求解问题实例而提出的。因此，问题实例可以视为超启发式算法和启发式算法两者共同的处理对象。
（2）超启发式算法与启发式算法都可能包含有参数。在传统的启发式算法中，可能有大量的参数需要调制。比如遗传算法中的种群规模、交叉率、变异率、迭代次数等。而超启发式算法的参数来源有两个层面，在LLH和高层启发式方法中均可能有参数需要调制。
（3）超启发式算法与启发式算法都是运行在搜索空间上，但是各自的搜索空间构成不同：传统启发式算法是工作在由问题实例的解构成的搜索空间上；而超启发式算法运行在一个由启发式算法构成的搜索空间上，该搜索空间上的每一个顶点代表一系列LLH的组合。因此，超启发式算法的抽象程度高于传统启发式算法。
（4）超启发式算法与启发式算法均可以应用到各种不同的领域，但是它们各自对于问题领域知识的需求是不同的。启发式算法设计通常需要依赖于问题的特征；而超启发式算法的高层启发式方法部分则几乎不依赖于问题的领域知识，LLH则是与问题的领域知识紧密相关的。目前启发式算法的应用已经十分广泛，而超启发式算法由于历史较短，还主要局限在部分常见的组合优化问题上。
超启发式算法与启发式算法多视角对比 启发式算法 超启发式算法 处理对象 问题实例 问题实例 参数 可能有 可能有 搜索空间 由实例的解构成 由LLH串（启发式算法）构成 应用领域 广泛 有待拓展