算法小于等于

Ⅰ 算法包含哪些要素

算法包含的要素：

一、数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类：

1.算术运算：加减乘除等运算

2.逻辑运算：或、且、非等运算

3.关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算

4.数据传输：输入、输出、赋值等运算

二、算法的控制结构：一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。

(1)算法小于等于扩展阅读：

算法的五个特性分别是：有穷性、确切性、输入项、输出项、可行性。

1、有穷性

算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；

2、确切性

算法的每一步骤必须有确切的定义；

3、输入项

一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；

4、输出项

一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；

5、可行性

算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。

Ⅱ 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

Ⅲ 数学算法结构

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。
形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。
一个算法应该具有以下五个重要的特征：

有穷性
（Finiteness）
算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；

确切性
(Definiteness)
算法的每一步骤必须有确切的定义；

输入项
(Input)
一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；

输出项
(Output)
一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；

可行性
(Effectiveness)
算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。
一、数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类：[1]
1.算术运算：加减乘除等运算
2.逻辑运算：或、且、非等运算
3.关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算
4.数据传输：输入、输出、赋值等运算[1]
二、算法的控制结构：一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。
算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。
算法可以宏泛地分为三类：
一、有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。
二、有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。
三、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。
希望我能帮助你解疑释惑。

Ⅳ java程序:求小于等于某数的最大指定数

//将指定的数减去传入的参数.然后找小于0的,并且最大的那个数(如果没有,就说明没有比指定数小的).
//1,8,5,3,9 减 6
//-5,3,-1,-3,3
//其中-1是小于0的最大数.
public int compute(int num)
{
int[] nums = new int[] { 1,8,5,3,9 }; //记录了指定的数
int len = nums.length; // 记录指定数的多少

int[] temps = new int[len]; // 假设不能修改指定的数，新建立一个数组存放差值

for(int i = 0; i < len; i++) //计算差值
{
temps[i] = nums[i] - num;
}

int temp = 0; //记录差值中小于0，并且最大的数。
int index = -1; // 记录在数组中的位置
for(int i = 0; i < len; i++)
{
if (temps[i] < 0)
{
if(temp == 0) // 如果temp为0说明这时的temps[i]为第一个小于0的数，赋给temp,并记录index
{
temp = temps[i];
index = i;
}
else if( temps[i] > temp ) //如果temps[i] >temp , 说明当前的更符合条件，替换。
{
temp = temps[i];
index = i;
}
}
}
if ( index == -1) // 如果index是-1 说明没有比传入数小的。在此返回数本身。
return num;
else
return nums[index];
}

也可以先对数组进行排序,这样才能比较

public int compute2(int num)
{
int[] nums = new int[] { 1,8,5,3,9 }; //记录了指定的数

int[] temps = nums.clone(); //同样假设不能修改原数据，做一个clone
int temp = num; //记录比它小的最大的那个数。初值为指定的数
java.util.Arrays.sort(temps); //排序，从小到大，找到最大的比它小的那个。
for(int i = 0; i < temps.length; i++)
{
//如果当前的值大于指定的数，并且不是第一个数，
//那么它的上一个就是比指定数小的那个最大数
if(temps[i] > num)
{
if( i != 0) //同样如果没有比指定数小的数，temp就会保持初值
{
temp = temps[i - 1];
}
break; // 因为没有必要比较下去了
}
}
return temp;
}

[注:两个算法中都没有处理边界问题,如果当中有和指定数一样的数,没有处理]

Ⅳ 三年级数学：用估一估的算法将543÷9的结果比较60是用大于，小于还是等于符号

因为五百四十
除以九等于六十，
五百四十三大于五百四十，
所以结果大于六十。

Ⅵ 什么是算法

一、什么是算法
算法是一系列解决问题的清晰指令，也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。时间复杂度用“O（数量级）”来表示，称为“阶”。常见的时间复杂度有： O（1）常数阶；O（log2n）对数阶；O（n）线性阶；O（n2）平方阶。
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。
[font class="Apple-style-span" style="font-weight: bold;" id="bks_etfhxykd"]算法 Algorithm [/font]
算法是在有限步骤内求解某一问题所使用的一组定义明确的规则。通俗点说，就是计算机解题的过程。在这个过程中，无论是形成解题思路还是编写程序，都是在实施某种算法。前者是推理实现的算法，后者是操作实现的算法。
一个算法应该具有以下五个重要的特征：
1、有穷性： 一个算法必须保证执行有限步之后结束；
2、确切性： 算法的每一步骤必须有确切的定义；
3、输入：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件；
4、输出：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；
5、可行性： 算法原则上能够精确地运行，而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。
算法的设计要求
1）正确性（Correctness）
有4个层次：
A．程序不含语法错误；
B．程序对几组输入数据能够得出满足规格要求的结果；
C．程序对精心选择的、典型的、苛刻的、带有刁难性的几组输入数据能够得出满足规格要求的结果；
D．程序对一切合法的输入数据都能产生满足规格要求的结果。
2）可读性（Readability）
算法的第一目的是为了阅读和交流；
可读性有助于对算法的理解；
可读性有助于对算法的调试和修改。
3）高效率与低存储量
处理速度快；存储容量小
时间和空间是矛盾的、实际问题的求解往往是求得时间和空间的统一、折中。
算法的描述 算法的描述方式（常用的）
算法描述 自然语言
流程图 特定的表示算法的图形符号
伪语言 包括程序设计语言的三大基本结构及自然语言的一种语言
类语言 类似高级语言的语言，例如，类PASCAL、类C语言。
算法的评价 算法评价的标准：时间复杂度和空间复杂度。
1）时间复杂度 指在计算机上运行该算法所花费的时间。用“O（数量级）”来表示，称为“阶”。
常见的时间复杂度有： O（1）常数阶；O（logn）对数阶；O（n）线性阶；O（n＾2）平方阶
2）空间复杂度 指算法在计算机上运行所占用的存储空间。度量同时间复杂度。
时间复杂度举例
（a） X：=X+1 ； O（1）
（b） FOR I：=1 TO n DO
X：= X+1； O（n）
（c） FOR I：= 1 TO n DO
FOR J：= 1 TO n DO
X：= X+1； O（n＾2）
“算法”一词最早来自公元 9世纪 波斯数学家比阿勒·霍瓦里松的一本影响深远的着作《代数对话录》。20世纪的 英国 数学家 图灵 提出了着名的图灵论点，并抽象出了一台机器，这台机器被我们称之为 图灵机 。图灵的思想对算法的发展起到了重要的作用。
算法是 计算机 处理信息的本质，因为 计算机程序 本质上是一个算法，告诉计算机确切的步骤来执行一个指定的任务，如计算职工的薪水或打印学生的成绩单。 一般地，当算法在处理信息时，数据会从输入设备读取，写入输出设备，可能保存起来以供以后使用。
这是算法的一个简单的例子。
我们有一串随机数列。我们的目的是找到这个数列中最大的数。如果将数列中的每一个数字看成是一颗豆子的大小 可以将下面的算法形象地称为“捡豆子”：
首先将第一颗豆子（数列中的第一个数字）放入口袋中。
从第二颗豆子开始检查，直到最后一颗豆子。如果正在检查的豆子比口袋中的还大，则将它捡起放入口袋中，同时丢掉原先的豆子。 最后口袋中的豆子就是所有的豆子中最大的一颗。
下面是一个形式算法，用近似于 编程语言 的 伪代码 表示
给定：一个数列“list"，以及数列的长度"length(list)" largest = list[1] for counter = 2 to length(list): if list[counter] > largest: largest = list[counter] print largest
符号说明:
= 用于表示赋值。即：右边的值被赋予给左边的变量。
List[counter] 用于表示数列中的第 counter 项。例如：如果 counter 的值是5，那么 List[counter] 表示数列中的第5项。
<= 用于表示“小于或等于”。

Ⅶ 算法的基本要素有哪些

算法通常由两种基本要素组成分别是对数据对象的运算和操作；算法的控制结构，即运算或操作间的顺序。
算法是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。

Ⅷ 为什么说小于等于关系也是一偏序关系

我的猜测是 非偏序关系 应该只有等于可以表示 大于，小于，小于等于，大于等于，应该都属于偏序关系的范畴。这些属于一种算法符号吧。最初发明这些抽象概念的人，所规定的。就好比为什么路上要设红绿灯一样。这样的归类分割。是为了便于计算，得到计算者想要的结果

Ⅸ 小于等于10%，每2%扣1分，超＞10%，每1%扣1分，求表格算法

可以用if()套用

=IF(C1<=10%,INT(C1/2%),INT(C1/1%))

Ⅹ 算法的要素是什么算法的特征是什么

一、算法的要素包括：

1、数据对象的操作和操作：计算机可以执行的基本操作以指令的形式描述。

2、算法的控制结构：算法的功能结构不仅取决于所选的操作，还取决于操作之间的执行顺序。

二、算法的特征如下：

1、有穷性：算法的有穷性意味着算法在执行有限的步骤之后必须能够终止。

2、确切性：算法的每一步都必须确切定义。

3、输入项：一个算法有0个或多个输入来描述操作对象的初始条件。所谓的零输入是指由算法本身决定的初始条件。

4、输出项：一个算法有一个或多个输出来反映处理输入数据的结果。没有输出的算法毫无意义。

5、可行性：算法中执行的任何计算步骤都可以分解为基本的可执行操作步骤，即每个计算步骤都可以在有限的时间内完成。

(10)算法小于等于扩展阅读：

算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

描述算法的方法有多种，常用的有自然语言、结构化流程图、伪代码和PAD图等，其中最普遍的是流程图。

随着计算机的发展，算法在计算机方面已有广泛的发展及应用，如用随机森林算法，来进行头部姿势的估计，用遗传算法来解决弹药装载问题，信息加密算法在网络传输中的应用，并行算法在数据挖掘中的应用等。