理算法

⑴ 在计算数学中,您认为如何让学生既理算理,又掌握算法,还能提高计算的准确性

针对上述原因，我从多方面学习借鉴，再结合自己的教学实践谈谈在计算教学中对如何正确处理算法与算理的关系，努力提高课堂教学时效的看法。

一、加强理论学习，提高自身理论素养。

教师在平常的工作中不断加强理论学习，尤其要正确解读新课标，科学的把握新教材，理念先到位，对算理与算法的怎样算、为什么这样算理解清楚，做到算理算法互相渗透，合理安排教学时间，提高教学时效。

二、精心设计，正确处理算法与算理的关系

由于第一年教学计算时没有经验，虽然教学设计中注意到了算法与算理并重，可学生说算理时说不起来，教师只有慢慢引导，直至学生能说清楚算理，可待到学生说清算理后，还没来得及练习算法，下课铃响了，一堂课的教学任务没能完成。第二年再教时，我就重点注意了算法与算理的正确处理。

1、算理应是学生在自主探索中建构

在计算碰到新问题时总有相当多的学生会应用已有的经验想办法解决问题，教师应为学生提供探索的空间，交流的平台，在交流中明白一个个算理，从而发展学生的思考能力，不但能提升认识，还能为新知的学习打下基础，缩短教学的时间。

2、展现多种算理时要找到突破点。

叶澜教授说过，没有聚焦的发散是没有价值的，聚焦的目的是为了发展。为此，在交流多种想法时，教师要善于抓住恰当的一种切入口，大部分学生容易理解的进行突破。这样效率就提高了。

例如：教学十几减9时，学困陪腔生出现了好多种算法，如果要一一解释每个学生的算理确实要花好长时间，而且其他学生还会有一种云里雾里的感觉，结果什么都不清楚，因为每种计算都会有一般的算法，为后续学习打基础的。这时教师只有选择其中最容易理解的破十法和想加算减这两种方法讲解，让学生理解算理。这样既能让所有学生都能理解又提高了教学效率。

3、注重算理与算法的沟通。

算理是算法的基础，当学生明白了算理后，教师及时落实算法与算理的联系，有利于对算法的掌握。

4、基本算法需要重点强化练习。

一节课有教学目标及教学重点，在多种算法中有基本算法，这种基本算法对后续学习又有很大的影响。所以对基本的算法有必要进行强化，努力使每一个学生都会。针对上述十几减9的例子，破十法和想加算减的方法就是基本算法，进行强化训练，对后面的十几减8、7、6、……都有很大的作用。

三、课堂上保证新算法的练习时间和练习量

在新的计算方法教学的第一课时留有一定的时间完成一定的练习量，能从学生的反馈中了解学生的学习情况，对学生在计算方法上出现的错误及时纠正，这样就能将学生的错误消灭在萌芽状态。对掌握算法，初步形成计算技能还是十分必要的。

例如：在教学两位数加减两位数笔算时。本汪衫课的难点是一位数加两位数的竖式写法，虽然学生已经通过摆小棒、在计数器上拨算珠知道了列竖式要注意相同数位对齐的算理，但是否完全理解呢？通过集体讨论明白算理后，及时组织学生进行练习。首先指名板演，请两个中下生上黑板做，其余一起看。这时两人的计算过程一览无余，乱运一人正确，另一人却将一位数与两位数的十位对齐了，显然没有理解相同数位对齐的意思，算理不清楚。经全班同学的点评，这位学生明白了自己的错误。在后来的课堂作业中就没有发生类似的错误。如果单靠讲算理，而没有及时练习巩固，这个错误就会延续到第二课，而到了第二课难道还要再演示、再讲一遍？课堂的效益从何而来？

四、改变计算教学的模式，给予理解算理的空间。

计算教学常常借助一定的情境作为一节课的引入，通过情境让学生提出数学问题，列出算式，探索出结果。情景的创设，能拨动学生思维之弦，激活求知欲，唤起好奇心，使看似枯燥、抽象的数学知识充满亲和力和吸引力。而计算教学一定要借助情境吗？没有情境，学生能够自己寻找到解决问题的方法吗？

总之，计算教学中理解算理与掌握算法不可偏颇，“重算理、轻算法”和“重算法、轻算理”都不可取。正确地处理好他们之间的关系，才能有效的提高课堂教学效率。

⑵ 数学建模算法有哪些

1. 蒙特卡罗算法。 该算法又称随机性模拟算法，是通过计算机仿真来解决问题的算法，同时可以通过模拟来检验自己模型的正确性，几乎是比赛时必用的方法。
2. 数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法。 比赛中通常会遇到大量的数据需要处理，而处理数据的关键就在于这些算法，通常使用MATLAB 作为工具。
3. 线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类算法。 建模竞赛大多数问题属于最优化问题，很多时候这些问题可以用数学规划算法来描述，通常使用Lindo、Lingo 软件求解。
4. 图论算法。 这类算法可以分为很多种，包括最短路、网络流、二分图等算法，涉及到图论的问题可以用这些方法解决，需要认真准备。
5. 动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法。 这些算法是算法设计中比较常用的方法，竞赛中很多场合会用到。
6. 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火算法、神经网络算法、遗传算法。 这些问题是用来解决一些较困难的最优化问题的，对于有些问题非常有帮助，但是算法的实现比较困难，需慎重使用。
7. 网格算法和穷举法。 两者都是暴力搜索最优点的算法，在很多竞赛题中有应用，当重点讨论模型本身而轻视算法的时候，可以使用这种暴力方案，最好使用一些高级语言作为编程工具。
8. 一些连续数据离散化方法。 很多问题都是实际来的，数据可以是连续的，而计算机只能处理离散的数据，因此将其离散化后进行差分代替微分、求和代替积分等思想是非常重要的。
9. 数值分析算法。 如果在比赛中采用高级语言进行编程的话，那些数值分析中常用的算法比如方程组求解、矩阵运算、函数积分等算法就需要额外编写库函数进行调用。
10. 图象处理算法。 赛题中有一类问题与图形有关，即使问题与图形无关，论文中也会需要图片来说明问题，这些图形如何展示以及如何处理就是需要解决的问题，通常使用MATLAB 进行处理。
以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。
以下将结合历年的竞赛题，对这十类算法进行详细地说明。
2 十类算法的详细说明
2.1 蒙特卡罗算法
大多数建模赛题中都离不开计算机仿真，随机性模拟是非常常见的算法之一。
举个例子就是97 年的A 题，每个零件都有自己的标定值，也都有自己的容差等级，而求解最优的组合方案将要面对着的是一个极其复杂的公式和108 种容差选取方案，根本不可能去求解析解，那如何去找到最优的方案呢？随机性模拟搜索最优方案就是其中的一种方法，在每个零件可行的区间中按照正态分布随机的选取一个标定值和选取一个容差值作为一种方案，然后通过蒙特卡罗算法仿真出大量的方案，从中选取一个最佳的。另一个例子就是去年的彩票第二问，要求设计一种更好的方案，首先方案的优劣取决于很多复杂的因素，同样不可能刻画出一个模型进行求解，只能靠随机仿真模拟。
2.2 数据拟合、参数估计、插值等算法
数据拟合在很多赛题中有应用，与图形处理有关的问题很多与拟合有关系，一个例子就是98 年美国赛A 题，生物组织切片的三维插值处理，94 年A 题逢山开路，山体海拔高度的插值计算，还有吵的沸沸扬扬可能会考的“非典”问题也要用到数据拟合算法，观察数据的走向进行处理。此类问题在MATLAB中有很多现成的函数可以调用，熟悉MATLAB，这些方法都能游刃有余的用好。
2.3 规划类问题算法
竞赛中很多问题都和数学规划有关，可以说不少的模型都可以归结为一组不等式作为约束条件、几个函数表达式作为目标函数的问题，遇到这类问题，求解就是关键了，比如98年B 题，用很多不等式完全可以把问题刻画清楚，因此列举出规划后用Lindo、Lingo 等软件来进行解决比较方便，所以还需要熟悉这两个软件。
2.4 图论问题
98 年B 题、00 年B 题、95 年锁具装箱等问题体现了图论问题的重要性，这类问题算法有很多，包括：Dijkstra、Floyd、Prim、Bellman-Ford，最大流，二分匹配等问题。每一个算法都应该实现一遍，否则到比赛时再写就晚了。
2.5 计算机算法设计中的问题
计算机算法设计包括很多内容：动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界。比如92 年B 题用分枝定界法，97 年B 题是典型的动态规划问题，此外98 年B 题体现了分治算法。这方面问题和ACM 程序设计竞赛中的问题类似，推荐看一下《计算机算法设计与分析》（电子工业出版社）等与计算机算法有关的书。
2.6 最优化理论的三大非经典算法
这十几年来最优化理论有了飞速发展，模拟退火法、神经网络、遗传算法这三类算法发展很快。近几年的赛题越来越复杂，很多问题没有什么很好的模型可以借鉴，于是这三类算法很多时候可以派上用场，比如：97 年A 题的模拟退火算法，00 年B 题的神经网络分类算法，象01 年B 题这种难题也可以使用神经网络，还有美国竞赛89 年A 题也和BP 算法有关系，当时是86 年刚提出BP 算法，89 年就考了，说明赛题可能是当今前沿科技的抽象体现。03 年B 题伽马刀问题也是目前研究的课题，目前算法最佳的是遗传算法。
2.7 网格算法和穷举算法
网格算法和穷举法一样，只是网格法是连续问题的穷举。比如要求在N 个变量情况下的最优化问题，那么对这些变量可取的空间进行采点，比如在[a; b] 区间内取M +1 个点，就是a; a+(b-a)/M; a+2 (b-a)/M; …… ; b 那么这样循环就需要进行(M + 1)N 次运算，所以计算量很大。比如97 年A 题、99 年B 题都可以用网格法搜索，这种方法最好在运算速度较快
的计算机中进行，还有要用高级语言来做，最好不要用MATLAB 做网格，否则会算很久的。穷举法大家都熟悉，就不说了。
2.8 一些连续数据离散化的方法
大部分物理问题的编程解决，都和这种方法有一定的联系。物理问题是反映我们生活在一个连续的世界中，计算机只能处理离散的量，所以需要对连续量进行离散处理。这种方法应用很广，而且和上面的很多算法有关。事实上，网格算法、蒙特卡罗算法、模拟退火都用了这个思想。
2.9 数值分析算法
这类算法是针对高级语言而专门设的，如果你用的是MATLAB、Mathematica，大可不必准备，因为象数值分析中有很多函数一般的数学软件是具备的。
2.10 图象处理算法
01 年A 题中需要你会读BMP 图象、美国赛98 年A 题需要你知道三维插值计算，03 年B 题要求更高，不但需要编程计算还要进行处理，而数模论文中也有很多图片需要展示，因此图象处理就是关键。做好这类问题，重要的是把MATLAB 学好，特别是图象处理的部分。

⑶ A*算法介绍

姓名：车文扬 学号：16020199006

【嵌牛导读】：A*算法的逐步详解

【嵌牛鼻子】：启发式算法

【嵌牛提问】：A*算法的原理是什么？

【嵌牛正文】：

A*算法

路径规划是指的是机器人的最优路径规划问题，即依据某个或某些优化准则（如工作代价最小、行走路径最短、行走时间最短等），在工作空间中找到一个从起始状态到目标状态能避开障碍物的最优路径。机器人的路径规划应用场景极丰富，最常见如游戏中NPC及控制角色的位置移动，网络地图等导航问题，小到家庭扫地机器人、无人机大到各公司正争相开拓的无人驾驶汽车等。

目前路径规划算法分为：

A*算法原理：

在计算机科学中，A*算法作为Dijkstra算法的扩展，因其高效性而被广泛应用于寻路及图的遍历，如星际争霸等游戏中就大量使用。在理解算法前，我们需要知道几个概念：

搜索区域（The Search Area）：图中的搜索区域被划分为了简单的二维数组，数组每个元素对应一个小方格，当然我们也可以将区域等分成是五角星，矩形等，通常将一个单位的中心点称之为搜索区域节点（Node）。

开放列表(Open List)：我们将路径规划过程中待检测的节点存放于Open List中，而已检测过的格子则存放于Close List中。

父节点（parent）：在路径规划中用于回溯的节点，开发时可考虑为双向链表结构中的父结点指针。

路径排序（Path Sorting）：具体往哪个节点移动由以下公式确定：F(n) = G + H 。G代表的是从初始位置A沿着已生成的路径到指定待检测格子的移动开销。H指定待测格子到目标节点B的估计移动开销。

启发函数（Heuristics Function）：H为启发函数，也被认为是一种试探，由于在找到唯一路径前，我们不确定在前面会出现什么障碍物，因此用了一种计算H的算法，具体根据实际场景决定。在我们简化的模型中，H采用的是传统的曼哈顿距离（Manhattan Distance），也就是横纵向走的距离之和。

如下图所示，绿色方块为机器人起始位置A，红色方块为目标位置B，蓝色为障碍物。

我们把要搜寻的区域划分成了正方形的格子。这是寻路的第一步，简化搜索区域。这个特殊的方法把我们的搜索区域简化为了2 维数组。数组的每一项代表一个格子，它的状态就是可走(walkalbe)或不可走(unwalkable) 。现用A*算法寻找出一条自A到B的最短路径，每个方格的边长为10，即垂直水平方向移动开销为10。因此沿对角移动开销约等于14。具体步骤如下：

从起点 A 开始，把它加入到一个由方格组成的open list(开放列表) 中，这个open list像是一个购物清单。Open list里的格子是可能会是沿途经过的，也有可能不经过。因此可以将其看成一个待检查的列表。查看与A相邻的8个方格 ，把其中可走的 (walkable) 或可到达的(reachable) 方格加入到open list中。并把起点 A 设置为这些方格的父节点 (parent node) 。然后把 A 从open list中移除，加入到close list(封闭列表) 中，close list中的每个方格都是不需要再关注的。

如下图所示，深绿色的方格为起点A，它的外框是亮蓝色，表示该方格被加入到了close list 。与它相邻的黑色方格是需要被检查的，他们的外框是亮绿色。每个黑方格都有一个灰色的指针指向他们的父节点A。

下一步，我们需要从open list中选一个与起点A相邻的方格。但是到底选择哪个方格好呢？选F值最小的那个。我们看看下图中的一些方格。在标有字母的方格中G = 10 。这是因为水平方向从起点到那里只有一个方格的距离。与起点直接相邻的上方，下方，左方的方格的G 值都是10 ，对角线的方格G 值都是14 。H值通过估算起点到终点( 红色方格) 的Manhattan 距离得到，仅作横向和纵向移动，并且忽略沿途的障碍。使用这种方式，起点右边的方格到终点有3 个方格的距离，因此H = 30 。这个方格上方的方格到终点有4 个方格的距离( 注意只计算横向和纵向距离) ，因此H = 40 。

比较open list中节点的F值后，发现起点A右侧节点的F=40，值最小。选作当前处理节点，并将这个点从Open List删除，移到Close List中。

对这个节点周围的8个格子进行判断，若是不可通过（比如墙，水，或是其他非法地形）或已经在Close List中，则忽略。否则执行以下步骤：

若当前处理节点的相邻格子已经在Open List中，则检查这条路径是否更优，即计算经由当前处理节点到达那个方格是否具有更小的 G值。如果没有，不做任何操作。相反，如果G值更小，则把那个方格的父节点设为当前处理节点 ( 我们选中的方格 ) ，然后重新计算那个方格的 F 值和 G 值。

若当前处理节点的相邻格子不在Open List中，那么把它加入，并将它的父节点设置为该节点。

按照上述规则我们继续搜索，选择起点右边的方格作为当前处理节点。它的外框用蓝线打亮，被放入了close list 中。然后我们检查与它相邻的方格。它右侧的3个方格是墙壁，我们忽略。它左边的方格是起点，在close list 中，我们也忽略。其他4个相邻的方格均在open list 中，我们需要检查经由当前节点到达那里的路径是否更好。我们看看上面的方格，它现在的G值为14 ，如果经由当前方格到达那里，G值将会为20( 其中10为从起点到达当前方格的G值，此外还要加上从当前方格纵向移动到上面方格的G值10) ，因此这不是最优的路径。看图就会明白直接从起点沿对角线移动到那个方格比先横向移动再纵向移动要好。

当把4个已经在open list 中的相邻方格都检查后，没有发现经由当前节点的更好路径，因此不做任何改变。接下来要选择下一个待处理的节点。因此再次遍历open list ，现在open list中只有7 个方格了，我们需要选择F值最小的那个。这次有两个方格的F值都是54，选哪个呢？没什么关系。从速度上考虑，选择最后加入open list 的方格更快。因此选择起点右下方的方格，如下图所示。

接下来把起点右下角F值为54的方格作为当前处理节点，检查其相邻的方格。我们发现它右边是墙（墙下面的一格也忽略掉，假定墙角不能直接穿越)，忽略之。这样还剩下 5 个相邻的方格。当前方格下面的 2 个方格还没有加入 open list ，所以把它们加入，同时把当前方格设为他们的父亲。在剩下的 3 个方格中，有 2 个已经在 close list 中 ( 一个是起点，一个是当前方格上面的方格，外框被加亮的 ) ，我们忽略它们。最后一个方格，也就是当前方格左边的方格，检查经由当前方格到达那里是否具有更小的 G 值。没有，因此我们准备从 open list 中选择下一个待处理的方格。

不断重复这个过程，直到把终点也加入到了open list 中，此时如下图所示。注意在起点下方2 格处的方格的父亲已经与前面不同了。之前它的G值是28并且指向它右上方的方格。现在它的G 值为20 ，并且指向它正上方的方格。这是由于在寻路过程中的某处使用新路径时G值更小，因此父节点被重新设置，G和F值被重新计算。

那么我们怎样得到实际路径呢？很简单，如下图所示，从终点开始，沿着箭头向父节点移动，直至回到起点，这就是你的路径。

A*算法总结：

1. 把起点加入 open list 。

2. 重复如下过程：

a. 遍历open list ，查找F值最小的节点，把它作为当前要处理的节点，然后移到close list中

b. 对当前方格的 8 个相邻方格一一进行检查，如果它是不可抵达的或者它在close list中，忽略它。否则，做如下操作：

□  如果它不在open list中，把它加入open list，并且把当前方格设置为它的父亲

□  如果它已经在open list中，检查这条路径 ( 即经由当前方格到达它那里 ) 是否更近。如果更近，把它的父亲设置为当前方格，并重新计算它的G和F值。如果你的open list是按F值排序的话，改变后你可能需要重新排序。

c. 遇到下面情况停止搜索：

□  把终点加入到了 open list 中，此时路径已经找到了，或者

□  查找终点失败，并且open list 是空的，此时没有路径。

3. 从终点开始，每个方格沿着父节点移动直至起点，形成路径。

⑷ 连连看的游戏，用的是什么原理算法，求指教一二

连连看核心算法如下：

#include <iostream>
using namespace std;

int board[102][102];
int nRowCount, nColCount;

bool isHorizontalLineValid(int c1, int c2, int r)
{
if(c1>c2) // 交换 C1, C2
{
c1 ^= c2 ^= c1 ^= c2;
}
for(int i=c1+1; i<=c2-1; i++)
{
if(board[r][i]!=0)
return false;
}
return true;
}

bool isVerticalLineValid(int r1, int r2, int c)
{
if(r1>r2) // 交换 r1, r2
{
r1 ^= r2 ^= r1 ^= r2;
}
for(int i=r1+1; i<=r2-1; i++)
{
if(board[i][c]!=0)
return false;
}
return true;
}

bool check(int r1, int c1, int r2, int c2)
{
// 如果该位置没有棋子或者两棋子不一致，则返回假
if(board[r1][c1]==0 || board[r2][c2]==0 || board[r1][c1]!=board[r2][c2])
return false;

// 两条水平线和一条垂直线
for(int i=0; i<=nColCount+1; i++)
{
if( (i!=c1 && board[r1][i]!=0) || (i!=c2 && board[r2][i]!=0) )
continue;
if( isHorizontalLineValid(i, c1, r1) &&
isVerticalLineValid(r1, r2, i) &&
isHorizontalLineValid(i, c2, r2))
{
board[r1][c1] = board[r2][c2] = 0;
return true;
}
}
// 两条垂直线和一条水平线
for(int i=0; i<=nRowCount+1; i++)
{
if( (i!=r1 && board[i][c1]!=0) || (i!=r2 && board[i][c2]!=0) )
continue;
if( isVerticalLineValid(i, r1, c1) &&
isHorizontalLineValid(c1, c2, i) &&
isVerticalLineValid(i, r2, c2))
{
board[r1][c1] = board[r2][c2] = 0;
return true;
}
}

return false;
}

int main(int argc, char** argv)
{
int nRound, nSuccess;
int x1, y1, x2, y2;

// 输入棋盘数据
cin >> nRowCount >> nColCount;
for(int i = 1; i <= nRowCount; ++i)
for(int j = 1; j <= nColCount; ++j)
cin >> board[i][j];

cin >> nRound;

for(int i = 0; i < nRound; ++i)
{
cin >> x1 >> y1 >> x2 >> y2;
if( check(x1, y1, x2, y2) )
cout << "Yes\n";
else
cout << "No\n";
}

system("pause");
return 0;
}

测试数据：
3 4
1 1 2 2
3 3 4 4
2 2 1 1
6
1 1 1 2
1 3 1 4
2 1 2 2
2 3 2 4
3 1 3 2
3 3 3 4

c1 ^= c2 ^= c1 ^= c2;语句中对于a^=b就相当于a=a^b，即代表a与b取位异或运算之后再把值赋给a的。楼主如果觉得还行的话请加点分的哦。

⑸ A*算法的原理

A* （A-Star)算法是一种静态路网中求解最短路最有效的直接搜索方法。
注意是最有效的直接搜索算法。之后涌现了很多预处理算法（ALT，CH，HL等等），在线查询效率是A*算法的数千甚至上万倍。
公式表示为： f(n)=g(n)+h(n),
其中 f(n) 是从初始点经由节点n到目标点的估价函数，
g(n) 是在状态空间中从初始节点到n节点的实际代价，
h(n) 是从n到目标节点最佳路径的估计代价。
保证找到最短路径（最优解的）条件，关键在于估价函数f(n)的选取：
估价值h(n)<= n到目标节点的距离实际值，这种情况下，搜索的点数多，搜索范围大，效率低。但能得到最优解。并且如果h(n)=d(n)，即距离估计h(n)等于最短距离，那么搜索将严格沿着最短路径进行， 此时的搜索效率是最高的。
如果 估价值>实际值,搜索的点数少，搜索范围小，效率高，但不能保证得到最优解。

⑹ 计算教学如何落实算理和算法

计算教学如何落实算理和算法：教师在开展计算教学时，应当帮助学生认识并理解算法与算肢老理的作用，算法具有一种自动化特征，简单地来讲就是即便学历做升生不了解算法的形成原理，也仍然能够在解决计算问题时对其加以掌握并运用。这也是为什么在以往教学中尽管没有充分重视学生对于算理的理解，学生也依旧能够掌握算法在实际问题中的运用方法的重要原因。

二、在数学计算教学中如何实现算理与算法的有效结合

（一）丰富动手操作活动，显化算理并引出算法；

（二）组织迁移活动，引导学生掌握算理与算法；

（三）教师要加强课前引导。

⑺ 濡备綍鐞呜В绠楁硶锛

钖屼竴闂棰桦彲鐢ㄤ笉钖岀畻娉曡В鍐筹纴钥屼竴涓绠楁硶镄勮川閲忎紭锷ｅ皢褰卞搷鍒扮畻娉曚箖镊崇▼搴忕殑鏁堢巼銆傜畻娉曞垎鏋愮殑鐩镄勫湪浜庨夋嫨钖堥傜畻娉曞拰鏀硅繘绠楁硶銆备竴涓绠楁硶镄勮瘎浠蜂富瑕佷粠镞堕棿澶嶆潅搴﹀拰绌洪棿澶嶆潅搴︽潵钥冭槛銆

镞堕棿澶嶆潅搴

绠楁硶镄勬椂闂村嶆潅搴︽槸鎸囨墽琛岀畻娉曟墍闇瑕佺殑璁＄畻宸ヤ綔閲忋备竴鑸𨱒ヨ达纴璁＄畻链虹畻娉曟槸闂棰樿勬ān 镄勫嚱鏁癴(n)锛岀畻娉旷殑镞堕棿澶嶆潅搴︿篃锲犳よ板仛銆

T(n)=螣(f(n))

锲犳わ纴闂棰樼殑瑙勬ān 瓒婂ぇ锛岀畻娉曟墽琛岀殑镞堕棿镄勫为暱鐜囦笌f(n) 镄勫为暱鐜囨ｇ浉鍏筹纴绉颁綔娓愯繘镞堕棿澶嶆潅搴

绌洪棿澶嶆潅搴

绠楁硶镄勭┖闂村嶆潅搴︽槸鎸囩畻娉曢渶瑕佹秷钥楃殑鍐呭瓨绌洪棿銆傚叾璁＄畻鍜岃〃绀烘柟娉曚笌镞堕棿澶嶆潅搴︾被浼硷纴涓鑸閮界敤澶嶆潅搴︾殑娓愯繎镐ф潵琛ㄧず銆傚悓镞堕棿澶嶆潅搴︾浉姣旓纴绌洪棿澶嶆潅搴︾殑鍒嗘瀽瑕佺亩鍗曞缑澶氥

姝ｇ‘镐

绠楁硶镄勬ｇ‘镐ф槸璇勪环涓涓绠楁硶浼桦姡镄勬渶閲嶈佺殑镙囧嗳銆

鍙璇绘

绠楁硶镄勫彲璇绘ф槸鎸囦竴涓绠楁硶鍙渚涗汉浠阒呰荤殑瀹规槗绋嫔害銆

锅ュ．镐

锅ュ．镐ф槸鎸囦竴涓绠楁硶瀵逛笉钖堢悊鏁版嵁杈揿叆镄勫弽搴旇兘锷涘拰澶勭悊鑳藉姏锛屼篃绉颁负瀹归敊镐с

镓╁𪾢璧勬枡

绠楁硶鍙澶ц嚧鍒嗕负锘烘湰绠楁硶銆佹暟鎹缁撴瀯镄勭畻娉曘佹暟璁轰笌浠ｆ暟绠楁硶銆佽＄畻鍑犱綍镄勭畻娉曘佸浘璁虹殑绠楁硶銆佸姩镐佽勫垝浠ュ强鏁板煎垎鏋愩佸姞瀵嗙畻娉曘佹帓搴忕畻娉曘佹绱㈢畻娉曘侀殢链哄寲绠楁硶銆佸苟琛岀畻娉曪纴铡勭背鍙桦舰妯″瀷锛岄殢链烘．鏋楃畻娉曘

绠楁硶鍙浠ュ畯娉涚殑鍒嗕负涓夌被锛

涓锛屾湁闄愮殑锛岀‘瀹氭х畻娉 杩欑被绠楁硶鍦ㄦ湁闄愮殑涓娈垫椂闂村唴缁堟銆备粬浠鍙鑳借佽姳寰堥暱镞堕棿𨱒ユ墽琛屾寚瀹氱殑浠诲姟锛屼絾浠嶅皢鍦ㄤ竴瀹氱殑镞堕棿鍐呯粓姝銆傝繖绫荤畻娉曞缑鍑虹殑缁撴灉甯稿彇鍐充簬杈揿叆鍊笺

浜岋纴链夐檺镄勶纴闱炵‘瀹氱畻娉 杩欑被绠楁硶鍦ㄦ湁闄愮殑镞堕棿鍐呯粓姝銆傜劧钥岋纴瀵逛簬涓涓锛堟垨涓浜涳级缁椤畾镄勬暟鍊硷纴绠楁硶镄勭粨鏋滃苟涓嶆槸鍞涓镄勬垨纭瀹氱殑銆

涓夛纴镞犻檺镄勭畻娉 鏄闾ｄ簺鐢变簬娌℃湁瀹氢箟缁堟㈠畾涔夋浔浠讹纴鎴栧畾涔夌殑𨱒′欢镞犳硶鐢辫緭鍏ョ殑鏁版嵁婊¤冻钥屼笉缁堟㈣繍琛岀殑绠楁硶銆傞氩父锛屾棤闄愮畻娉旷殑浜х敓鏄鐢变簬链鑳界‘瀹氱殑瀹氢箟缁堟㈡浔浠躲

鍙傝冭祫鏂欙细绠楁硶--锏惧害锏剧