算法解析

① 算法分析的两个主要方面是

空间复杂性和时间复杂性。

时间复杂度和空间复杂度是衡量算法好差的重要指标，正确性和简洁性、可读性和可运行性是从软件工程角度要求系统实现的目标。

一个算法应包含有限的操作步骤，而不能是无限的，事实上有穷性往往是在合理的范围之内，如果让计算机执行一个历时1000年才结束的算法，这虽然是有穷的，但超过了合理的限度，不能将其视为有效算法。

(1)算法解析扩展阅读：

算法分析注意事项：

循环结构是算法教学的重点和难点，要注意分散此难点，做到循序渐进，逐层深入，例如在教算法含义时先渗透一点循环结构的知识，在教算法3 种基本结构时可先给出循环结构的一些简单的例子，到了教条件语句和循环语句时再逐步加深。

输入数据的长度（通常考虑任意大的输入，没有上界），值域通常是执行步骤数量（时间复杂度）或者存储器位置数量（空间复杂度）。算法分析是计算复杂度理论的重要组成部分。

② 数值算法与解析算法的主要区别是

数值算法用来解决近似值问题，要求很高的精确度。解析算法，我理解的就是解析式了，就是未知数的式子表示需要解决的问题。

③ c语言题目算法解析

自己的一点看法，可能有不对的，欢迎探讨。

#include <stdio.h>
#include <malloc.h>

int **stu_g;//这个二维数组存储学生团体里边的学生编号
int *ret;//存储结果
int ret_num;//感觉这个变量没用到。。。。。
int n, k;//n学生总数，k学生团体总数

void add(int *pArr, int num){ // @num : a number > -//将与被感染者有关的人加入到ret数组中
int *t = pArr;
while(*t != -1 && *t != num) t++;//这个不知道// 这里是排除重复，当前num是需要加入到ret数组中的，如果ret数组中num之前不存在，则将num加进去。
if(*t == -1) *t = num;//这个不知道
}

int find(int index){ //@index : index of ret[]//这个不知道//len变量用来表明最后输出的时候总共有多少个疑似病例
int i, j;
if(ret[index] == -1) return index;//这个不知道//在调用过程中index的值为0，如果ret[index]=0的话那么表明不存在疑似病例，直接返回，len=0;
for(i = 0; i < k; i++){
for(j = 0; j < stu_g[i][0] - 1; j++)//这个不知道
{
if(stu_g[i][j+1] == ret[index]){ // the student in this group//这两个嵌套的for循环是用来判断学生团体成员中是否存在某个学生的编号与ret数组中的值相同，如果有相同的话就把真个当前的学生团体的所有成员添加到ret数组中。
j = 1;
while(j < stu_g[i][0])add(ret, stu_g[i][j++]);
break;
}
}
}
return find(index + 1);//递归调用find，依次判断ret数组中的各个成员和stu_g中的成员，扩充ret数组。
}
int func(){
int i, j, sum, num, len;
// malloc
ret = (int *)malloc(sizeof(int) * n);//这个不知道//malloc函数给变量分配地址空间，这个具体用法你自行网络
stu_g = (int **)malloc(sizeof(int) *k);//根据K值给stu_g数组分配第一维空间
i = 0;
while(i < n) ret[i++] = -1;//初始化ret数组
ret_num = 0;
for(i = 0; i < k; i++)
{
scanf("%d", &sum);//sum在这里是学生团体中学生的人数
stu_g[i] = (int *)malloc(sizeof(int) * (sum + 1));//分配第二维空间
stu_g[i][0] = sum + 1; // sum as arry len//这个不知道//这里不是很确定哈，stu_g[i][0]这个值表示stu_g[i]这个一维数组的长度，因为sum的值是暂时的，用[0]这个值来记录每个学生团体中的具体人数的值
for(j = 0; j < sum; j++) scanf("%d", &stu_g[i][j+1]);//录入每个团体的学生编号
}
scanf("%d", &ret[0]);//这个不知道//这里就是将首次给出的感染的学生的编号放入ret数组的起始单元中
//以上都是初始化数组和读取数据
//@ret : 结果
//@str_g : 一个二维数组 存放每组成员
len = find(0);//这个不知道
printf("%d", len);
i = 0;
while(i < len)printf(", %d", ret[i++]);//输出ret数组内容
printf("\n");
//free
free(ret);//释放空间
for(i = 0; i < k; i++) free(stu_g[i]);

}

int main(){
while(scanf("%d %d", &n, &k) == 2){
func();
}
return 0;
}

④ 什么是算法，什么是算理，案例分析

单独本地语句消耗时间00: 00: 00.01
SQL> SELECT c.object_id FROM c WHERE c.object_name IN (SELECT d.object_name FROM d WHERE d.object_id=11);
已用时间: 00: 00: 00.01
执行计划
----------------------------------------------------------
Plan hash value: 2528799293
----------------------------------------------------------------------------------------
| Id | Operation | Name | Rows | Bytes | Cost (%CPU)| Time |
----------------------------------------------------------------------------------------
| 0 | SELECT STATEMENT | | 2 | 94 | 6 (17)| 00:00:01 |
| 1 | NESTED LOOPS | | | | | |
| 2 | NESTED LOOPS | | 2 | 94 | 6 (17)| 00:00:01 |
| 3 | SORT UNIQUE | | 1 | 17 | 2 (0)| 00:00:01 |
| 4 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID| D | 1 | 17 | 2 (0)| 00:00:01 |
|* 5 | INDEX RANGE SCAN | IDX_D | 1 | | 1 (0)| 00:00:01 |
|* 6 | INDEX RANGE SCAN | IDX_C | 2 | | 2 (0)| 00:00:01 |
| 7 | TABLE ACCESS BY INDEX ROWID | C | 2 | 60 | 3 (0)| 00:00:01 |
----------------------------------------------------------------------------------------

⑤ 如何做算法研究

一、DSP与TI

为什么提到电机控制很多人首先会联想到DSP？而谈到DSP控制总绕不过TI，首先DSP芯片是一种具有特殊结构的微处理器。该芯片的内部采用程序和数据分开的哈佛结构，具有专门的硬件乘法器，提供特殊的指令，可以用来快速地实现各种数字信号处理算法。基于DSP芯片构成的控制系统事实上是一个单片系统，因此整个控制所需的各种功能都可由DSP芯片来实现。因此，可以减小目标系统的体积，减少外部元件的个数，增加系统的可靠性。优点是稳定性好、精度高、处理速度快，目前在变频器、伺服行业有大量使用。主流的DSP厂家有美国德州仪器（Texas Instruments，TI）、ADI、motorola、杰尔等其他厂商，其中TI的TMS320系列以数字控制和运动控制为主，以价格低廉、简单易用、功能强大很是受欢迎。

二、常见的电机控制算法及研究方法

1、电机控制按工作电源种类划分：可分为直流电机和交流电机。按结构和工作原理可划分：可分为直流电动机、异步电动机、同步电动机。不同的电机所采用的驱动方式也是不相同的，这次主要介绍伺服电机，伺服主要靠脉冲来定位，伺服电机接收到1个脉冲，就会旋转1个脉冲对应的角度，从而实现位移，因此，伺服电机本身具备发出脉冲的功能，所以伺服电机每旋转一个角度，都会发出对应数量的脉冲，同时又与伺服电机接受的脉冲形成了呼应，或者叫闭环，进而很精确的控制电机的转动，从而实现精确的定位，可以达到0.001mm。伺服电机相比较普通电机优势在于控制精度、低频扭矩，过载能力，响应速度等方面，所以被广泛使用于机器人，数控机床，注塑，纺织等行业
三、PWM控制及测试结果

脉冲宽度调制是利用微处理器的数字输出来对模拟电路进行控制的一种非常有效的技术，广泛应用在从测量、通信到功率控制与变换的许多领域中，脉冲宽度调制是一种模拟控制方式，其根据相应载荷的变化来调制晶体管基极或MOS管栅极的偏置，来实现晶体管或MOS管导通时间的改变，从而实现开关稳压电源输出的改变

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书名：区块链核心算法解析

作者：【瑞士】Roger Wattenhofer（罗格.瓦唐霍费尔）

译者：陈晋川

豆瓣评分：7.7

出版社：电子工业出版社

出版年份：2017-8

页数：164

内容简介：

《区块链核心算法解析》介绍了构建容错的分布式系统所需的基础技术，以及一系列允许容错的协议和算法，并且讨论一些实现了这些技术的实际系统。

《区块链核心算法解析》中的主要概念将独立成章。每一章都以一个小故事开始，从而引出该章节的内容。算法、协议和定义都将以形式化的方式描述，以便于读者理解如何实现。部分结论会在定理中予以证明，这样读者就可以明白为什么这些概念或算法是正确的，并且理解它们可以确保实现什么。其他的大部分内容将以评论的方式出现。这些评论将讨论各种各样非正式的思考，并且为后续内容做好铺垫。就算不阅读这些评论，读者们也可以掌握章节的精髓。此外，为了便于读者寻根溯源，每一章也会讨论相关技术的发展历史。

《区块链核心算法解析》将介绍不同的模型(以及模型的组合)，以适用于不同的场景。《区块链核心算法解析》关注的是实用的协议和系统。换句话说，我们在选择概念时，不会根据这些概念是否看起来有意思，而是根据它们是否有实际的价值。

不管怎样，希望你在本书中找到乐趣！

⑦ 算法中可以用数学解析法直接求出的为什么要用迭代法计算

1、递归
是指对一个问题的求解，可以通过同一问题的更简单的形式的求解来表示. 并通过问题的简单形式的解求出复杂形式的解. 递归是解决一类问题的重要方法. 递归程序设计是程序设计中常用的一种方法，它可以解决所有有递归属性的问题，并且是行之有效的. 但对于递归程序运行的效率比较低，无论是时间还是空间都比非递归程序更费，若在程序中消除递归调用，则其运行时间可大为节省. 以下讨论递归的时间效率分析方法，以及与非递归设计的时间效率的比较.
2、时间复杂度的概念及其计算方法
算法是对特定问题求解步骤的一种描述. 对于算法的优劣有其评价准则，主要在于评价算法的时间效率，算法的时间通过该算法编写的程序在计算机中运行的时间来衡量，所花费的时间与算法的规模n有必然的联系，当问题的规模越来越大时，算法所需时间量的上升趋势就是要考虑的时间度量。
算法的时间度量是依据算法中最大语句频度（指算法中某条语句重复执行的次数）来估算的，它是问题规模n的某一个函数f(n). 算法时间度量记作：T（n）=O（f（n）） 。它表示随问题规模n的增大，算法执行时间的增长率和f（n）的增长率相同，称作算法的时间复杂度，简称时间复杂度[2]。
例如下列程序段：
（1）x=x+1;（2）for(i=1;i<=n;i++) x=x+1;（3）for(j=1;j<=n;j++) for(k=1;k<=n;k++) x=x+1. 以上三个程序段中，语句x=x+1的频度分别为1，n，n2，则这三段程序的时间复杂度分别为O（1），O（n），O（n2）。
求解过程为：先给出问题规模n的函数的表达式，然后给出其时间复杂度T（n）。
但是在现实程序设计过程中，往往遇到的问题都是比较复杂的算法，就不能很容易地写出规模n的表达式，也比较难总结其时间复杂度. 递归函数就是属于这种情况. 下面举例说明递归函数的时间复杂度的分析方法。

⑧ 算法分析与设计的问题

1. 找到数组里面值等于k的元素是第几个，找不到就返回0，因为下标从0开始，所以结果表述是“第几个” 比如0下标是第一个。
2.最好情况是1， 最坏是n，平均复杂度是(n+1)/2 ，因为每个元素是n分之一，全部都算的可能性是 n(n+1)/2， 除以n 就是结果

⑨ 求计算方法、算法分析资料

流体网络算法综述
一 引 言
网络理论是拓扑数学分支之一—图论的重要内容。它是一门既古老而又年轻的科学，在图论基础上研究网络一般规律和网络流问题各种优化理论和方法的学科，是运筹网络理论学的一个分支。网络是用节点和边联结构成的图，表示研究诸对象及其相互关系，如铁路网、电力网和通信网等。网络中的节点代表任何一种流动的起点、运转点和终点（如车站、港口、城镇、计算机终端和工程项目的事件等）。在网络中每条边上赋予某个正数，称为该边的权，它可以表示路程、流量、时间和费用等。建立网络的目的都在于把某种规定的物质、能量或信息从某个供应点最优地输送到另一个需求点去。例如，在管道网络中要以最短的距离、最大的流量和最小的费用把水、石油或天然气从供应点送到用户那里。流体网络理论也在集中空调网络、供水、供气、供热网络矿井通风网络等等中有重要的理论应用，流体网络的算法研究也就有着不可缺少的重要作用。
二 算法综述
1 网络分流
1.1网络分流预处理
已知有向流体网络 ，设一虚拟的节点 ，我们把它定义为基点，连接基点和网络源汇点的虚拟分支为：

此时网络变成： ， 。分支 对应的流量、流阻和阻力分别用 、 和 表示，并有：
式中， 、 、 分别为包括虚拟节点和虚拟分支在内的网络分支对应的流量、流阻和阻力集合。
有关虚拟分支的主要参数规定如下：
1）流量等于与之相连的网络入边或出边的流量；
2）阻力等于基点 的压能与分支的另一节点 的压能之差，基点的位置及其压能值均可任意设置；
3）流阻值的大小按照分支阻力定律计算，但是当虚拟分支阻力是0，而且流阻又位于分母时，流阻取无穷大。
2 流体网络的基本定律
2.1 质量守恒定律
（1）狭义的质量守恒定律（亦称节点质量守恒定律）
在单位时间内，任一节点流入和流出的流体质量的代数和为零。如果令流出为正、流入为负，则节点质量守恒定律可以写成：

式中， 和 分别为分支 和 的流体密度；
和 分别为分支 和 的流量；
和 分别是节点 的出边 和入边 。
当密度变化可以忽略不计时，上式可写为：

即流量平衡定律。该定律表明：对网路中的任一节点，流进的流量等于流出的流量。

（2）广义质量守恒定律
单位时间内，任一有向割集对应的分支流量的代数和等于0。割集流量平衡方程的矩阵表示是：

式中， 为有向割集矩阵及其元素值； 为割集数。

2.2 能量守恒定律
在任一闭合回路 上所发生的能量转换的代数和为零。即

式中， 为分支 的阻力，当分支与回路方向一致时， 取正号， 、当分支与回路方向相反时， 取负号，仍是 ；
为回路 上的流体机械动力，如风机、泵等等，当回路上的动力在回路内克服阻力做功时， 、反之，如果所属的动力在回路内起阻力作用，则有， ；
为回路 上的自然风压、火风压等等，同样，如果自然风压、火风压在回路中克服阻力做功， 、反之， 。我们把 和 统称为附加阻力，并记为 。
当回路上既无流体机械动力又无自然风压或火风压时，上式可写为： ，即阻力平衡定律。该定律表明：在任一回路上，不同方向的流体，它们的阻力必定相等。

2.3 阻力定律
流体在管路中流动时，其阻力（习惯上也叫压力损失、能量损失、压降等等）表达式为

式中， 为分支的阻力值；
为分支的流阻值；
为分支的流量值；
为流态因子，取决于流体的流动状态，层流时取1，完全紊流取2，过渡状态取1～2的中间值。
3 网络分流算法
3.1 网络分流算法综述
当流体网络中所有的流阻为已知，并已知网络的总流量、或已知回路的附加阻力，求所有分支流量的过程叫做网络分流，也称网络解算。
网络解算可分为：解析法、图解法、物理相似模拟法、数值方法。数值法属于近似法，是目前研究分流的主要手段。从计算数学的角度看，数值方法可分为三类：斜量法、迭代法和直接代入法。
3.2 Barczyk法
网络解算的基本方程组如下：

式中， 为分支流量；
为回路阻力平衡方程，简记成 ； 为基本关联矩阵元素；
为基本回路矩阵元素。
误差判别式是：

式中， 是流量误差限； 是阻力误差限。
如果误差满足要求，则解算结束；否则还要继续进行迭代。
归纳上述分析，Barczyk法的程序流程是：
① 已知： 、 、 、 ， ；
② 拟定树支和余支，并把余支作为基准分支： 、 ；
③ 求回路矩阵： ；
④ 计算Jacobi矩阵及其逆阵： 、 ；
⑤ 计算阻力矩阵： ；
⑥ 求余支流量修正值矩阵： ；
⑦ 修正余支流量： ；
⑧ 修正树支流量： ；
⑨ 误差验算： ，满足精度程序结束；否则， ，转到（4）继续迭代；

3.2 Cross法
Cross算法亦称Scott-Hinsley法。在Barczyk法中，如果回路选择的合理，可以使Jacobi矩阵除主对角线外其余元素为0，即：

上式表明， 个回路阻力平衡方程中每一个回路仅含有一个基准分支，显然当回路 时，上式会成立，并有：

将 代入上式，有：

如果令 ，则有回路流量校正值公式为：
式中， 为第 个基本回路、第 次迭代时的回路流量修正值， ； 为迭代次数， ； 为基本回路矩阵第 行，第 列元素值； 为回路第 列对应的分支流阻； 为回路第 列对应的分支在第 次迭代时的初始流量值； 为第 个基本回路的附加阻力。
回路分支流量校正式为：

上式的第二行是为了加快收敛速度所采取的算法，也就是用用已经修正过的流量值计算后面回路的流量修正值。
Cross法程序流程是：
（1） 已知： 、 、 、 ， ；
① 拟定树及余树： 、 ；
② 拟定基本回路矩阵： ；
③ 计算回路流量修正值： ；
④ 修正回路流量： ；
⑤ 误差验算，满足精度程序结束；否则， ，转到（4）继续迭代。

Cross法与Barczyk法的主要区别如表8-1所示。
表8-1 Barczyk法与Cros法的主要区别
方法与内容 Barczy法 Cross法
Jacobi矩阵非主对角线元素 不一定为0 一定为0
流量修正值 每一基准分支都有自己的流量修正值 同一回路内的分支具有相同的流量修正值
流量修正 基准分支流量修正值只对基准分支进行修正，非基准分支流量根据节点流量守恒定律确定 用同一流量修正值对回路内的所有分支进行修正

4分流算法中的一些具体问题
4.1 基准分支的拟定与迭代处理
以 为权对分支进行排序，将带有附加阻力的分支排在最后，然后找最小树，将余支作为基准分支，从数学上已经证明这将加快迭代的收敛速度。如果迭代20次仍然不收敛，则以迭代后的分支流量值进行重新排序，再迭代，将加快收敛速度。

4.2 流体机械特性曲线的处理
一般用下面的二次曲线拟合流体机械特性曲线，而且认为流体机械的工况点在合理的工况区间内，如图8-2的实线部分。

式中， 为流体机械所在分支的流量； 、 、 为方程常数。
上式中，如果流体机械作用的方向与流体流动方向相同， ，流体机械克服流体流动阻力做功；反之， ，流体机械成为流体流动的阻力。
如果分支流量的初始值与其真值之间的偏差较大，则有可能出现工况点落在特性曲线的另一侧，最终导致假收敛。从软件的可视化角度、从面向现场工程技术人员的角度出发，网络分流时的初始流量拟定不应由人工完成，而计算机自动进行初始流量拟定时，如果采用二次曲线拟合，发生假收敛的机率会更多。
为了避免假收敛，同时，更为重要的是为了能够模拟流体机械在不稳定工作区（特性曲线的驼峰段）的工况、模拟流体机械作为流体流动的阻力时的状况，作者采用5次方程拟合流体机械特性曲线〔11〕，如图8-3所示，方程如下：

图8-1 图8-2
4.3 网络简化
网络简化是把一个子网简化成1条分支，简化分支流量修正过程就是子网分流过程。在C 面向对象程序设计上，简化分支由普通分支和流体网络共同派生，并采用虚拟技术“virtual”，该过程将自动实现。
三 总 结
目前流体网络的理论和应用在不断发展，出现了具有增益的流、多终端流、多商品流以及网络流的分解与合成等新课题。网络流的应用已遍及通讯、运输、电力、工程规划、任务分派、设备更新以及计算机辅助设计等众多领域。
流体网络理论在生产生活中具有不可缺少的重要地位,。