的三种算法

Ⅰ 50-15-28用三种算法怎么算

第一种

50-15-28

＝35-28

＝7

第二种

50-15-28

＝50-28-15

＝22-15

＝7

第三种

50-15-28

＝50-（15+28）

＝50-43

＝7

Ⅱ 两位数的加法的三种算法

简便算法如下:
一、两位数加法:
1、11十28=39 (不进位首尾相加)
2、76十56=80十60一8=140一8=132
(整取减余法)
二、三位数相加:
1、232十333=565 (不进位各位相加)
2、226十228=230十230一6=460一6=454
(个位进位整取减余法)
3、286十396=300十400一18=700一18=682
(个十进位整取减余法)
4、786十886=800十900一(14十14)
=1700一28=1672
(个十百进位整取减余法)

Ⅲ 18减9的三种算法是什么

18减9的三种算法是：

方法一：18-9=（9+9）-9=9

方法二：18-9=10+8-（10-1）=8+1=9

方法三：18-9=20-2-10+1=10-1=9

减法计算的性质：

减法计算中，几个数的和减去一个数，可以选其中任一个加数减去这个数，再同其余的加数相加。例如：（35+17+29）-25=35-25+17+29=56。

减法计算中，一个数连续减去几个数，可以先把所有的减数相加，再从被减数里减去减数相加的和。例如：276-115-85=276-（115+85）=76。

Ⅳ 工资的三种计算方法

具体要看你的工资结构是怎么样的，以及公司跟员工约定的薪资核算方法，有3种很常规的：
1、按30天自然月基数算，工资=5000/30*21=3500元；
2、按双休22天正常出勤且无法定休假天数核算，工资=5000/22*21=4772.7元
3、按21.75天标准正常出勤核算，工资=5000/21.75*21=4827.59元
当然，如果有约定全勤的，或者补贴要求的，就不同了。

Ⅳ 68-32的三种算法

竖式计算过程分析68-32
解题思路:将减数与被减数个位对齐,再分别与对应计数单位上的数相减,不够减的需向高位借1,依次计算可以得出结果,减数小于被减数将两数调换相减最后结果加个负号；小数部分相减可参照整数相减步骤；
解题过程:
步骤一:8-2=6

步骤二:6-3=3

根据以上计算步骤组合计算结果为36

验算:36+32=68

(5)的三种算法扩展阅读【验算结果】:两个加数的个位对齐,再分别在相同计数单位上的数相加,相加结果满10则向高位进1,高位相加需要累加低位进1的结果。
解题过程:
步骤一:6+2=8

步骤二:3+3=6

根据以上计算步骤组合计算结果为68

存疑请追问,满意请采纳

Ⅵ 工资的三种计算方法

目前针对固定月薪制工资计算方法大致有以下三种方法：

A：（固定月薪/应出勤天数）*实际出勤天数+固定月薪/20.92/8*1.5*平时加班工时+固定月薪/20.92/8*2*周末加班工时；

B：（固定月薪-固定月薪/20.92*缺勤天数）+固定月薪/20.92/8*1.5*平时加班工时+固定月薪/20.92/8*2*周末加班工时；

C：固定月薪/20.92*实际出勤天数+固定月薪/20.92/8*1.5*平时加班工时+固定月薪/20.92/8*2*周末加班工时；

按照A方法：其工资为：600/23*19+600/20.92/8*1.5*21=608.58

按照B方法：其工资为：600-600/20.92*4+600/20.92/8*1.5*21=598.21

按照C方法：其工资为：600/20.92*19+600/20.92/8*1.5*21=657.86

(6)的三种算法扩展阅读：

1、休假天数：月出勤工资=月工资标准×（1-1/21.75×事假天数）。

2、新员工及休假天数大于出勤天数的员工：月出勤工资=月工资标准/21.75×出勤天数。

固定月薪属于计时工作制，奖金的作用是奖励与生产或工作直接相关的超额劳动，劳动者创造超出正常劳动定额的社会所需劳动成果时给予的物质补偿，津贴是对劳动者在特殊情况下的额外劳动消耗或额外支出进行补偿的一种工资形式。

工资表的常见格式：

1、在实际工作中，企业通过编制《工资结算表》支付职工工资并办理工资结算。

2、工资单一式三份。一份由劳动工资部门保管，一份按第一名员工剪成“工资条”，随工资发放给员工；

3、表由各车间、各部门编制，只能反映各车间、各部门的工资结算和支付情况。

Ⅶ 普通股资本成本三种算法

普通股资本成本的预测主要有三种算法：1、资本资产定价模型公式为：R=Rf+β（Rm-Rf）2、股利增长模型公式为：R=D1/P0+g3、债券收益率风险调整法公式为：普通股资本成本=税后债务资本成本+股东比债权人承担更大风险所要求的风险溢价
拓展资料
普通股是享有普通权利、承担普通义务的股份，是公司股份的最基本形式。普通股的股东对公司的管理、收益享有平等权利，根据公司经营效益分红，风险较大。
在公司的经营管理和盈利及财产的分配上享有普通权利的股份，代表满足所有债权偿付要求及优先股东的收益权与求偿权要求后对企业盈利和剩余财产的索取权。它构成公司资本的基础，是股票的一种基本形式，也是发行量最大，最为重要的股票。在上海和深圳证券交易所中交易的股票，都是普通股。
普通股是随着企业利润变动而变动的一种股份，是股份公司资本构成中最普通、最基本的股份，是股份企业资金的基础部分。
普通股的基本特点是其投资收益(股息和分红)不是在购买时约定，而是事后根据股票发行公司的经营业绩来确定。公司的经营业绩好，普通股的收益就高；反之，若经营业绩差，普通股的收益就低。
普通股是股份公司资本构成中最重要、最基本的股份，亦是风险最大的一种股份，但又是股票中最基本、最常见的一种。在中国上交所与深交所上市的股票都是普通股。
普通股代表对一家公司资产的剩余索取权，在履行了该企业的其他所有金融合同之后，普通股的所有者有权拥有剩余的任何资产。
（1）持有普通股的股东有权获得股利，但必须是在公司支付了债息和优先股的股息之后才能分得。普通股的股利是不固定的，一般视公司净利润的多少而定。当公司经营有方，利润不断递增时普通股能够比优先股多分得股利，股利率甚至可以超过50%；但赶上公司经营不善的年头，也可能连一分钱都得不到，甚至可能连本也赔掉。

Ⅷ 算法的三种基本结构是

算法有顺序结构、条件分支结构、循环结构三种基本逻辑结构。

1、顺序结构：顺序结构是最简单的算法结构，语句与语句之间，框与框之间是按从上到下的顺序进行的，它是由若干个依次执行的处理步骤组成的。

它是任何一个算法都离不开的一种基本算法结构。顺序结构在程序框图中的体现就是用流程线将程序框自上而下地连接起来，按顺序执行算法步骤。

2、条件结构：

条件结构是指在算法中通过对条件的判断，根据条件是否成立而选择不同流向的算法结构。

条件P是否成立而选择执行A框或B框。无论P条件是否成立，只能执行A框或B框之一，不可能同时执行A框和B框，也不可能A框、B框都不执行。一个判断结构可以有多个判断框。

3、循环结构

在一些算法中，经常会出现从某处开始，按照一定条件，反复执行某一处理步骤的情况，这就是循环结构，反复执行的处理步骤为循环体，显然，循环结构中一定包含条件结构。循环结构又称重复结构，循环结构可细分为两类：

一类是当型循环结构，如下左图所示，它的功能是当给定的条件P成立时，执行A框，A框执行完毕后，再判断条件P是否成立，如果仍然成立，再执行A框，如此反复执行A框，直到某一次条件P不成立为止，此时不再执行A框，离开循环结构。

另一类是直到型循环结构，如下右图所示，它的功能是先执行，然后判断给定的条件P是否成立，如果P仍然不成立，则继续执行A框，直到某一次给定的条件P成立为止，此时不再执行A框，离开循环结构。

(8)的三种算法扩展阅读

共同特点

(1)只有一个入口和出口

(2)结构内的每一部分都有机会被执行到，也就是说对每一个框来说都应当有一条从入口到出口的路径通过它，如图中的A，没有一条从入口到出口的路径通过它，就是不符合要求的算法结构。

(3)结构内不存在死循环，即无终止的循环。

Ⅸ 算法的三种基本结构是什么

算法有顺序结构、条件分支结构、循环结构三种基本逻辑结构。

三种基本结构的共同点：

(1)只有一个入口和出口。

(2)结构内的每一部分都有机会被执行到，也就是说对每一个框来说都应当有一条从入口到出口的路径通过它。

(3)结构内不存在死循环，即无终止的循环。

数据结构算法具有五个基本特征：输入、输出、有穷性、确定性和可行性。

1、输入：一个算法具有零个或者多个输出，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，后面一句话翻译过来就是，如果一个算法本身给出了初始条件，那么可以没有输出。

2、输出：算法至少有一个输出。也就是说，算法一定要有输出，输出的形式可以是打印，也可以使返回一个值或者多个值等，也可以是显示某些提示。

3、有穷性：算法的执行步骤是有限的，算法的执行时间也是有限的。

4、确定性：算法的每个步骤都有确定的含义，不会出现二义性。

5、可行性：算法是可用的，也就是能够解决当前问题。

Ⅹ 三种经典的数据挖掘算法

算法，可以说是很多技术的核心，而数据挖掘也是这样的。数据挖掘中有很多的算法，正是这些算法的存在，我们的数据挖掘才能够解决更多的问题。如果我们掌握了这些算法，我们就能够顺利地进行数据挖掘工作，在这篇文章我们就给大家简单介绍一下数据挖掘的经典算法，希望能够给大家带来帮助。
1.KNN算法
KNN算法的全名称叫做k-nearest neighbor classification，也就是K最近邻，简称为KNN算法，这种分类算法，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。KNN算法常用于数据挖掘中的分类，起到了至关重要的作用。
2.Naive Bayes算法
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。这种算法在数据挖掘工作使用率还是挺高的，一名优秀的数据挖掘师一定懂得使用这一种算法。
3.CART算法
CART, 也就是Classification and Regression Trees。就是我们常见的分类与回归树，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。这两个思想也就决定了这种算法的地位。
在这篇文章中我们给大家介绍了关于KNN算法、Naive Bayes算法、CART算法的相关知识，其实这三种算法在数据挖掘中占据着很高的地位，所以说如果要从事数据挖掘行业一定不能忽略这些算法的学习。