π的求法以及在C++上实现

π的求法以及在C++上实现
π的求法以及在C++上实现

π的求法以及在C++上实现

圆周率的求法最早是我国三国时代伟大数学家刘徽最早提出的,他当时运动主要的思想方法是运用割圆术将圆内接多边形的方法,将圆的长度等效为多边形的边长,通过增加多边形的边数来逐渐逼近π的值,这其中包含了化曲为直,无限逼近的数学方法,体现了中国人民的智慧,之后又经祖冲之扩展,为了纪念这一伟大创作,现在有颗小行星被命名为祖冲之星。虽然该理论比较成熟但是计算比较繁琐,而且对于初级计算机学习者,难以将此理论转化为程序。

为此,我们想到另外种方法来求π——运用幂级数来逼近。

由于arctanx=Σ[(-1)^n.*x^(n+1)/(2n+1)] -1

则x=1时,上式变为π/4=1=Σ[(-1)^n/(2n+1)]=1-1/3+1/5-…+(-1)^n/(2n+1)

该式纯代数运算,易于用C++程序实现。下面是实现计算π的程序及运行结果。

#include

#include

double fun (double num )

{ int s ;

double n, t, pi ;

t = 1 ; pi = 0 ; n = 1 ; s = 1 ;

while(fabs(t)>= num)

{

pi = pi + t ;

n = n + 2 ;

s = -s ;

t = s /n ;

}

pi = pi * 4 ;

return pi ;

}

main( )

{ double n1, n2 ;

printf("Enter a double number: ") ;

scanf("%lf", &n1) ;

n2 = fun(n1) ;

printf("%lf\n", n2) ;

}

改程序运行简单,计算速度快,但是由于系统和C++的规定:一个double 型的数据占8个字节,提供有效数字位数为一定值,超过该数值后面的数便会随机器系统而异。此方法计算的π在一定范围内精度较高,超过该精度便使用别的程序。

B51314080

电子信息工程

方伟

动态规划与回溯法解决0-1背包问题

0-1背包动态规划解决问题 一、问题描述: 有n个物品,它们有各自的重量和价值,现有给定容量的背包,如何让背包里装入的物品具有最大的价值总和? 二、总体思路: 根据动态规划解题步骤(问题抽象化、建立模型、寻找约束条件、判断是否满足最优性原理、找大问题与小问题的递推关系式、填表、寻找解组成)找出01背包问题的最优解以及解组成,然后编写代码实现。 原理: 动态规划与分治法类似,都是把大问题拆分成小问题,通过寻找大问题与小问题的递推关系,解决一个个小问题,最终达到解决原问题的效果。但不同的是,分治法在子问题和子子问题等上被重复计算了很多次,而动态规划则具有记忆性,通过填写表把所有已经解决的子问题答案纪录下来,在新问题里需要用到的子问题可以直接提取,避免了重复计算,从而节约了时间,所以在问题满足最优性原理之后,用动态规划解决问题的核心就在于填表,表填写完毕,最优解也就找到。 过程: a) 把背包问题抽象化(X1,X2,…,Xn,其中 Xi 取0或1,表示第i个物品选或不选),V i表示第i个物品的价值,W i表示第i个物品的体积(重量); b) 建立模型,即求max(V1X1+V2X2+…+VnXn); c) 约束条件,W1X1+W2X2+…+WnXn (V2X2+V3X3+…+VnXn)+V1X1;

算法分析与程序设计动态规划及回溯法解背包问题

动态规划法、回溯法解0-1背包问题 2012级计科庞佳奇 一、问题描述与分析 1.动态规划算法通常用于求解具有某种最优性质的问题。在这类问题中,可能会 有许多可行解。每一个解都对应于一个值,我们希望找到具有最优值的解。动态规划算法与分治法类似,其基本思想也是将待求解问题分解成若干个子问题,先求解子问题,然后从这些子问题的解得到原问题的解。与分治法不同的是,适合于用动态规划求解的问题,经分解得到子问题往往不是互相独立的。若用分治法来解这类问题,则分解得到的子问题数目太多,有些子问题被重复计算了很多次。如果我们能够保存已解决的子问题的答案,而在需要时再找出已求得的答案,这样就可以避免大量的重复计算,节省时间。我们可以用一个表来记录所有已解的子问题的答案。 不管该子问题以后是否被用到,只要它被计算过,就将其结果填入表中。这就是动态规划法的基本思路。具体的动态规划算法多种多样,但它们具有相同的填表格式。 多阶段决策问题中,各个阶段采取的决策,一般来说是与时间有关的,决策依赖于当前状态,又随即引起状态的转移,一个决策序列就是在变化的状态中产生出来的,故有“动态”的含义,称这种解决多阶段决策最优化问题的方法为动态规划方法。任何思想方法都有一定的局限性,超出了特定条件,它就失去了作用。同样,动态规划也并不是万能的。适用动态规划的问题必须满足最优化原理和无后效性。1.最优化原理(最优子结构性质)最优化原理可这样阐述:一个最优化策略具有这样的性质,不论过去状态和决策如何,对前面的决策所形成的状态而言,余下的诸决策必须构成最优策略。简而言之,一个最优化策略的子策略总是最优的。一个问题满足最优化原理又称其具有最优子结构性质。2.无后效性将各阶段按照一定的次序排列好之后,对于某个给定的阶段状态,它以前各阶段的状态无法直接影响它未来的决策,而只能通过当前的这个状态。换句话说,每个状态都是过去历史的一个完整总结。这就是无后向性,又称为无后效性。3.子问题的重叠性动态规划将原来具有指数级时间复杂度的搜索算法改进成了具有多项式时间复杂度的算法。其中的关键在于解决冗余,这是动态规划算法的根本目的。动态规划实质上是一种以空间换时间的技术,它在实现的过程中,不得不存储产生过程中的各种状态,所以它的空间复杂度要大于其它的算法。 01背包是在M件物品取出若干件放在空间为W的背包里,每件物品的体积为W1,W2……Wn,与之相对应的价值为P1,P2……Pn。求出获得最大价值的方案。 2.回溯法(探索与回溯法)是一种选优搜索法,按选优条件向前搜索,以达到目 标。但当探索到某一步时,发现原先选择并不优或达不到目标,就退回一步重新选择,这种走不通就退回再走的技术为回溯法,而满足回溯条件的某个状态的点称为“回溯点”。 在包含问题的所有解的解空间树中,按照深度优先搜索的策略,从根结点出发深度探索解空间树。当探索到某一结点时,要先判断该结点是否包含问题的解,如果包含,就从该结点出发继续探索下去,如果该结点不包含问题的解,则逐层向其祖先结点回溯。(其实回溯法就是对隐式图的深度优先搜索算法)。若用回溯法求问题的所有解时,要回溯到根,且根结点的所有可行的子树都要已被搜索遍才结束。

回溯法和分支限界法解决0-1背包题

0-1背包问题 计科1班朱润华 2012040732 方法1:回溯法 一、回溯法描述: 用回溯法解问题时,应明确定义问题的解空间。问题的解空间至少包含问题的一个(最优)解。对于0-1背包问题,解空间由长度为n的0-1向量组成。该解空间包含对变量的所有0-1赋值。例如n=3时,解空间为:{(0,0,0),(0,1,0),(0,0,1),(1,0,0),(0,1,1),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)}然后可将解空间组织成树或图的形式,0-1背包则可用完全二叉树表示其解空间给定n种物品和一背包。物品i的重量是wi,其价值为vi,背包的容量为C。问:应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 形式化描述:给定c >0, wi >0, vi >0 , 1≤i≤n.要求找一n元向量(x1,x2,…,xn,), xi∈{0,1}, ? ∑ wi xi≤c,且∑ vi xi达最大.即一个特殊的整数规划问题。 二、回溯法步骤思想描述: 0-1背包问题是子集选取问题。0-1 背包问题的解空间可以用子集树表示。在搜索解空间树时,只要其左儿子节点是一个可行节点,搜索就进入左子树。当右子树中有可能含有最优解时,才进入右子树搜索。否则,将右子树剪去。设r是当前剩余物品价值总和,cp是当前价值;bestp是当前最优价值。当cp+r<=bestp时,可剪去右子树。计算右子树上界的更好的方法是将剩余物品依次按其单位价值排序,然后依次装入物品,直至装不下时,再装入物品一部分而装满背包。 例如:对于0-1背包问题的一个实例,n=4,c=7,p=[9,10,7,4],w=[3,5,2,1]。这4个物品的单位重量价值分别为[3,2,3,5,4]。以物品单位重量价值的递减序装入物品。先装入物品4,然后装入物品3和1.装入这3个物品后,剩余的背包容量为1,只能装0.2的物品2。由此得一个解为[1,0.2,1,1],其相应价值为22。尽管这不是一个可行解,但可以证明其价值是最优值的上界。因此,对于这个实例,最优值不超过22。 在实现时,由Bound计算当前节点处的上界。类Knap的数据成员记录解空间树中的节点信息,以减少参数传递调用所需要的栈空间。在解空间树的当前扩展节点处,仅要进入右子树时才计算上界Bound,以判断是否可将右子树剪去。进入左子树时不需要计算上界,因为上界预期父节点的上界相同。 三、回溯法实现代码: #include "stdafx.h" #include using namespace std; template class Knap { template friend Typep Knapsack(Typep [],Typew [],Typew,int); private: Typep Bound(int i);

用列举法求概率

《用列举法求概率》 教学目标: 教学过程 1.创设冲突,导入新课 问题1:一个口袋中有3个完全相同的小球,把它们分别标上标号,标号是1,2,3,随机的摸取一个小球,然后放回,再随机摸取一个小球,你能求出两次摸取的小球的编号之和是奇数的概率吗?(此问题较简单,学生自己解决,以便复习前面知识。) 问题2:若上面的问题中,第一次取出不放回,再取出一个小球,那么两次取出的小球标号之和相同的概率是多少?和问题1中的答案相同吗? 师生引导学生对所画图形进行观察;若将图形倒置,你会联想到什么? (出示问题2的树形图卡片) 生:图形很像一棵树。 师:(点睛)既然像一棵树,我们就称这种方法为“树形图法”。树形图法和昨天学习的列表法是求随机事件概率的两种常用方法,也可以说是列举法求概率的“左膀右臂”。 问题3:若以上问题2条件不变,在摸完第2次后把球放回,再摸一次,三次摸到的小球之和为奇数的概率怎么求? 设问:用列表法如何?能解决这个问题吗? 师:今天我们就一起走进“树形图法”探究概率,希望同学们积极参与。 2.典例精析,应用新知 例题:甲口袋中装有2个相同的小球,它们分别写有字母A 和B ;乙口袋中装有3个相同的小球,它们分别写有字母C 、D 和E ;丙口袋中装有2个相同的小球,它们分别写有字母H 和I 。从3个口袋中各随机地取出1个小球。 (1)取出的3个小球上恰好有1个、2个和3个元音字母的概率分别是多少? (2)取出的3个小球上全是辅音字母的概率是多少? 本题中元音字母: A E I 辅音字母: B C D H 适时提问:通过这题的解答,你能归纳出“树形图法”求概率的过程吗? 生:(小组讨论后,共同归纳) 当一次试验要涉及3个或更多的因素时,通常采用“画树形图”法。运用树形图法求概率的步骤如下: ⑴ 画树形图; ⑵ 列出结果,确定公式 中 m 和 n 的值; ()m P A n =()m P A n =

西班牙命名法

匈牙利表示法: 它通过在每一个表示符名字的前面放置一个数据类型助记符,为程序员提供了对标识符的即时识别。 《1》MFC、句柄、控件及结构的命名规则。 Windows类型样本变量MFC类样本对象 HWND hWnd CWnd* pWnd HDLG hDlg CDialog* pDlg HDC hDC CDC* pDC HGDIOBJ hGdiObj CGdiObject* pGdiObj HPEN hPen CPen* pPen HBRUSH hBrush CBrush* pBrush HFONT hFont CFont* pFont HBITMAP hBitmap CBitmap* pBitmap HPALETTE hpalette CPalette* pPalette HRGN hRgn CRgn* pRgn HMENU hMenu CMenu* pMenu HWND hCtl CState* pState HWND hCtl CButton* pButton HWND hCtl CEdit* pEdit HWND hCtl CListBox* pListBox HWND hCtl CComboBox* pComboBox HWND hCtl CScrollBar* pScrollBar HSZ hszStr CString pStr POINT pt CPoint pt SIZE size CSize size RECT rect CRet rect 《2》一般前缀命名规范 前缀类型实例 C 类或结构CDocument,CPrintInfo m_ 成员变量m_pDoc, m_nCustomers 《3》变量名规范 前缀类型描述实例 ch char 8为字符chGrade ch TCHAR 如果_UNICODE定义,为16位字符chName b BOOL 布尔值bEnabled n int 整型(其大小依赖于操作系统)nLength n UNIT 无符号值(其大小依赖于操作系统)nLength w WORD 16位无符号值wPos l LONG 32位有符号整型lOffset dw DWORD 32位无符号整型dwRange p * 指针pDoc lp FAR* 远指针lpDoc

用回溯法解决0-1背包问题

#include int c; //背包容量 int n; //物品数 int weight[100]; //存放n个物品重量的数组 int price[100]; //存放n个物品价值的数组 int currentWeight=0; //当前重量 int currentPrice=0; //当前价值 int bestPrice=0; //当前最优值 int bestAnswer[100]; //当前最优解 int bp=0; int bA[100]; //当前最优解 int times=0; void Print(); void Backtracking(int i) { times+=1; if(i>n) { Print(); if(bestPrice>bp) { bp=bestPrice; for(int j=1;j<=n;j++) bA[j]=bestAnswer[j]; } return; } if(currentWeight+weight[i]<=c) { //将物品i放入背包,搜索左子树 bestAnswer[i] = 1; currentWeight += weight[i]; bestPrice += price[i]; Backtracking(i+1); //完成上面的递归,返回到上一结点,物品i不放入背包,准备递归右子树 currentWeight -= weight[i]; bestPrice -= price[i]; } bestAnswer[i] = 0; Backtracking(i+1); } void Print() {

用列举法求概率 习题精选

用列举法求概率习题精选 一、选择题 1.某商店举办有奖销售活动,办法如下:凡购物满100元者得奖卷一张,多购多得,每10000张奖券作为一个开奖单位,设特等奖1个,一等奖50个,二等奖100个,那么买100元商品的中奖概率应该是() A. 1 10000 B. 50 10000 C. 100 10000 D. 151 10000 2.如图所示为正方形花园,ABGF是正方形,AB为2米,BC为3米,若小鸟任意落下,则落在阴影框中的概率为() A.1 2 B.1 3 C.12 25 D.13 25 3.甲、乙、丙三人共同完如图所示的两个转盘游戏,设左盘指针所指数字为a,右盘指针所指数字为b,规定a和b之和大于7时甲获胜,a和b之和等于7时乙获胜,a和b 之和小于7时丙获胜,那么在该游戏中,获胜的可能性是()

A.甲大 B.丙大 C.乙大 D.一样大 4.学校的一排房子被分成三个形状和面积都相等的三个宿舍,从左到右依次称为1号宿舍,2号宿舍,3号宿舍,一只鸽子落在这排房子的房顶上,那么与鸽子落在2号房顶上的概率不相同的是() A.一个口袋装有除颜色外都相同的2个黄球和1个红球,从中摸出1个黄球 B.从一幅抽掉大,小王和所有红桃的扑克牌中任意抽取一张牌,这张牌是方块 C.从两张足球票和一张篮球票中抽取一张,这张票是篮球票(票的大小、颜色及背面都一样) D.一个学习小组共有6名同学,其中4名男同学,2名女同学,最先到校的是女同学 5.某班级举行文艺晚会,如图是他们的头镖用的靶子,图中9个小方格的形状和大小完全一样,中间的一个小方格有被平均分成四个小三角形,规定投中阴影部分可获得钢笔一枝,投中标有“○”的方格可获得铅笔一枝,投中标有“△”的方格可获得圆珠笔一枝,投中为标符号的两个小三角形设么也得不到,小方投镖一次就中靶,那么() A.他获得钢笔的概率是1 36 B.他获得铅笔的概率最大 C.他获得圆珠笔的概率是1 3 D.他一定会获得一种奖品

Access 命名规则

Access 命名规则: 网址:https://www.360docs.net/doc/992366306.html, 好的命名规则让你受益终生 为什么在程序编写中需要遵循一个好的命名规则呢。 首先,统一的命名标准能够让你的代码始终保持一致的风格,便于你自己看懂,也便于与别的开发人员交流和沟通,实际上,这些标准也是一种语言,这是你们沟通最好的媒介,有了它,你甚至不需更多的解释,对方就能看懂你的程序。 1.编程老手可能会长期用隐含错误的方式编程(习惯成自然),发现毛病后都不愿相信那是真的! 2.编程高手可以在某一领域写出极有水平的代码,但未必能从全局把握软件质量的方方面面。 3.在团体开发中,一个好的命名规则能够最大限度的实现程序共享,加快开发进度。让协作者、后继者和自己在现在或将来很久以后,在最短的时间内看清你的程序结构,理解你的设计思路。从而大大提高代码的可读性、可重用性、可移植性。 4.通过命名注入更多的信息在源代码中,可以使你的程序易读和易于维护,减少一些隐性错误,同时大大缩短你写程序注释和程序文档的时间,因为你的命名实际上已经是一种程序注释。 5.提高与ACCESS对象协作的能力,包括对象的排序,自已函数库的编写,以及查找与替换的能力,例如你更容易把报表和窗体对象、表和查询对象分开并按照一定的规则排序。 6.有利于程序编写工具的开发,可以编写自己的加载项并遵守好的命名规则来加快程序代码的编写、排版以及自动纠错。如全局查找与替换工具、代码分析与优化工具、报表自动生成工具等等。 7.更易于发现代码的错误并更易于修正错误,当系统的要求实现的功越来越复杂或当代码量到达一定的规模, 不管程序员是否愿意, 出现错误几乎都是不可避免的,但如果大家都遵循一定的编程标准,则可以最大限度地降低错误出现的机率, 而且在出现错误的情况下也能迅速地发现和排除。 8.长期遵循一个好的命名规则能让你长期稳定地编写高质量、高效率和更大型的程序。 LNC for Microsoft Access 命名规则简介: LNC即Leszynski Naming Convention,原来在《The Leszinski/Reddick Guidelines for Access 1.x,2.x》这本白皮书中由Stan Leszynski 和Greg Reddick 推荐使用的命名规则,LNC 开始于Access 1.0这个版本,后来随着ACCESS版本的升级,这个命名规则就被迅速传播开来,在当今ACCESS和VB开发者和开发团体中,它已经成为事实中的命名标准,在国外已经广泛被使用,并被微软推荐使用,它规范了从ACCESS数据库设计、窗体与报表的设计以及程序的编写一整套完整且易用的命名标准,我看过国内许多VB和ACCESS源程序,但很少人,特别在ACCESS程序员中,注意到命名规则并遵循某种命名约定,这给程序交流造成了很大的困难,同时,由于程序员自己没有一套标准的命名规则,在编写过程中随意命名,随着时间的推移,自已都难以阅读和修改以前的程序源码。

Gauss列主元消去法

贵州师范大学数学与计算机科学学院学生实验报告 课程名称:数值分析班级:数本(一)班实验日期:年月日 学号: 0098(81)姓名:吴胜指导教师:杨一都 实验成绩:一、实验名称 实验五:线性方程组的数值解法 二、实验目的及要求 1. 让学生掌握用列主元gauss消去法、超松弛迭代法求解线性方程组. 2. 培养Matlab编程与上机调试能力. 三、实验环境 每人一台计算机,要求安装Windows XP操作系统,Microsoft office2003、(或. 四、实验内容 1. 编制逐次超松弛迭代(SOR迭代)函数(子程序),并用于求解方程组

???????=-++=+-+=++-=+++-1 4141414432143214 3214321x x x x x x x x x x x x x x x x 取初始向量T x )1,1,1,1()0(=,迭代控制条件为 5)1()(102 1 ||||--?≤-k k x x 请绘制出迭代次数与松弛因子关系的函数曲线,给出最佳松弛因子.SOR 迭代的收敛速度是否一定比Gauss-Seidel 迭代快 2. 编制列主元 Gauss 消去法函数(子程序),并用于解 ??? ??=++-=-+-=+-6 15318153312321 321321x x x x x x x x x 要求输出方程组的解和消元后的增广矩阵. 注:题2必须写实验报告 五、算法描述及实验步骤 Gauss 消去法: 功能 解方程组b Ax = . 输入 n ,n n ij a A ?=)(,T n b b b b ),,,(21 =. 输出 方程组的解T n x x x x ),,,(21 =或失败信息. 步1 对1,,2,1-=n k 执行步2→步4 . 步2 调选列主元模块 .

回溯算法之0-1背包问题

1、实验目的 (1)掌握回溯法设计策略。 (2)通过0-1背包问学习回溯法法设计技巧2.实验内容 源程序: #include using namespace std; double c;//背包容量 int n; //物品数 double w[100];//物品重量数组 double p[100];//物品价值数组 double cw=0;//当前重量 double cp=0;//当前价值 double bestp=0;//当前最优值 double bound(int i) { double cleft,b; //计算上界 cleft=c-cw;//剩余容量 b=cp; //以物品单位重量价值递减序装入物品 while(i<=n&&w[i]<=cleft) { cleft-=w[i]; b+=p[i]; i++; } //装满背包 if(i<=n) b+=p[i]*cleft/w[i]; return b; } void Backtrack(int i) { if(i>n) { if(cp>bestp) bestp=cp; return;

} if(cw+w[i]<=c) //搜索左子树 { cw+=w[i]; cp+=p[i]; Backtrack(i+1); cp-=p[i]; cw-=w[i]; } if(bound(i+1)>bestp)//搜索右子树 Backtrack(i+1); } double Knapsack (double pp[],double ww[],double d) { int i; double TP=0,TW=0; cw=0.0;cp=0.0;bestp=0.0;//计算所有物品的重量及价值 for(i=1;i<=n;i++) { TP=TP+pp[i]; TW=TW+ww[i]; } if(TW<=d)//所有物品装入背包 bestp=TP; else { Backtrack(1); } return bestp; }; int main() {

用列举法求概率练习题

用列举法求概率练习题(4) ◆随堂检测 1.甲、乙两人玩抽扑克牌游戏,游戏规则是:从牌面数字分别为5、6、7的三张扑克牌中.随机抽取一张,放回后,再随机抽取一张,若所抽的两张牌面数字的积为奇数,则甲获胜;若所抽取的两张牌面数字的积为偶数,则乙获胜,这个游戏___________.(填“公平”或“不公平”) 2.如图,一个圆形转盘被等分成五个扇形区域,上面分别标有数字1、2、3、4、5,转盘指针的位置固定,转动转盘后任其自由停止.转动转盘一次,当转盘停止转动时,记指针指向标有偶数所在区域的概率为P(偶数),指针指向标有奇数所在区域的概率为P(奇数),则P(偶数)_______P(奇数)(填“>”“<”或“=”). 3.有形状、大小和质地都相同的四张卡片,正面分别写有A、B、C、D和一个等式,将这四张卡片背面向上洗匀,从中随机抽取一张(不放回),接着再随机抽取一张. (1)用画树状图或列表的方法表示抽取两张卡片可能出现的所有情况(结果用A、B、C、D 表示); (2)小明和小强按下面规则做游戏:抽取的两张卡片上若等式都不成立,则小明胜,若至少有一个等式成立,则小强胜.你认为这个游戏公平吗?若公平,请说明理由;若不公平,则这个规则对谁有利,为什么? ◆典例分析 把一副扑克牌中的3张黑桃牌(它们的正面牌数字分别为3、4、5)洗匀后正面朝下放在桌面上.小王和小李玩摸牌游戏,游戏规则如下:先由小王随机抽取一张牌,记下牌面数字后放回,洗匀后正面朝下,再由小李随机抽取一张牌,记下牌面数字.当2张牌的牌面数字相同时,小王赢;当2张牌的牌面数字不同时,小李赢.现请你利用树状图或列表法分析游戏规则对双方是否公平?并说明理由. 分析:游戏规则公平与否的问题是概率在生活中的一个重要应用.解决这类问题,关键要看双方获胜的概率是否相等,若双方获胜的概率相等,则公平,否则就不公平.所以首先要

1比较著名的命名规则首推匈牙利命名法

1比较著名的命名规则首推匈牙利命名法, 这种命名方法是由Microsoft程序员查尔斯·西蒙尼(Charles Simonyi) 提出的。 其主要思想是“在变量和函数名中加入前缀以增进人们对程序的理解”。 匈牙利命名法关键是:标识符的名字以一个或者多个小写字母开头作为前缀; 前缀之后的是首字母大写的一个单词或多个单词组合,该单词要指明变量的用途。 例如:lpszStr, 表示指向一个以'\0'结尾的字符串(sz)的长指针(lp)变量。 2骆驼(Camel)命名法近年来越来越流行, 在许多新的函数库和Java这样的平台下使用得当相多。 骆驼命名法,正如它的名称所表示的那样,指的是混合使用大小写字母来构成标识符的名字。其中第一个单词首字母小写,余下的单词首字母大写。 例如:printEmployeePaychecks(),函数名中每一个逻辑断点都有一个大写字母来标记。 3帕斯卡(Pascal)命名法与骆驼命名法类似。 只不过骆驼命名法是第一个单词首字母小写,而帕斯卡命名法则是第一个单词首字母大写。例如:DisplayInfo()和UserName都是采用了帕斯卡命名法。 在C#中,以帕斯卡命名法和骆驼命名法居多。 事实上,很多程序设计者在实际命名时会将骆驼命名法和帕斯卡结合使用, 例如变量名采用骆驼命名法,而函数采用帕斯卡命名法。 4下划线命名法。 下划线法是随着C语言的出现流行起来的,在UNIX/LIUNX这样的环境,以及GNU代码中使用非常普遍。 本章所述的命名规则主要基于下划线命名法发展而来。 5 函数的命名 函数名使用下划线分割小写字母的方式命名: 设备名_操作名()

Matlab线性方程组求解(Gauss消去法)

Matlab线性方程组求解 1. Gauss消元法: function x=DelGauss(a,b) % Gauss消去法 [n,m]=size(a); nb=length(b); det=1; %存储行列式值 x=zeros(n,1); for k=1:n-1 for i=k+1:n if a(k,k)==0 return end m=a(i,k)/a(k,k); for j=k+1:n a(i,j)=a(i,j)-m*a(k,j); end b(i)=b(i)-m*b(k); end det=det*a(k,k); %计算行列式 end det=det*a(n,n); for k=n:-1:1 %回代求解 for j=k+1:n b(k)=b(k)-a(k,j)*x(j); end x(k)=b(k)/a(k,k);

end Example: >> A=[1.0170 -0.0092 0.0095;-0.0092 0.9903 0.0136;0.0095 0.0136 0.9898]; >> b=[1 0 1]'; >> x=DelGauss(A,b) x = 0.9739 -0.0047 1.0010 2. 列主元Gauss消去法: function x=detGauss(a,b) % Gauss列主元消去法 [n,m]=size(a); nb=length(b); det=1; %存储行列式值 x=zeros(n,1); for k=1:n-1 amax=0; %选主元 for i=k:n if abs(a(i,k))>amax amax=abs(a(i,k));r=i; end end if amax<1e-10 return; end if r>k %交换两行 for j=k:n

回溯法解0 1背包问题实验报告

实验4 回溯法解0-1背包问题 一、实验要求 1.要求用回溯法求解0-1背包问题; 要求交互输入背包容量,物品重量数组,物品价值数组;2.要求显示结果。3. 二、实验仪器和软件平台 仪器:带usb接口微机 软件平台:WIN-XP + VC++ 三、实验源码 #include \ #include #include #include<> #include using namespace std; template class Knap { public: friend void Init(); friend void Knapsack(); friend void Backtrack(int i); friend float Bound(int i); bool operator<(Knap a)const { if(fl< return true; else return false; } private: ty w; ; cout<>bag[i].v; for(i=0;i

{ bag[i].flag=0; bag[i].kk=i; bag[i].fl=*bag[i].v/bag[i].w; } }void Backtrack(int i){cw+=bag[i].w;if(i>=n) <=c) lag=1; cp+=bag[i].v; Backtrack(i+1); cw-=bag[i].w; cp-=bag[i].v; } if(Bound(i+1)>bestp)lag=0; Backtrack(i+1); }}<=cleft){; b+=bag[i].v; i++; } /bag[i].w * cleft; return b; } void Knapsack() k]=bag[k].flag; lag*bag[k].v; //价值累加 } cout<

英语常见缩写

PC:个人计算机Personal Computer CPU:中央处理器Central Processing Unit CPU Fan:中央处理器的“散热器”(Fan) MB:主机板MotherBoard RAM:内存Random Access Memory,以PC-代号划分规格,如PC-133,PC-1066,PC-2700 HDD:硬盘Hard Disk Drive FDD:软盘Floopy Disk Drive CD-ROM:光驱Compact Disk Read Only Memory DVD-ROM:DVD光驱Digital Versatile Disk Read Only Memory CD-RW:刻录机Compact Disk ReWriter VGA:显示卡(显示卡正式用语应为Display Card)

AUD:声卡(声卡正式用语应为Sound Card) LAN:网卡(网卡正式用语应为Network Card) MODM:数据卡或调制解调器Modem HUB:集线器 WebCam:网络摄影机 Capture:影音采集卡 Case:机箱 Power:电源 Moniter:屏幕, CRT为显像管屏幕, LCD为液晶屏幕

USB:通用串行总线 Universal Serial Bus,用来连接外围装置 IEEE1394:新的高速序列总线规格Institute of Electrical and Electronic Engineers Mouse:鼠标,常见接口规格为PS/2与USB KB:键盘,常见接口规格为PS/2与 USB Speaker:喇叭 Printer:打印机 Scanner:扫描仪 UPS:不断电系统 IDE:指IDE接口规格 Integrated Device Electronics,IDE接口装置泛指采用IDE接口的各种设备 SCSI:指SCSI接口规格 Small Computer System Interface,SCSI接口装置泛指采用SCSI接口的各种设备

回溯法解决01背包问题

回溯法是一个既带有系统性又带有跳跃性的搜索算法。它在包含问题的所有解的解空间树中按照深度优先的策略,从根节点出发搜索解空间树。算法搜索至解空间树的任一节点时,总是先判断该节点是否肯定不包含问题的解。如果肯定不包含,则跳过对以该节点为根的子树的系统搜索,逐层向其原先节点回溯。否则,进入该子树,继续按深度优先的策略进行搜索。 运用回溯法解题通常包含以下三个步骤: ?针对所给问题,定义问题的解空间; ?确定易于搜索的解空间结构; ?以深度优先的方式搜索解空间,并且在搜索过程中用剪枝函数避免无效搜索; 在0/1背包问题中,容量为M的背包装载。从n个物品中选取装入背包的物品,物品i的重量为Wi,价值为Pi。最佳装载指装入的物品价值最高,即∑PiXi(i=1..n)取最大值。约束条件为∑WiXi ≤M且Xi∈[0,1](1≤i≤n)。 在这个表达式中,需求出Xi的值。Xi=1表示物品i装入背包,Xi=0表示物品i不装入背包。 ?即判断可行解的约束条件是:∑WiXi≤M(i=0..n),Wi>0,Xi∈[0,1](1≤i≤n) ?目标最大值:max∑PiXi(i=0..n-1),Pi>0,Xi=0或1(0≤iS则前置条件错误,即背包体积输入错误,否则顺序将物品放入背包。假设放入前i件物品,背包没有装满,继续选取第i+1件物品,若该物品“太大”不能装入,则弃之继而选取下一件直到背包装满为止;如果剩余物品中找不到合适物品以填满背包,则说明“刚刚”装入的第i件

c语言函数命名规范

竭诚为您提供优质文档/双击可除 c语言函数命名规范 篇一:c语言命名规则 匈牙利命名法是微软推广的一种关于变量、函数、对象、前缀、宏定义等各种类型的符号的 命名规范。匈牙利命名法的主要思想是:在变量和函数名中加入前缀以增进人们对程序的理 解。它是由微软内部的一个匈牙利人发起使用的,结果它在微软内部逐渐流行起来,并且推 广给了全世界的windows开发人员。下面将介绍匈牙利命名法,后面的例子里也会尽量遵守 它和上面的代码风格。 aarray数组 bbool(int)布尔(整数) byunsignedchar(byte)无符号字符(字节) cchar字符(字节) cbcountofbytes字节数 crcolorreferencevalue颜色(参考)值 cxcountofx(short)x的集合(短整数)

dwdwoRd(unsignedlong)双字(无符号长整数) fFlags(usuallymultiplebitvalues)标志(一般是有多位的数值) fnFunction函数 g_global全局的 hhandle句柄 iinteger llong lplongpointer m_datamemberofaclass 成员 nshortint ppointer sstring szzeroterminatedstring 符串 tmtextmetric uunsignedint ulunsignedlong(ulong)整数长整数长指针一个类的数据短整数指针字符串以0结尾的字文本规则无符号整数无符号长整数 wwoRd(unsignedshort)无符号短整数

(原创精品)n=3时的0-1背包问题(回溯法)

用回溯法解决3种可选择物品的0-1背包问题当n=3时,其解空间是 {(0,0,0)(0,1,0),(0,0,1),(1,0,0),(0,1,1),(1,0,1),(1,1,0),(1,1,1)}n=3时的0-1背包问题: w=[16,15,15]p=[45,25,25]c=30 开始时,Cr=C=30,V=0,A为唯一活结点,也是当前扩展结点 扩展A,先到达B结点 Cr=Cr-w1=14,V=V+v1=45 此时A、B为活结点,B成为当前扩展结点 扩展B,先到达D Cr

Cr=30,V=0,活结点为A、C,C为当前扩展结点 扩展C,先到达F Cr=Cr-w2=15,V=V+v2=25,此时活结点为A、C、F,F成为当前扩展结点扩展F,先到达L Cr=Cr-w3=0,V=V+v3=50 L是叶结点,且50>45,皆得到一个可行解x=(0,1,1),V=50 L不可扩展,成为死结点,返回到F 再扩展F到达M M是叶结点,且25<50,不是最优解 M不可扩展,成为死结点,返回到F F没有可扩展结点,成为死结点,返回到C 再扩展C到达G Cr=30,V=0,活结点为A、C、G,G为当前扩展结点 扩展G,先到达N,N是叶结点,且25<50,不是最优解,又N不可扩展,返回到G 再扩展G到达O,O是叶结点,且0<50,不是最优解,又O不可扩展,返回到G G没有可扩展结点,成为死结点,返回到C C没有可扩展结点,成为死结点,返回到A A没有可扩展结点,成为死结点,算法结束,最优解X=(0,1,1),最优值 V=50

回溯算法——0-1背包问题

实验目的是使学生消化理论知识,加深对讲授内容的理解,尤其是一些算法的实现及其应用,培养学生独立编程和调试程序的能力,使学生对算法的分析与设计有更深刻的认识。 上机实验一般应包括以下几个步骤: (1)、准备好上机所需的程序。手编程序应书写整齐,并经人工检查无误后才能上机。 (2)、上机输入和调试自己所编的程序。一人一组,独立上机调试,上机时出现的问题,最好独立解决。 (3)、上机结束后,整理出实验报告。实验报告应包括:题目、程序清单、运行结果、对运行情况所作的分析。 实验八 回溯算法——0-1背包问题 一、实验目的与要求 1. 熟悉0-1背包问题的回溯算法。 2. 掌握回溯算法。 二、实验内容 用回溯算法求解下列“0-1背包”问题: 给定n 种物品和一个背包。物品i 的重量是w i ,其价值为v i ,背包的容量为C 。问应如何选择装入背包的物品,使得装入背包中物品的总价值最大? 三、实验步骤 1. 理解算法思想和问题要求; 2. 编程实现题目要求; 3. 上机输入和调试自己所编的程序; 4. 验证分析实验结果; 5. 整理出实验报告。 实验提示: (1)回溯算法求解0-1背包问题分析 回溯法通过系统地搜索一个问题的解空间来得到问题的解。为了实现回溯,首先需要针对所给问题,定义其解空间。这个解空间必须至少包含问题的一个解(可能是最优的)。 然后组织解空间。确定易于搜索的解空间结构。典型的组织方法是图或树。一旦定义了解空间的组织方法,即可按照深度优先策略从开始结点出发搜索解空间。并在搜索过程中利用约束函数在扩展结点处剪去不满足约束的子树,用目标函数剪去得不到最优解的子树,避免无效搜索。用回溯法解题的步骤: 1)针对所给问题定义问题的解空间; 2)确定易于搜索的解空间结构; 3)以深度优先方式搜索解空间,并在搜索过程中用剪枝函数避免无效的搜索。 0-1背包问题的数学描述为:n 个物品,物品i 的重量是w i 、其价值为v i ,其中0≤i ≤n-1,背包的容量为C 。用x i 表示物品i 被装入背包的情况,如果物品Pi 被选中,则x i =1;否则x i =0。求满足目标函数∑-=?=10max n i i i v x F 和约束方程C w x n i i i ≤?∑-=1 0的物品组合(x 0,x 1,x 2,…,x n-1) 与相应的总价值V 。

用列举法求概率知识点总结

用列举法求概率知识点总结 武穴市石佛寺中学 朱江怀 【知识点一】随机摸球 [例题1]在一个不透明的袋子里放入除颜色外完全相同的2个红球和2个黄球,摇匀后摸出一个记下颜色,放回后摇 匀,再摸出一个,则两次摸出的球均是红球的概率为( ) A. 41 B.31 C.21 D.4 3 [例题2]两个布袋中分别装有除颜色外,其他都相同的2个白球,1个黑球,同时从这两个布袋中摸出一个球,请 用列表法表示出可能出现的情况,并求出摸出的球颜色相同的概率. [例题3]一个袋中里有4个珠子,其中2个红色,2个蓝色,除颜色外其余特征均相同,若从这个袋中任取2个珠 子,都是蓝色珠子的概率为( ) A. 2 1 B.31 C.41 D.61 [例题4]袋子中装有白球3个和红球2个共5个球,每个除颜色外都相同,从袋子中任意摸出一个球. (1)P(摸到白球)=__________,P(摸到红球)=__________, P(摸到绿球)=__________,P(摸到白球或红球)=__________; (2)P(摸到白球)__________P(摸到红球)(“>”“<”或“=”). [例题5]有10张形状、大小都一样的卡片,分别写有1至10十个数,将它们背面朝上洗匀后,任意抽一张,抽得 偶数的概率为_______。 【知识点二】抽取扑克牌 [例题1]一副扑克牌抽出大小王后,只剩下红桃、黑桃、方块、梅花四种花色52张,则任取一张是红桃的概率是 ________; [例题2]一副扑克牌,任意从中抽一张. (1)抽到大王的概率;(2)抽到A 的概率;(3)抽到红桃的概率;(4)抽到红牌的概率;(5)抽到红牌或黑牌的概率. 【知识点三】抛掷骰子

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