我们的算法作文
“年少的阿凡达”通过精心收集，向本站投稿了14篇我们的算法作文，下面是小编帮大家整理后的我们的算法作文，希望对大家有所帮助。
篇1： 我们的算法作文
我们的算法作文
时间的流逝，以秒计数。黑白二子驰骋疆场，对弈制衡、二者微妙对立统一。二进制的数据流贯通集成电路每个逻辑部件，计算推演、经神经网络层层筛选，将偶然穷举成必然。水落石出、落子掷地有声。
你从不可说计算机是罔顾后果的铁血司令，只是究其冰冷机器的属性、究其本名的构词原理，其“计算”的'功能先于一切而存在，甚至可说“计算”是其探究认知世界的根本方式，“计算”即是其思考模式本身。
这场人工智能的泡沫里，我们眼见他高楼起。无论是那个会指路能聊天还唱得了beatbox的机械女声语音助手，还是让人类代表柯洁也甘拜下风的AlphaGo，抑或是意象拿捏得有模有样、组词带点飘渺意识流风格，结诗成集的人工智能诗人……弱人工智能的领域里百花齐放，让人不得不瞪圆了眼为之咋舌赞叹。纵然我们都心知肚明，计算机越来越“人性化”的背后，是庞大的数据库、被揣摩拆解的“卷积神经网络”、不断修改完善的“深度学习算法”……换句话说计算机终究是计算用的机器，那种表象的随和是数据拟合的结果，后果间小心翼翼的斟酌是算法要求起来的必经程序。谁说计算机不能拥有人类的情感？可这种情感的存在背后有编程者的目的性和其自身可控性。至于其下一步发展何去何从、会否失控，一切都是未经定义赋值的自变量，是一条未经debug亦无从注释的代码行。
无怪乎苹果公司总裁从不担心人工智能会让计算机像人类一样思考，却更担心人类像计算机一样思考，失去了价值观和同情心，罔顾后果。计算机是否真的能够掌握人类的思考模式还是一个待证真伪的命题，毕竟人类对事物直观感知的能力、概念性抽象性思维的能力、创造的能力，仿佛与生俱来，这是计算机的性质所决定的望尘莫及。
可人类若像计算机一样思考，信马由缰的精神世界便被划定了边框界限，数据有幂次阈值、循环有限定次数。对“算法”的定义中撷取两条来做文章：一是“有限次”，二是“有输出”。变无限为有限时的割舍、无结果至有输出间的强求，人类被这种确切无二义的算法异化成为工具之后，价值观、同情心、创造力、爱恨情仇皆成为被采样量化的编码，成为这个庞大系统中的沧海一粟，可用性先于了存在性本身。可我们决不该因某种外界强加的目的性而存在：意识是对客观世界的能动反映，这种“能动性”，是我们身为“人”而立足的根中，无可剔除的一部分。
解题有套路、实验有规范、法律有程序正义……解决问题有解决问题的算法，这是做事。
沟通时的变通、换位思考式的理解、手中游刃有余握有的余地……“兵无常势，水无常形”，这不是一套可被程序语言复制改写得一模一样的算法，这是做人。
人工智能再强大，目前也未能超脱出“工具”的范畴；人有其局限性，却仍有其无可取代之处。时空都是难被分割的模拟量，棋局对弈行云流水、伏案疾书妙笔生花。我们的创造力、我们的丰沛情感、我们的伦理与理性思考，亦与这时空一道无从量化。它们没法被抽象成用于计算的算法模型，却流动成了人类文明长河中生生不息的生命、闪耀成苍穹寰宇中璀璨的星辰。
我们思考的属性无从磨灭，我们的存在掷地有声。
篇2：面试常用算法
1.String/Array/Matrix
在Java中，String是一个包含char数组和其它字段、方法的类。如果没有IDE自动完成代码，下面这个方法大家应该记住：
toCharArray //get char array of a String
Arrays.sort() //sort an array
Arrays.toString(char[] a) //convert to string
charAt(int x) //get a char at the specific index
length() //string length
length //array size
substring(int beginIndex)
substring(int beginIndex, int endIndex)
Integer.valueOf()//string to integer
String.valueOf()/integer to string
String/arrays很容易理解，但与它们有关的问题常常需要高级的算法去解决，例如动态编程、递归等。
下面列出一些需要高级算法才能解决的经典问题：
Evaluate Reverse Polish Notation
Longest Palindromic Substring
单词分割
字梯
Median of Two Sorted Arrays
正则表达式匹配
合并间隔
插入间隔
Two Sum
3Sum
4Sum
3Sum Closest
String to Integer
合并排序数组
Valid Parentheses
实现strStr()
Set Matrix Zeroes
搜索插入位置
Longest Consecutive Sequence
Valid Palindrome
螺旋矩阵
搜索一个二维矩阵
旋转图像
三角形
Distinct Subsequences Total
Maximum Subarray
删除重复的排序数组
删除重复的排序数组2
查找没有重复的最长子串
包含两个独特字符的最长子串
Palindrome Partitioning
2.链表
在Java中实现链表是非常简单的，每个节点都有一个值，然后把它链接到下一个节点。
class Node {
int val;
Node next;
Node(int x) {
val = x;
next = null;
}
}
比较流行的两个链表例子就是栈和队列。
栈(Stack)
class Stack{
Node top;
public Node peek(){
if(top != null){
return top;
}
return null;
}
public Node pop(){
if(top == null){
return null;
}else{
Node temp = new Node(top.val);
top = top.next;
return temp;
}
}
public void push(Node n){
if(n != null){
n.next = top;
top = n;
}
}
}
队列(Queue)
class Queue{
Node first, last;
public void enqueue(Node n){
if(first == null){
first = n;
last = first;
}else{
last.next = n;
last = n;
}
}
public Node dequeue(){
if(first == null){
return null;
}else{
Node temp = new Node(first.val);
first = first.next;
return temp;
}
}
}
值得一提的是，Java标准库中已经包含一个叫做Stack的类，链表也可以作为一个队列使用(add()和remove())。(链表实现队列接口)如果你在面试过程中，需要用到栈或队列解决问题时，你可以直接使用它们。
在实际中，需要用到链表的算法有：
插入两个数字
重新排序列表
链表周期
Copy List with Random Pointer
合并两个有序列表
合并多个排序列表
从排序列表中删除重复的
分区列表
LRU缓存
3.树&堆
这里的树通常是指二叉树。
class TreeNode{
int value;
TreeNode left;
TreeNode right;
}
下面是一些与二叉树有关的概念：
二叉树搜索：对于所有节点，顺序是：left children <= current node <= right children;
平衡vs.非平衡：它是一 棵空树或它的左右两个子树的高度差的绝对值不超过1，并且左右两个子树都是一棵平衡二叉树;
满二叉树：除最后一层无任何子节点外，每一层上的所有结点都有两个子结点;
完美二叉树(Perfect Binary Tree)：一个满二叉树，所有叶子都在同一个深度或同一级，并且每个父节点都有两个子节点;
完全二叉树：若设二叉树的深度为h，除第 h 层外，其它各层 (1～h-1) 的结点数都达到最大个数，第 h 层所有的结点都连续集中在最左边，这就是完全二叉树。
堆(Heap)是一个基于树的数据结构，也可以称为优先队列( PriorityQueue)，在队列中，调度程序反复提取队列中第一个作业并运行，因而实际情况中某些时间较短的任务将等待很长时间才能结束，或者某些不短小，但具有重要性的作业，同样应当具有优先权。堆即为解决此类问题设计的一种数据结构。
下面列出一些基于二叉树和堆的算法：
二叉树前序遍历
二叉树中序遍历
二叉树后序遍历
字梯
验证二叉查找树
把二叉树变平放到链表里
二叉树路径和
从前序和后序构建二叉树
把有序数组转换为二叉查找树
把有序列表转为二叉查找树
最小深度二叉树
二叉树最大路径和
平衡二叉树
4.Graph
与Graph相关的问题主要集中在深度优先搜索和宽度优先搜索。深度优先搜索非常简单，你可以从根节点开始循环整个邻居节点。下面是一个非常简单的宽度优先搜索例子，核心是用队列去存储节点。
第一步，定义一个GraphNode
class GraphNode{
int val;
GraphNode next;
GraphNode[] neighbors;
boolean visited;
GraphNode(int x) {
val = x;
}
GraphNode(int x, GraphNode[] n){
val = x;
neighbors = n;
}
public String toString(){
return “value: ”+ this.val;
}
}
第二步，定义一个队列
class Queue{
GraphNode first, last;
public void enqueue(GraphNode n){
if(first == null){
first = n;
last = first;
}else{
last.next = n;
last = n;
}
}
public GraphNode dequeue(){
if(first == null){
return null;
}else{
GraphNode temp = new GraphNode(first.val, first.neighbors);
first = first.next;
return temp;
}
}
}
第三步，使用队列进行宽度优先搜索
public class GraphTest {
public static void main(String[] args) {
GraphNode n1 = new GraphNode(1);
GraphNode n2 = new GraphNode(2);
GraphNode n3 = new GraphNode(3);
GraphNode n4 = new GraphNode(4);
GraphNode n5 = new GraphNode(5);
n1.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5};
n2.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4};
n3.neighbors = new GraphNode[]{n1,n4,n5};
n4.neighbors = new GraphNode[]{n2,n3,n5};
n5.neighbors = new GraphNode[]{n1,n3,n4};
breathFirstSearch(n1, 5);
}
public static void breathFirstSearch(GraphNode root, int x){
if(root.val == x)
System.out.println(“find in root”);
Queue queue = new Queue();
root.visited = true;
queue.enqueue(root);
while(queue.first != null){
GraphNode c = (GraphNode) queue.dequeue();
for(GraphNode n: c.neighbors){
if(!n.visited){
System.out.print(n + “ ”);
n.visited = true;
if(n.val == x)
System.out.println(“Find ”+n);
queue.enqueue(n);
}
}
}
}
}
输出结果：
value: 2 value: 3 value: 5 Find value: 5
value: 4
实际中，基于Graph需要经常用到的算法：
克隆Graph
5.排序
不同排序算法的时间复杂度，大家可以到wiki上查看它们的基本思想。
BinSort、Radix Sort和CountSort使用了不同的假设，所有，它们不是一般的排序方法。
下面是这些算法的具体实例，另外，你还可以阅读： Java开发者在实际操作中是如何排序的。
归并排序
快速排序
插入排序
6.递归和迭代
下面通过一个例子来说明什么是递归。
问题：
这里有n个台阶，每次能爬1或2节，请问有多少种爬法?
步骤1：查找n和n-1之间的关系
为了获得n，这里有两种方法：一个是从第一节台阶到n-1或者从2到n-2。如果f(n)种爬法刚好是爬到n节，那么f(n)=f(n-1)+f(n-2)。
步骤2：确保开始条件是正确的
f(0) = 0;
f(1) = 1;
public static int f(int n){
if(n <= 2) return n;
int x = f(n-1) + f(n-2);
return x;
}
递归方法的时间复杂度指数为n，这里会有很多冗余计算。
f(5)
f(4) + f(3)
f(3) + f(2) + f(2) + f(1)
f(2) + f(1) + f(2) + f(2) + f(1)
该递归可以很简单地转换为迭代。
public static int f(int n) {
if (n <= 2){
return n;
}
int first = 1, second = 2;
int third = 0;
for (int i = 3; i <= n; i++) {
third = first + second;
first = second;
second = third;
}
return third;
}
在这个例子中，迭代花费的时间要少些。关于迭代和递归，你可以去 这里看看。
7.动态规划
动态规划主要用来解决如下技术问题：
通过较小的子例来解决一个实例;
对于一个较小的实例，可能需要许多个解决方案;
把较小实例的解决方案存储在一个表中，一旦遇上，就很容易解决;
附加空间用来节省时间。
上面所列的爬台阶问题完全符合这四个属性，因此，可以使用动态规划来解决：
public static int[] A = new int[100];
public static int f3(int n) {
if (n <= 2)
A[n]= n;
if(A[n] >0)
return A[n];
else
A[n] = f3(n-1) + f3(n-2);//store results so only calculate once!
return A[n];
}
一些基于动态规划的算法：
编辑距离
最长回文子串
单词分割
最大的子数组
8.位操作
位操作符：
从一个给定的数n中找位i(i从0开始，然后向右开始)
public static boolean getBit(int num, int i){
int result = num & (1<
if(result == 0){
return false;
}else{
return true;
}
}
例如，获取10的第二位：
i=1, n=10
1<<1= 10
1010&10=10
10 is not 0, so return true;
典型的位算法：
Find Single Number
Maximum Binary Gap
9.概率
通常要解决概率相关问题，都需要很好地格式化问题，下面提供一个简单的例子：
有50个人在一个房间，那么有两个人是同一天生日的可能性有多大?(忽略闰年，即一年有365天)
算法：
public static double caculateProbability(int n){
double x = 1;
for(int i=0; i
x *= (365.0-i)/365.0;
}
double pro = Math.round((1-x) * 100);
return pro/100;
}
结果：
calculateProbability(50) = 0.97
10.组合和排列
组合和排列的主要差别在于顺序是否重要。
例1：
1、2、3、4、5这5个数字，输出不同的顺序，其中4不可以排在第三位，3和5不能相邻，请问有多少种组合?
例2：
有5个香蕉、4个梨、3个苹果，假设每种水果都是一样的，请问有多少种不同的组合?
[面试常用算法]
篇3：养老金算法
最新养老金算法
时值年末，又快到了明年初集体涨养老金的时候，公众对于养老金问题的关注度也不断水涨船高。虽然大家都知道养老金是人社部门经过一系列公式为退休人员算出来的，但多年来，相关公式和算法罕见于公开报道，使其成了“公开的秘密”。
养老金知多少
领取基本养老金有何条件?
累计缴满允许有中断
基本养老金是根据个人累计缴费年限、缴费工资、当地职工平均工资、个人账户金额、城镇人口平均预期寿命等因素确定的。
领取基本养老金包括两大必要条件。首先，参加基本养老保险的个人必须达到法定退休年龄，其次是累计缴纳养老保险费时限需满15年。这样才可以按月领取基本养老金。
需要提醒的是，我国目前法定的职工退休年龄规定是男性年满60周岁，女工人年满50周岁，女干部年满55周岁。从事特殊工种工作的，退休年龄为男性年满55周岁、女性年满45周岁;而经本市劳动鉴定委员会确认完全丧失劳动能力的职工，则可办理病退手续。
此外，15年是累计缴纳养老保险费的时限，中间允许有中断，不用非得连续缴费15年。
养老金数额由哪些因素决定?
年限越长缴费越高金额越多
职工的基本养老金主要包括基础养老金和个人账户养老金两部分。另外对于6月30日以前参加工作，1月1日以后符合按月领取基本养老金条件的被保险人，除按月领取基础养老金和个人账户养老金外，还要额外再发给过渡性养老金。
缴费年限越长，基础养老金和过渡性养老金的计发比例就越大;缴费水平越高，实际缴费指数就相应增高，计算基础养老金和过渡性养老金的结果也就更高，这也体现了我国养老保险“多缴多得”的原则。
同一自然年度内，本市职工平均工资是不变的，那么影响基本养老金水平的因素便是个人缴费基数和缴费年限。按同一缴费基数缴纳和补缴的养老保险在计算基本养老金时并无区别。所以，养老保险间断后又补缴的，不会影响基本养老金的计算。
职工退休金如何计算
1、基础养老金月标准，以当地上年度在岗职工月平均工资，和本人指数化月平均缴费工资的平均值为基数，缴费每满1年发给1%。
计算公式为：基础养老金=(参保人员退 休时当地上年度在岗职工月平均工资+本人指数化月平均缴费工资)&pide;2×缴费年限×1%
2、个人账户养老金月标准为个人账户储存额除以计发月数。
计算公式为：个人账户养老金=参保人员退休时个人账户累计储存额&pide;计发月数
3、过渡性养老金月标准以本人指数化月平均缴费工资为基数，“统账结合”前的缴费年限每满1年发给1.2%。
计算公式为：过渡性养老金=本人指数化月平均缴费工资×统账结合前的缴费年限×1.2%
4、过渡性调节金以当地现行标准为基数，20至退休的按一定比例计发。年及以后退休的，不再发给过渡性调节金。
5、本人指数化月平均缴费工资=参保人员退休时全省上年在岗职工月平均工资×本人平均缴费工资指数。本人平均缴费工资指数=(a1/A1+a2/A2+……+an-1/An-1+an/An)&pide;N。公式中：a1、a2……an-1、an为参保人员1992年至退休上一年各年的缴费工资;A1、A2……An-1、An为1992年至参保人员退休上一年各年的全省职工年平均工资(起为全省在岗职工年平均工资);N为参保人员1992年1月1日至退休上一年年底的实际缴费年限与视同缴费年限合计数。其中：对每年1月至6月退休的人员，An、An-1均取该年上上年全省在岗职工年平均工资;对每年7月至12月退休的人员，An取该年上年全省在岗职工年平均工资。对7月1日后缴纳的1月1日后基本养老保险费，缴费基数应按到账时间合并计算后，用于到账年度缴费工资指数的计算。其中，退休当年补缴以前年度基本养老保险费并到账的，退休上一年年底前的补缴基数与退休上一年的缴费基数合并计算后，用于退休上一年缴费工资指数的计算。对1992年1月1日至退休上一年年底的实际缴费年限与视同缴费年限合计数小于4年的参保人员，其平均缴费工资指数不得超过1.0，即：计算结果大于或等于1.0的，其平均缴费工资指数按1.0确定;小于1.0的，按实确定。
篇4：数学算法
数学算法
1、速算一：快心算速算一：快心算---真正与小学数学教材同步的教学模式快心算是目前唯一不借助任何实物进行简便运算的方法，既不用练算盘，也不用扳手指，更不用算盘。
快心算教材的编排和难度是紧扣小学数学大纲并于初中代数接轨，比小学课本更简便的一门速算。简化了笔算，加强了口算。简单，易学，趣味性强，小学生通过短时间培训后，多位数加，减，乘，除，不列竖式，直接可以写出答数。
快心算的奇特效果
三年级以上任意多位数的乘除加减全部学完.
二年级多位数的加减,两位数的乘法和一位数的除法.
一年级,多位数的加减.
幼儿园中，大班学会多位数加减法为学龄前幼儿量身定做的，提前渡过小学口算这一关。小孩在幼儿园学习快心算对以后上小学有帮助
孩子们做作业不再用草稿纸,看算直接写答案.
快心算“有别于”珠心算“”手脑算“。西安教师牛宏伟发明的快心算，(牛宏伟老师获得中华人民共和国国家知识产权局颁发的专利证书。专利号；ZL 301174275.受中华人民共和国专利法的专利保护。)主要是通过教材中的一定规则，对幼儿进行加减乘除快速运算训练。”快心算“有助于提高孩子思维和行为的条理性、逻辑性以及灵敏性，锻炼孩子眼、手、脑的同步快速反应，计算方法和中小学数学具有一致性，所以很受幼儿家长的欢迎。
快心算真正与小学数学教材同步的教学模式：
1：会算法--笔算训练，现今我国的教育体制是应试教育，检验学生的标准是考试成绩单，那么学生的主要任务就是应试，答题，答题要用笔写，笔算训练是教学的主线。与小学数学计算方法一致，不运用任何实物计算，无论横式，竖式，连加连减都可运用自如，用笔做计算是启动智慧快车的一把金钥匙。
2：明算理-算理拼玩。会用笔写题，不但要使孩子会算法，还要让孩子明白算理。使孩子在拼玩中理解计算的算理，突破数的计算。孩子是在理解的基础上完成的计算。
3：练速度--速度训练，会用笔算题还远远不够，小学的口算要有时间限定，是否达标要用时间说话，也就是会算题还不够，主要还是要提速。
4：启智慧--智力体操，不单纯地学习计算，着重培养孩子的数学思维能力，全面激发左右脑潜能，开发全脑。经过快心算的训练，学前孩子可以深刻的理解数学的本质(包含)，数的意义(基数，序数，和包含)，数的运算机理(同数位的数的加减，)数学逻辑运算的方式，使孩子掌握处理复杂信息分解方法，发散思维，逆向思维得到了发展。孩子得到一个反应敏锐的大脑。
2、速算二：袖里吞金速算二：央视热播剧《走西口》里豆花多次夸田青会”袖里吞金“速算。(就是计算不借助算盘)！那究竟什么是袖里吞金速算法?
袖里吞金就是一种速算的方法，是我国古代商人发明的一种数值计算方法，古代人的衣服袖子肥大，计算时只见两手在袖中进行，固叫袖里吞金速算。这种计算方法过去曾有一段歌谣流传；”袖里吞金妙如仙，灵指一动数目全，无价之宝学到手，不遇知音不与传“。
袖里吞金速算法就是一种民间的手心算的方法，中国的商贾数学,晋商一面走路一面算账,十个手指就是一把算盘,所以山西人平时总将一双手吞在袖里,怕泄露了他的经济秘密。过去人们为了谋生不会轻易将这种算法的秘笈外传，一种在中华大地上流传了至少400多年名叫”袖里吞金“的.速算方式也濒临失传。
根据有关资料显示，公元1573年，一位名叫徐心鲁的学者，写了一本《珠盘算法》，最早描述了袖里吞金速算；公元1592年，一位名叫程大位的数学家，出版了一本《算法统筹》，首次对袖里吞金进行了详细描述。后来商人尤其是晋商，推广使用了这门古代的速算方法。”袖里吞金“算法是山西票号秘不外传的一门绝技，西安的一些大商家大掌柜的都会这种速算法。
袖里吞金速算表示数的方法是以左手五指设点作为数码盘，每个手指表示一位数，五个手指可表示个、十、百、千、万五位数字。每个手指的上、中、下三节分别表示1-9个数。每节上布置着三个数码，排列的规则是分左、中、右三列，手指左边逆上(从下到上)排列1、2、3：手指中间顺下(从上到下)排列4、5、6：手指右边逆上排列7、8、9。袖里吞金的计算方法是采用心算办法利用大脑形象再现指算计算过程而求出结果的方法。它把左手当作一架五档的虚算盘，用右手五指点按这个虚算盘来进行计算。记数时要用右手的手指点左手相对应的手指。其明确分工是：右手拇指/专点左手拇指，右手食指专点左手食指，右手中指专点左手中指，右手无名指专点左手无名指，右手小指专点左手小指。对应专业分工各不相扰。哪个手指点按数，哪个手指就伸开，手指不点按数时弯屈，表示0。它不借助于任何计算工具，不列运算程序，只需两手轻轻一合，便知答数，可进行十万位以内的任意数的加减乘除四则运算。
袖里吞金'速算，其运算速度(当然要经过一定时间的练习),加减可与电子计算机相媲美,乘除比珠算要快,平方、开平方比笔算快得多。虽然对于初学者来说，用'袖里吞金'计算简单的数据不如计算器快，但熟练掌握这项技能后，计算速度要超过计算器。曾经有人专门计算过'袖里吞金'算法的速度，一个熟练掌握这门技能的人，得数结果为3到4位数的乘法，大约为2秒钟的时间；结果为5到7位数的，约为7秒钟左右；
袖里吞金速算法虽然脱胎于珠算，但与珠算相比，不需要任何的工具，只要使用一双手就可以了。由于”袖里吞金“不用工具、不用眼看等特点，非常适合在野外作业时使用，在黑暗中也可以使用，尤其是对于盲人，更可以通过这种算法来解决一些问题。”俗话说'十指连心'，运用手指来训练计算技能，可以活动筋骨，心灵手巧，手巧促心灵，提高脑力。“
现如今，商人们不用袖里吞金速算法算账了。但是，一些教育工作者，已将这种方法应运于儿童早教领域。西安牛宏伟老师从事教育工作多年，曾对袖里吞金进行改进。使其更简单易学，方便快捷。先后教过几千名儿童学习改进型”袖里吞金“。它在启发儿童智力方面，有着良好效果。袖里吞金--开发孩子的全脑。袖里吞金不是特异功能，而是一种科学的教学方法。它比珠心算还神奇，利用手脑并用来完成加减乘除的快速计算，速度惊人，准确率高。它有效地开发了学生的大脑，激发了学生的潜能。革新袖里吞金速算--全脑手心算---已于5月6日由牛宏伟老师获得中华人民共和国国家知识产权局颁发的专利证书。专利号；ZL 2008301164377.。受中华人民共和国专利法的专利保护。
袖里吞金速算法减少笔算列算式复杂的运算过程，省时省力，提高学生计算速度。能算十万位以内任意数的加减乘除四则算。通过手脑并用来快速完成加减乘除计算，准确率高。经过两三个月的学习，像64983+68496、78×63这样的计算，低年级小朋友们两手一合，答案便能脱口而出。
革新袖里吞金速算法---全脑手心算则是儿童用记在手，算在脑的方法，不用任何计算工具，不列竖式，两手一合，便知答案。这种方法是：将左手的骨节横纹模拟算盘上的算珠档位来计数,把左手作为一架”五档小算盘“用右手来拔珠计算,从而使人的双手成为一个完美的计算器。学生在计算过程中可以运算出十万位的结果，通俗易懂，简单易学，真正达到训练孩子的脑，心，手，提高孩子的运算能力，记忆力和自信心。
3、速算三：蒙氏速算速算三：蒙氏速算是在蒙氏数学基础上的发展与创新，蒙氏数学相对低幼一点，而”蒙氏速算“是针对学前班孩子的，最大优势就是幼小衔接好，与小学数学计算方法一致。适合幼儿园中班大班小朋友及小学一二年级学生学习。
蒙氏速算能使幼儿在拼玩中，深刻理解数字计算的根本原理。从而轻松突破孩子的数学计算关，数字的计算蕴藏着包含，分类，分解合并，归纳，对称逻辑推理等抽象思维，而学前孩子只会图象思维，不会理解和推理，所以学前孩子学习计算是非常困难的。蒙氏速算卡的诞生使数学计算的原理也能以图象的形式显示在孩子面前。孩子理解了算理了，自然计算也就简单了。5和6两个数一拼，不仅答案显示出来，而且还能显示为什么要进位，这就是西安牛宏伟老师最新的发明专利，蒙氏速算(专利号：ZL 2008301164396)，它的一张卡片就包含着数字的写法，数的形状，数的量(基数)和数的包含4个信息。从而轻松带领孩子进入有趣的数字王国。
蒙氏速算--算理简捷，与国家九年义务教育课程标准完全接轨,使4.5岁儿童在一个学期内，可学会万以内加减法的运算.蒙氏速算从最基本的数概念入手一环扣一环，与小学数学计算方法一致。但教学方法简单，学生易学，易接受。蒙氏速算轻松快乐的教学，利用卡通，实物等数字形象，把抽象枯燥的数学概念形象化，把复杂的问题简单化。蒙氏速算是幼小衔接最佳数学课程，提高少儿数学素质的新方法。
4、速算四：特殊数的速算速算四：有条件的特殊数的速算
两位数乘法速算技巧
原理：设两位数分别为10A+B，10C+D,其积为S,根据多项式展开：
S=(10A+B)×(10C+D)=10A×10C+B×10C+10A×D+B×D，而所谓速算，就是根据其中一些相等或互补(相加为十)的关系简化上式，从而快速得出结果。
注：下文中”--“代表十位和个位，因为两位数的十位相乘得数的后面是两个零，请大家不要忘了，前积就是前两位,后积是后两位,中积为中间两位，满十前一,不足补零.
A.乘法速算
一.前数相同的：
1.1.十位是1,个位互补,即A=C=1,B+D=10,S=(10+B+D)×10+A×B
方法：百位为二，个位相乘，得数为后积，满十前一。
例：13×17 13+7=2--(”-“在不熟练的时候作为助记符，熟练后就可以不使用了)
3×7=21
---
221
即13×17=221 1.2.十位是1,个位不互补,即A=C=1,B+D≠10,S=(10+B+D)×10+A×B
方法：乘数的个位与被乘数相加，得数为前积，两数的个位相乘，得数为后积，满十前一。
例：15×17 15+7=22-(”-“在不熟练的时候作为助记符，熟练后就可以不使用了)
5×7=35
---
255
即15×17=255 1.3.十位相同,个位互补,即A=C,B+D=10,S=A×(A+1)×10+A×B
方法：十位数加1，得出的和与十位数相乘，得数为前积，个位数相乘，得数为后积
例：56×54
(5+1)×5=30--
6×4=24
--
3024 1.4.十位相同,个位不互补,即A=C,B+D≠10,S=A×(A+1)×10+A×B
方法：先头加一再乘头两，得数为前积，尾乘尾，的数为后积，乘数相加，看比十大几或小几，大几就加几个乘数的头乘十，反之亦然
例：67×64
(6+1)×6=42 7×4=28 7+4=11 11-10=1 4228+60=4288
--
4288
方法2：两首位相乘(即求首位的平方)，得数作为前积，两尾数的和与首位相乘，得数作为中积，满十进一，两尾数相乘，得数作为后积。
例：67×64 6×6=36--
(4+7)×6=66-
4×7=28
--
4288
二、后数相同的：
2.1.个位是1，十位互补即B=D=1,A+C=10 S=10A×10C+101
方法：十位与十位相乘，得数为前积，加上101.。
--8×2=16--
101
---
1701 2.2.不是很简便个位是1，十位不互补即B=D=1,A+C≠10 S=10A×10C+10C+10A+1
方法：十位数乘积，加上十位数之和为前积，个位为1.。
例：71×91 70×90=63--
70+90=16-
1
--
6461 2.3个位是5，十位互补即B=D=5,A+C=10 S=10A×10C+25
方法：十位数乘积，加上十位数之和为前积，加上25。
例：35×75 3×7+5=26--
25
--
2625 2.4不是很简便个位是5，十位不互补即B=D=5,A+C≠10 S=10A×10C+525
方法：两首位相乘(即求首位的平方)，得数作为前积，两十位数的和与个位相乘，得数作为中积，满十进一，两尾数相乘，得数作为后积。
例：75×95 7×9=63--
(7+9)×5=80-
25
--
7125 2.5.个位相同，十位互补即B=D,A+C=10 S=10A×10C+B100+B2
方法：十位与十位相乘加上个位，得数为前积，加上个位平方。
例：86×26 8×2+6=22--
36
---
2236 2.6.个位相同，十位非互补
方法：十位与十位相乘加上个位，得数为前积，加上个位平方，再看看十位相加比10大几或小几，大几就加几个个位乘十，小几反之亦然
例：73×43 7×4+3=31 9
7+4=11 3109+30=3139
---
3139 2.7.个位相同，十位非互补速算法2
方法：头乘头，尾平方，再加上头加尾的结果乘尾再乘10
例：73×43 7×4=28 9
2809+(7+4)×3×10=2809+11×30=2809+330=3139
---
3139
三、特殊类型的：
3.1、一因数数首尾相同，一因数十位与个位互补的两位数相乘。
方法：互补的那个数首位加1，得出的和与被乘数首位相乘，得数为前积，两尾数相乘，得数为后积，没有十位用0补。
例：66×37
(3+1)×6=24--
6×7=42
--
2442 3.2、一因数数首尾相同，一因数十位与个位非互补的两位数相乘。
方法：杂乱的那个数首位加1，得出的和与被乘数首位相乘，得数为前积，两尾数相乘，得数为后积，没有十位用0补，再看看非互补的因数相加比10大几或小几，大几就加几个相同数的数字乘十，反之亦然
例：38×44
(3+1)*4=12 8*4=32 1632 3+8=11 11-10=1 1632+40=1672
--
1672 3.3、一因数数首尾互补，一因数十位与个位不相同的两位数相乘。
方法：乘数首位加1，得出的和与被乘数首位相乘，得数为前积，两尾数相乘，得数为后积，没有十位用0补，再看看不相同的因数尾比头大几或小几，大几就加几个互补数的头乘十，反之亦然
例：46×75
(4+1)*7=35 6*5=30 5-7=-2 2*4=8 3530-80=3450
--
3450 3.4、一因数数首比尾小一，一因数十位与个位相加等于9的两位数相乘。
方法：凑9的数首位加1乘以首数的补数，得数为前积，首比尾小一的数的尾数的补数乘以凑9的数首位加1为后积，没有十位用0补。
例：56×36 10-6=4 3+1=4 5*4=20 4*4=16
---
2016 3.5、两因数数首不同，尾互补的两位数相乘。
方法：确定乘数与被乘数，反之亦然。被乘数头加一与乘数头相乘，得数为前积，尾乘尾，得数为后积。再看看被乘数的头比乘数的头大几或小几，大几就加几个乘数的尾乘十，反之亦然
例：74×56
(7+1)*5=40 4*6=24 7-5=2 2*6=12 12*10=120 4024+120=4144
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4144 3.6、两因数首尾差一，尾数互补的算法
方法：不用向第五个那么麻烦了，取大的头平方减一，得数为前积，大数的尾平方的补整百数为后积
例：24×36 32 3*3-1=8 6^2=36 100-36=64
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864 3.7、近100的两位数算法
方法：确定乘数与被乘数，反之亦然。再用被乘数减去乘数补数，得数为前积，再把两数补数相乘，得数为后积(未满10补零，满百进一)
例：93×91 100-91=9 93-9=84 100-93=7 7*9=63
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8463 B、平方速算
一、求11~19的平方
同上1.2，乘数的个位与被乘数相加，得数为前积，两数的个位相乘，得数为后积，满十前一
例：17×17 17+7=24-
7×7=49
---
289
三、个位是5的两位数的平方
同上1.3，十位加1乘以十位，在得数的后面接上25。
例：35×35
(3+1)×3=12--
25
--
1225
四、十位是5的两位数的平方
同上2.5，个位加25，在得数的后面接上个位平方。
例：53×53 25+3=28--
3×3=9
--
2809
四、21~50的两位数的平方
求25~50之间的两数的平方时，记住1~25的平方就简单了,11~19参照第一条,下面四个数据要牢记：
21×21=441 22×22=484 23×23=529 24×24=576
求25~50的两位数的平方，用底数减去25，得数为前积，50减去底数所得的差的平方作为后积，满百进1，没有十位补0。
例：37×37 37-25=12--
(50-37)^2=169
--
1369 C、加减法
一、补数的概念与应用
补数的概念：补数是指从10、100、1000…中减去某一数后所剩下的数。
例如10减去9等于1，因此9的补数是1，反过来，1的补数是9。
补数的应用：在速算方法中将很常用到补数。例如求两个接近100的数的乘法或除数，将看起来复杂的减法运算转为简单的加法运算等等。
D、除法速算
一、某数除以5、25、125时
1、被除数÷5
=被除数÷(10÷2)
=被除数÷10×2
=被除数×2÷10 2、被除数÷25
=被除数×4÷100
=被除数×2×2÷100 3、被除数÷125
=被除数×8÷1000
=被除数×2×2×2÷1000
在加、减、乘、除四则运算中除法是最麻烦的一项，即使使用速算法很多时候也要加上笔算才能更快更准地算出答案。因本人水平所限，上面的算法不一定是最好的心算法
[编辑本段]
5、速算五：史丰收速算速算五：史丰收速算
由速算大师史丰收经过钻研发明的快速计算法，是直接凭大脑进行运算的方法，又称为快速心算、快速脑算。这套方法打破人类几千年从低位算起的传统方法，运用进位规律，总结26句口诀，由高位算起，再配合指算，加快计算速度，能瞬间运算出正确结果，协助人类开发脑力，加强思维、分析、判断和解决问题的能力，是当代应用数学的一大创举。
这一套计算法，1990年由国家正式命名为”史丰收速算法“，现已编入中国九年制义务教育《现代小学数学》课本。联合国教科文组织誉之为教育科学史上的奇迹，应向全世界推广。
史丰收速算法的主要特点如下：
⊙从高位算起，由左至右
⊙不用计算工具
⊙不列计算程序
⊙看见算式直接报出正确答案
⊙可以运用在多位数据的加减乘除以及乘方、开方、三角函数、对数等数学运算上
速算法演练实例
Example of Rapid Calculation in Practice
○史丰收速算法易学易用，算法是从高位数算起，记着史教授总结了的26句口诀(这些口诀不需死背，而是合乎科学规律，相互连系)，用来表示一位数乘多位数的进位规律，掌握了这些口诀和一些具体法则，就能快速进行加、减、乘、除、乘方、开方、分数、函数、对数…等运算。
□本文针对乘法举例说明
○速算法和传统乘法一样，均需逐位地处理乘数的每位数字，我们把被乘数中正在处理的那个数位称为「本位」，而从本位右侧第一位到最末位所表示的数称「后位数」。本位被乘以后，只取乘积的个位数，此即「本个」，而本位的后位数与乘数相乘后要进位的数就是「后进」。
○乘积的每位数是由「本个加后进」和的个位数即--
□本位积=(本个十后进)之和的个位数
○那么我们演算时要由左而右地逐位求本个与后进，然后相加再取其个位数。现在，就以右例具体说明演算时的思维活动。
(例题)被乘数首位前补0，列出算式：
7536×2=15072
乘数为2的进位规律是「2满5进1」
7×2本个4，后位5，满5进1，4+1得5 5×2本个0，后位3不进，得0 3×2本个6，后位6，满5进1，6+1得7 6×2本个2，无后位，得2
在此我们只举最简单的例子供读者参考，至于乘3、4…至乘9也均有一定的进位规律，限于篇幅，在此未能一一罗列。
「史丰收速算法」即以这些进位规律为基础，逐步发展而成，只要运用熟练，举凡加减乘除四则多位数运算，均可达到快速准确的目的。
演练实例二
□掌握诀窍人脑胜电脑
史丰收速算法并不复杂，比传统计算法更易学、更快速、更准确，史丰收教授说一般人只要用心学习一个月，即可掌握窍门。
速算法对于会计师、经贸人员、科学家们而言，可以提高计算速度，增加工作效益；对学童而言、可以开发智力、活用头脑、帮助数理能力的增强。
篇5：免疫算法
免疫算法
摘要：本文在分析标准遗传算法的优越性与存在不足的基础上,借鉴生命科学中免疫的概念与理论,提出了一种新的.算法--免疫算法.该算法的核心在于免疫算子的构造,而免疫算子又是通过接种疫苗和免疫选择两个步骤来完成的.理论证明免疫算法是收敛的,并结合TSP问题,提出了免疫疫苗的选取与免疫算子的构造方法.最后,用免疫算法对75城市的TSP问题进行了仿真计算,并将其计算过程与标准遗传算法进行了对比,结果表明该算法对减轻遗传算法后期的波动现象具有明显的效果,同时使收敛的速度有较大的提高. 作者： 王磊潘进焦李成 Author： WANG Lei PAN Jin JIAO Li-cheng 作者单位： 西安电子科技大学雷达信号处理国家重点实验室,西安,710071 期 刊： 电子学报 ISTICEIPKU Journal： ACTA ELECTRONICA SINICA 年，卷(期)： , 28(7) 分类号： O224 关键词： 免疫算法 抗体 收敛性 TSP问题 机标分类号： TP3 TP1 机标关键词： 免疫算法 标准遗传算法 免疫算子 收敛 生命科学 免疫疫苗 免疫选择 理论证明 接种疫苗 计算过程 构造方法 仿真计算 波动现象 选取 基础 概念 城市 基金项目： 国家自然科学基金，国家高技术研究发展计划(863计划)篇6：面对新的百度算法我们应该改变什么
SEO越来越难做了，这样的呼声愈演愈烈，在一定程度上影响了不少SEO从业者，是的，百度算法频频更新，SEO行业将不再是所谓的低门槛职业了，对 SEO从业者的技能和心态要求更高了，未来SEO工作不仅仅是发发外链、伪原创下内容就行了，搜索引擎对内容的要求，对外链的要求越来越高了，SEO确实 很难做了，前段时间笔者写过一篇文章，标题是搜索引擎频频更新算法:未来SEO行业将被压缩，这应该是必然的。我想很多SEO从业者都想过转行，不过提醒 大家转行有风险，考虑需周详!眼高手低是我们这一代年轻人的通病，当然年轻人有年轻人的浮躁，不过做SEO我们得做好心理准备，很多时候我们无力控制。面 对搜索引擎的大幅度更新，整个SEO行业更应该保持冷静，去努力适应这种变化。从SEO从业人员到SEO公司或团队，我们都应该去冷静下来，思考自己的出 路。
SEO从业人员：我们需磨练自己的心态
心态这东西已经谈了很多，对于我们这些80后、90后的年轻人，我们确实需要磨练，站被K了也没大的事，一时的情绪肯定是有的，但只要是正规做SEO 的， 那种被K的网站很难恢复过来，SEO的可控性很难做到，那样的SEO人肯定是高手，SEO新手们第一步要搞清楚SEO是什么?自己能不能坚持做下去，自己 喜不喜欢做这行。麻木的做SEO你肯定很难进步，SEO就是实验、改进的过程，是一种竞争游戏。百度第一页就那么几个位置，不是你被挤下去就是对手被挤下 去。若感觉做这行实在太痛苦，那就别耽误时间了，考虑好就转换吧。若喜欢互联网，喜欢做网站，那就继续坚持，努力提高自己吧，
SEO优化公司：我们需调整策略
不夸张的说真正专门做SEO服务的公司其实不多，多数二线、三线城市的SEO公司，其实业务主要包括：网站建设、虚拟主机、网站优化，这三个方面，现 在我 们都知道低端的SEO服务都白菜价了，主要提供SEO服务的网络公司现在也应该改变自己的策略了，包括以往的SEO策略，搜索引擎算法更新，企业站优化更 需要优质的内容，大量发布垃圾外链的时代已经过去了，如何做好企业站的内容建设，如何与客户沟通好，需要我们去尝试和创新，比如内容方面可以与一些信誉好 的软文工作室合作等，在服务扩展方面，有能力和资金的是否该考虑建立专业的网络营销团队。
SEO技术缩水，SEO思维最重要
SEO是技术还是艺术，我不想纠结这个问题，应该称为SEO流量技术或者SEO流量艺术，目的就是流量，更多有转化率的流量，自然我们都清楚需要大量 的长 尾词，而这些大量的长尾词如何挖掘，如何建立长尾词词库，如何做好内容建设，这些问题需要SEO主管去分配好工作内容，当然还要借助于一些软件或程序。比 如：企业站本身内容比较少，收录也就几十条，如何做大量的长尾词，处理这些问题先从用户的角度考虑，用户需要什么样的内容，什么样的服务。从某个方面 讲，SEO技术确实要缩水，优化的痕迹不能过于明显，新站尤其如此。
石头感觉我们最缺乏的是SEO思维，不是SEO技术，怎么样才能获得更多的SEO流量，内容如何做才能增加用户的停留时间，页面设计如何才能更符合你 的用 户流量习惯，未来SEO行业最需要改变的是思维，我们这些SEO人员的SEO思维。我是老男孩SEO工作室的石头，泛泛而谈，希望与大家一起讨论，时间不 早了，就聊这么多。
篇7：人生算法高中作文
人生算法高中作文
在《西游记》的故事中，师徒几人一路历尽苦难，他们的坎坷总是不断增加，但与此同时，他们的阅历，他们的经验也在不断积累，功德也一点点地沉淀，最终他们达成了目标。其实人生也是一个历经磨难的漫长的过程，在这个旅途中，我们不断地做着加法。
为什么说人生是一道加法呢？其实就仿佛是烹一道佳肴，每加进一种佐料，就加进了一种味道，人生就是这一道菜，随着不同的味道不停地加入，慢慢地，酸甜苦辣，构成人生百味。而不同的人，“烹”出的人生又会有不一样的味道。读一本书，品一杯酒，听一段音乐，不知不觉中都在给自己增加新的'体验，新的记忆，如果你回首，会看到自己的加法已经是一串很长的式子。
有一位哲人说：“你有一种思想，我有一种思想，如果我们交换，则我们都会有两种思想。”没错，这不也是一种加法吗？人生当中，我们遇到不同的人，听到不同的声音，知道了不同的人有不同的见解，我们不断地充实自己，做着加法。
然而我们该怎样做好人生的这道加法呢？这里面蕴含着许多智慧。
我们首先要决定的，是加什么。著名作家沈从文先生小的时候经常逃学，你一定以为他的人生在做减法，其实不然。在那个年代，沈从文的课本上只有几个大字，他的任务就是习字。然而年少的沈从文并不满足于学会写几个字，在他的眼里，真正需要学的是身边的人和事，是社会。他在加，加的不仅是课本上的知识，更是对人情世故的体察，对社会的思考。他去看磨坊里的工人做工，他在加；他去看铁如何被打成农具，他在加；他去看牢狱里的罪犯如何戴着脚镣穿过人群，他也在加。如此说来，他广泛地加，逐渐地形成了自己对世界的思考，形成了他的人生观。但也并非什么都可以被加进人生，去伪存真才是真正的加法。
决定了加些什么，接下来就是如何加的问题了。笔者认为，人生的加法要慢慢地加，享受加的过程，即品味人生。这样，人生的加法才有意义。
就在不久前，我国知名的导演艺术家谢晋在老家与世长辞。他曾经说，艺术就是要前进一步，再前进一步，会有更加开阔的境界。一张道具照片，要三番五次才能完成。这也是一种加法的智慧，即加无止境。是啊，人生的加法似乎是永远没有最终的等号的，因为我们对人生的思索永无休止。
加法人生，百味体验，你加了多少？
篇8：磁盘调度算法
磁盘表面覆盖着磁性物质，信息记录在磁表面上，固定头磁盘的每个磁道单独有一个磁头，这样就能使得计算机可以很快地从一个磁道转换到另一个磁道。但是这需要大量的头，设备成本很高。更通用的方式是每个盘面只有一个头，让它从一道移向另一道。这种动头设备需要硬件设备移动头。
磁盘一般用于文件存储，设计原则是：成本低、容量大、速度高。扩大存储容量：a.增加每英寸磁道数目; b. 双面记录。
存取盘块中的信息一般要有三部分时间：系统首先要把磁头移到相应的道上或柱面上，这个时间叫做寻道时间;一旦磁头到达指定磁道，必须等待所需要的扇区转到读/写头下，这个延迟时间叫做旋转延迟时间;最后，信息实际在磁盘和内存之间进行传送也要花费时间，这部分时间叫做传送时间。一次磁盘服务的总时间就是这三者之和。
要使磁盘服务尽可能地快，操作系统要提供合适的调度算法，改善磁盘服务的平均时间。
进程需要和磁盘交换信息时必须要操作系统发出系统调用，对磁盘的请求一般要有下述几部分内容：
1. 输入和输出;
2. 磁盘地址（驱动器、柱面、面号、扇区）;
3. 内存地址;
4. 传送长度。
篇9：磁盘调度算法
任何调度算法的性能都紧紧的依赖于I/O请求的数量和类型，对于磁盘负荷很重的系统来说选择电梯算法和C-SCAN算法更为合适。在极个别情况下，若队列中很少有对于一个未完成的请求，那么所有算法实际上都是等效的。研究表明，通常情况下队列中仅有一个请求。这时，FCFS也是很合适的算法。
磁盘服务的请求受文件分配方式的影响很大。读连续文件的程度将产生大量的在盘上挤在一起的请求，磁头的移动有限。而对于串连或索引文件来说，可能涉及在盘上广泛分配的盘块，要靠减少磁头移动来获取较好的磁盘使用效率。
目录和索引块的位置对I/O请求的队列有很重要的影响。如果文件的数据和它的目录项在盘上的位置相距很远，则磁头移动距离很长。如果把目录和索引块放在缓存中，则可明显减少磁头的移动，尤其对读请求更是如此。
以上仅考虑寻道距离对调度算法的影响。但对于现代磁盘，旋转延迟几乎接 均寻道时间。然而操作系统很难通过调度来改善旋转延迟时间，因为逻辑块的物理位置对外并未公布。当然，磁盘制造商通过在控制器硬件中实现调度算法可以缓减这个问题。
篇10：磁盘调度算法
1、先来先服务调度（FCFS）
FCFS 算法是优先为最先到达的请求服务。例如，有如下请求磁盘服务队列，要访问的磁道数分别是：
98，183，37，122，14，124，65，67
排在前面的是先到达的请求，假设磁头目前停留在53磁道上，按照先来先服务的算法，接下来磁头的移动顺序依次是：
53—>98—>183—>37—>122—>14—>124—>65—>67
这个过程总共移动了（98-53）+（183-98）+（183-37）+（122-37）+（122-14）+（124-14）+（124-65）+（67-65）=640个磁道
这种调度法产生的磁头移动服务太大，磁头频繁的大幅度移动，容易产生机械振动和误差，对使用寿命有损害。所以，要设计好的算法来减少磁头移动幅度，减少服务时间，改善磁盘的吞吐量。
2、最短寻道时间优先法（SSTF）
??优先服务接近于磁头当前位置的请求。SSTF从本质上将是SJF（最短作业优先算法）调度的形式。使用SSTF调度算法，上面那个请求队列的执行顺序是：
??53—>65—>67—>37—>14—>98—>122—>124—>183
总共移动了236个磁道，比FCFS的三分之一多一点，明显改善了磁盘服务，
??但是这种算法并不是最优的。例如，若把磁头从53道移动到37道（尽管不是靠的最近的），然后移动到14，接下去是65，67，98，122，124，183，总共移动了208个磁道<236。
??SSTF也可能导致某些请求长期得不到服务（即“饥饿”问题）。如果当前磁头附近总会不断的到来新的请求，那么距离磁头远的请求将会一直等待下去。
3、扫描法（SCAN）
由于请求服务的队列具有动态性质，总会有新的请求到达 ，因此可采用扫描算法。读/写磁头从磁盘的一端出发，向另一端移动，遇到所需的磁道时就进行服务，直至到达磁盘的另一端。在另一端上，磁头移动方向反过来，继续做下面的服务。这样磁头就连续从盘的一端扫到另一端。
根据前面的例子，但要知道磁头移动的方向和它最近的位置。如果磁头向0道方向移动，则先为37道和14道服务。到达0道，磁头移动方向反过来，并移向磁盘的另一端，接下来服务序列分别是65，67，98，122，124，183。
在具体实现算法时，没有必要让磁头总是从磁盘的一端移到另一端。更通常的做法是：磁头仅移到每个方向上最远的请求磁道上，一旦在当前方向上没有进一步的服务请求了，磁头的移动方向就会反过来，继续为下面的请求服务。这种算法也称为“电梯算法”。例如上面的例子，磁头服务了37，14后发现前面没有新的请求了，就不会向前继续移动到0道，立即掉头服务65道……
这种算法会产生的问题是：假定对磁道的请求是均匀分布的，当磁头到达一方最远端并反过方向时，立即落在磁盘后面的请求相对而言很少，因为这些磁道刚刚得到过服务，而在盘的另一端却有较多的请求，其等待的时间也最长。
4、巡回扫描法（C-SCAN）
C-SCAN是SCAN的变种，可使得等待的时间变的均匀。与SCAN的区别是，它移动到一端，方向放过来，但是在返回的过程中不进行服务，就是直接从一端切换到另一段，然后再按照刚才的方向移动，遇到请求的磁道就服务。例如上面的例子，先向0道移动，53–>37–>14，然后反方向，换到另一端，183–>124–>122–>98–>67–>65。
篇11：百度算法面试题
算法1: 1.在字典中查找单词 字典采用27叉树组织,每个节点对应一个字母,查找就是一个字母 一个字母匹配.算法时间就是单词的长度k. 2.纠错算法 情况:当输入的最后一个字母不能匹配时就提示出错,简化出错处理，动态提示可能 处理方法: (a)当前字母前缺少了一个字母：搜索树上两层到当前的匹配作为建议; (b)当前字母拼写错误：当前字母的键盘相邻作为提示;(只是简单的描述，可 以有更多的)根据分析字典特征和用户单词已输入部分选择(a),(b)处理复杂性分析：影响算法的效率主要是字典的实现与纠错处理 (a)字典的实现已有成熟的算法，改进不大，也不会成为瓶颈; (b)纠错策略要简单有效 ,如前述情况，是线性复杂度; (3)改进策略选择最是重要，可以采用统计学习的方法改进。 问题4 寻找热门查询：搜索引擎会通过日志文件把用户每次检索使用的所有检索串都记录下来，每个查询串的长度为1-255字节。假设目前有一千万个记录，这些查询串的重复度比较高，虽然总数是1千万，但如果除去重复后，不超过3百万个。一个查询串的重复度越高，说明查询它的用户越多，也就是越热门。请你统计最热门的10个查询串，要求使用的内存不能超过1G。(1)请描述你解决这个问题的思路;(2)请给出主要的处理流程，算法，以及算法的复杂度。 答案： (1)思路：用哈希做 (2)首先逐次读入查询串，算哈希值，保存在内存数组中，同时统计频度(注意值与日志项对应关系)选出前十的频度，取出对应的日志串，简单不过了。哈希的设计是关键。 问题5 集合合并：给定一个字符串的集合，格式如：{aaa bbb ccc}， {bbb ddd}，{eee fff}，{ggg}，{ddd hhh}要求将其中交集不为空的集合合并，要求合并完成后的集合之间无交集，例如上例应输出{aaa bbb ccc ddd hhh}，{eee fff}， {ggg}(1)请描述你解决这个问题的思路;(2)请给出主要的处理流程，算法，以及算法的复杂度(3)请描述可能的改进(改进的方向如效果，性能等等，这是一个开放问题)。 答案： (1)思路：先将集合按照大小排列后,优先考虑小的集合是否与大的集合有交集。有就合并，如果小集合与所有其他集合都没有交集则独立。独立的集合在下一轮的比较中不用考虑。这样就可以尽量减少字符串的比较次数。当所有集合都独立的时候，就终止。 (2)处理流程：1.将集合按照大小排序，组成集合合并待处理列表2.选择最小的集合，找出与之有交集的集合，如果有，合并之;如果无，则与其它集合是独立集合，从待处理列表 中删除。3.重复直到待处理列表为空 算法2： 1、将集合按照大小从小到大排序,组成待处理的集合列表。 2、取出待处理集合列表中最小的集合，对于集合的每个元素，依次在其他集合中搜索是否有此元素存在： 1>若存在，则将此小集合与大集合合并，并根据大小插入对应的位置 。转3。 2>若不存在，则在该集合中取下一个元素。如果无下一个元素，即所有元素都不存在于其他集合。则表明此集合独立，从待处理集合列表中删除。并加入结果集合列表。转3。 3、如果待处理集合列表不为空，转2。如果待处理集合列表为空，成功退出，则结果集合列表就是最终的输出。算法复杂度分析：假设集合的个数为n，最大的集合元素为m排序的时间复杂度可以达到n*log(n)然后对于元素在其他集合中查找，最坏情况下为(n-1)*m查找一个集合是否与其他集合有交集的最坏情况是m*m*(n-1)合并的时间复杂度不会超过查找集合有交集的最坏情况。所以最终最坏时间复杂度为O(m*m*n*n)需要说明的是：此算法的平均时间复杂度会很低，因为无论是查找还是合并，都是处于最坏情况的概率很小，而且排序后优先用最小集合作为判断是否独立的对象，优先与最大的集合进行比较，这些都最大的回避了最坏情况。3)可能的改进：首先可以实现将每个集合里面的字符串按照字典序进行排列，这样就可以将查找以及合并的效率增高。另外，可能采取恰当的数据结构也可以将查找以及合并等操作的效率得到提高。
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篇12：蚁群算法
蚁群算法
蚁群算法是一种仿生类非线性优化算法,具有并行性、正反馈性和全局极小搜索能力强等特点.蚁群算法的机理是:生物界中的蚂蚁在搜寻食物源时,能在其走过的路径上释放一种蚂蚁特有的分泌物信息素,使得一定范围内的其他蚂蚁能够觉察并影响其行为.当某些路径上走过的蚂蚁越来越多时,留下的这种信息素轨迹也越多,以至信息素强度增大,使后来蚂蚁选择该路径的.概率也越高,从而更增加了该路径的信息素强度.为了将起源于离散网络路径优化的原始蚁群算法思想用于连续函数优化的地球物理反演问题,必须对有关实施细节进行改造和修正,本文基于网格划分策略的连续域蚁群算法实现了连续域大地电磁蚁群算法.通过选择蚂蚁数、信息素挥发系数等参数,利用三层K型模型和四层HA型模型进行数值试验,结果表明,蚁群算法可以稳定收敛,反演结果接近理论模型.
作 者：王书明 刘玉兰 王家映 Wang Shuming Liu Yulan Wang Jiaying 作者单位：王书明,Wang Shuming(中国地质大学,地球物理与空间信息学院,武汉,430074;University,of,Utah,Salt,Lake,City,84112,U.S.A)刘玉兰,Liu Yulan(东方地球物理勘探有限责任公司,涿州,072751)
王家映,Wang Jiaying(中国地质大学,地球物理与空间信息学院,武汉,430074)
刊 名：工程地球物理学报 英文刊名：CHINESE JOURNAL OF ENGINEERING GEOPHYSICS 年，卷(期)： 6(2) 分类号：P631 关键词：蚁群算法 非线性 反演 地球物理篇13：排序算法（一）
进入找工作倒计时状态了，计划好好复习一下数据结构和相关算法，预计用两天时间把见过的排序算法整理下，首先看一下时间复杂度为O（n2）的算法，
首先参考大话数据结构定义一个链表类：
#include 冒泡排序法： /** *冒泡排序即相邻的两者相互比较，根据需求把较大的或较小的前移或后移 *记住，两两相邻的比较是冒泡排序的特点之一 */void BubbleSort1(SqList* list){//每次遍历时把较大者后移 int length=list->length; while(length>0) { for(int i=0;i 选择排序法： /** *选取排序即每次在未排序队列当中选取一个最小值，然后与第i个值进行交换，直至i为length为止； *当然，也可以选取最大值把到后面，根据需求而定 */void selectSort(SqList* list){ for (int i = 0; i < list->length; ++i) { int min = list->data[i]; int pos = i; for (int j = i+1; j < list->length; ++j) { if (list->data[j] < min) { min = list->data[j]; pos = j; } } if (pos != i) { swap(list->data[i], list->data[pos]); } }} 简单插入排序法： /** *遍历链表，把每个元素插入到正确位置 */void InsertSort1(SqList *list){ for (int i = 1; i < list->length; ++i) { int j = i - 1; for (; j >=0; j--) { if (list->data[i] >list->data[j]) break; } int tmp = list->data[i]; for (int k = i; k >j+1; --k) { list->data[k] = list->data[k - 1]; } list->data[j + 1] = tmp; }}void InsertSort2(SqList *list){ for (int i = 1; i < list->length; ++i) { if (list->data[i] < list->data[i - 1]) { int tmp = list->data[i]; int j = i-1; for (; j >= 0 && list->data[j] >tmp; --j) {//查找的同时，进行后移操作 list->data[j + 1] = list->data[j]; } list->data[j + 1] = tmp; } }} 希尔排序法（简单插入排序的改进）： /** *希尔排序是插入排序的一种改进，可以理解为把一个数组分成几个小的数组进行插入排序，再合并使原数组基本有序， *希尔排序一个很关键的步骤是增量的选取，合适的增量能够提高排序效率，但不合适的增量可能会导致程序崩溃或结果错误。 *其次，希尔排序也不是一个稳定的排序算法，因为它是跳跃插入排序的。 *希尔排序只是比前面几种O(n2)的效果稍好，并不会优于后面要提到的快速排序等算法。 */void ShellSort(SqList* list){ int increment = list->length; do{ increment = increment / 3 + 1; for (int i = increment + 1; i < list->length; ++i) { if (list->data[i] < list->data[i - increment]) { int tmp = list->data[i]; int j = i - increment; for (; j >= 0 && list->data[j] >tmp; j -= increment) { list->data[j + increment] = list->data[j]; } list->data[j + increment] = tmp; } } } while (increment >1);}
篇14：子网掩码二进制算法
子网掩码是用来判断任意两台计算机的IP地址是否属于同一子网络的根据，
最为简单的理解就是两台计算机各自的IP地址与子网掩码进行AND运算后，如果得出的结果是相同的，则说明这两台计算机是处于同一个子网络上的，可以进行直接的通讯。就这么简单。
请看以下示例：
运算演示之一：aa
I P 地址 192.168.0.1
子网掩码 255.255.255.0
AND运算
转化为二进制进行运算：
I P 地址 11000000.10101000.00000000.00000001
子网掩码 11111111.11111111.11111111.00000000
AND运算
11000000.10101000.00000000.00000000
转化为十进制后为：
192.168.0.0
运算演示之二：
I P 地址 192.168.0.254
子网掩码 255.255.255.0
AND运算
转化为二进制进行运算：
I P 地址 11000000.10101000.00000000.11111110
子网掩码 11111111.11111111.11111111.00000000
AND运算
11000000.10101000.00000000.00000000
转化为十进制后为：
192.168.0.0
运算演示之三：
I P 地址 192.168.0.4
子网掩码 255.255.255.0
AND运算
转化为二进制进行运算：
I P 地址 11000000.10101000.00000000.00000100
子网掩码 11111111.11111111.11111111.00000000
AND运算
11000000.10101000.00000000.00000000
转化为十进制后为：
192.168.0.0
通过以上对三组计算机IP地址与子网掩码的AND运算后，我们可以看到它运算结果是一样的。均为192.168.0.0
所以计算机就会把这三台计算机视为是同一子网络，然后进行通讯的。我现在单位使用的代理服务器，内部网络就是这样规划的。
也许你又要问，这样的子网掩码究竟有多少了IP地址可以用呢？你可以这样算。
根据上面我们可以看出，局域网内部的ip地址是我们自己规定的（当然和其他的ip地址是一样的），这个是由子网掩码决定的通过对255.255.255.0的分析。可得出：
前三位IP码由分配下来的数字就只能固定为192.168.0 所以就只剩下了最后的一位了，那么显而易见了，ip地址只能有（2的8次方-1），即256-1=255一般末位为0或者是255的都有其特殊的作用。
那么你可能要问了:如果我的子网掩码不是255.255.255.0呢？你也可以这样做啊假设你的子网掩码是255.255.128.0
那么你的局域网内的ip地址的前两位肯定是固定的了（什么，为什么是固定的？你看上边不就明白了吗？・#￥）
这样，你就可以按照下边的计算来看看同一个子网内到底能有多少台机器 1、十进制128 = 二进制1000 0000
2、IP码要和子网掩码进行AND运算
3、
I P 地址 00010000.01001001.1*******.********
子网掩码 11111111.11111111.10000000.00000000
AND运算
00010000.01001001.10000000.00000000
转化为十进制后为：
16 . 73 . 128 . 0
4、可知我们内部网可用的IP地址为：
00010000.01001001.10000000.00000000
到
00010000.01001001.11111111.11111111
5、转化为十进制：
16.73.128.0 到 16.73.255.255
6、0和255通常作为网络的内部特殊用途，
通常不使用。
7、于是最后的结果如下：我们单位所有可用的IP地址为：
192.168.128.1-192.168.128.254
192.168.129.1-192.168.129.254
192.168.130.1-192.168.130.254
192.168.131.1-192.168.131.254
. . . . . . . . . . . . .
192.168.139.1-192.168.139.254
192.168.140.1-192.168.140.254
192.168.141.1-192.168.141.254
192.168.142.1-192.168.142.254
192.168.143.1-192.168.143.254
. . . . . . . . . . . . .
192.168.254.1-192.168.254.254
192.168.255.1-192.168.255.254
8、总数为(255-128+1)*(254-1+1) =128 * 254 = 32512
FAINT!!!!@#!@把我们公司都买了还买不了这么多的机器呢！・￥！・#
9、看看的结果是否正确
(1)、设定IP地址为192.168.128.1
Ping 192.168.129.233通过测试
访问192.168.129.233可以显示出主页
(2)、设定IP地址为192.168.255.254
Ping 192.168.129.233通过测试
访问192.168.129.233可以显示出主页
10、结论
以上证明我们的结论是对的。
现在你就可以看你的子网中能有多少台机器了
255.255.255.128
分解：
11111111.11111111.11111111.1000000
所以你的内部网络的ip地址只能是
xxxxxxxx.xxxxxxxx.xxxxxxxx.0???????
到
xxxxxxxx.xxxxxxxx.xxxxxxxx.01111111
是否能懂不懂的话联系我：itfk121@163.com
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