新數學演算法

❶ 數學演算法結構

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。
演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。
形式化演算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題，並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義為形式化演算法的情況。
一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：

有窮性
（Finiteness）
演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；

確切性
(Definiteness)
演算法的每一步驟必須有確切的定義；

輸入項
(Input)
一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件；

輸出項
(Output)
一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；

可行性
(Effectiveness)
演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。
一、數據對象的運算和操作：計算機可以執行的基本操作是以指令的形式描述的。一個計算機系統能執行的所有指令的集合，成為該計算機系統的指令系統。一個計算機的基本運算和操作有如下四類：[1]
1.算術運算：加減乘除等運算
2.邏輯運算：或、且、非等運算
3.關系運算：大於、小於、等於、不等於等運算
4.數據傳輸：輸入、輸出、賦值等運算[1]
二、演算法的控制結構：一個演算法的功能結構不僅取決於所選用的操作，而且還與各操作之間的執行順序有關。
演算法可大致分為基本演算法、數據結構的演算法、數論與代數演算法、計算幾何的演算法、圖論的演算法、動態規劃以及數值分析、加密演算法、排序演算法、檢索演算法、隨機化演算法、並行演算法，厄米變形模型，隨機森林演算法。
演算法可以宏泛地分為三類：
一、有限的，確定性演算法 這類演算法在有限的一段時間內終止。他們可能要花很長時間來執行指定的任務，但仍將在一定的時間內終止。這類演算法得出的結果常取決於輸入值。
二、有限的，非確定演算法 這類演算法在有限的時間內終止。然而，對於一個（或一些）給定的數值，演算法的結果並不是唯一的或確定的。
三、無限的演算法 是那些由於沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數據滿足而不終止運行的演算法。通常，無限演算法的產生是由於未能確定的定義終止條件。
希望我能幫助你解疑釋惑。

❷ 關於數學演算法,總結公式

1、 每份數×份數＝總數 總數÷每份數＝份數總數÷份數＝每份數
2、 1倍數×倍數＝幾倍數 幾倍數÷1倍數＝倍數幾倍數÷倍數＝1倍數
3、 速度×時間＝路程 路程÷速度＝時間 路程÷時間＝速度
4、 單價×數量＝總價 總價÷單價＝數量 總價÷數量＝單價
5、 工作效率×工作時間＝工作總量 工作總量÷工作效率＝工作時間工作總量÷工作時間＝工作效率
6、 加數＋加數＝和 和－一個加數＝另一個加數
7、 被減數－減數＝差 被減數－差＝減數 差＋減數＝被減數
8、 因數×因數＝積 積÷一個因數＝另一個因數
9、 被除數÷除數＝商 被除數÷商＝除數 商×除數＝被除數

小學數學圖形計算公式
1 、正方形 C周長 S面積 a邊長 周長＝邊長×4 C=4a 面積=邊長×邊長 S=a×a
2 、正方體 V:體積 a:棱長 表面積=棱長×棱長×6 S表=a×a×6 體積=棱長×棱長×棱長 V=a×a×a
3 、長方形
C周長 S面積 a邊長
周長=(長+寬)×2
C=2(a+b)
面積=長×寬
S=ab
4 、長方體
V:體積 s:面積 a:長 b: 寬 h:高
(1)表面積(長×寬+長×高+寬×高)×2
S=2(ab+ah+bh)
(2)體積=長×寬×高
V=abh
5 三角形
s面積 a底 h高
面積=底×高÷2
s=ah÷2
三角形高=面積 ×2÷底
三角形底=面積 ×2÷高
6 平行四邊形
s面積 a底 h高
面積=底×高
s=ah
7 梯形
s面積 a上底 b下底 h高
面積=(上底+下底)×高÷2
s=(a+b)× h÷2
8 圓形
S面積 C周長 ∏ d=直徑 r=半徑
(1)周長=直徑×∏=2×∏×半徑
C=∏d=2∏r
(2)面積=半徑×半徑×∏
9 圓柱體
v:體積 h:高 s;底面積 r:底面半徑 c:底面周長
(1)側面積=底面周長×高
(2)表面積=側面積+底面積×2
(3)體積=底面積×高
（4）體積＝側面積÷2×半徑
10 圓錐體
v:體積 h:高 s;底面積 r:底面半徑
體積=底面積×高÷3
總數÷總份數＝平均數
和差問題的公式
(和＋差)÷2＝大數
(和－差)÷2＝小數
和倍問題
和÷(倍數－1)＝小數
小數×倍數＝大數
(或者 和－小數＝大數)
差倍問題
差÷(倍數－1)＝小數
小數×倍數＝大數
(或 小數＋差＝大數)
植樹問題
1 非封閉線路上的植樹問題主要可分為以下三種情形:
⑴如果在非封閉線路的兩端都要植樹,那麼:
株數＝段數＋1＝全長÷株距－1
全長＝株距×(株數－1)
株距＝全長÷(株數－1)
⑵如果在非封閉線路的一端要植樹,另一端不要植樹,那麼:
株數＝段數＝全長÷株距
全長＝株距×株數
株距＝全長÷株數
⑶如果在非封閉線路的兩端都不要植樹,那麼:
株數＝段數－1＝全長÷株距－1
全長＝株距×(株數＋1)
株距＝全長÷(株數＋1)
2 封閉線路上的植樹問題的數量關系如下
株數＝段數＝全長÷株距
全長＝株距×株數
株距＝全長÷株數
盈虧問題
(盈＋虧)÷兩次分配量之差＝參加分配的份數
(大盈－小盈)÷兩次分配量之差＝參加分配的份數
(大虧－小虧)÷兩次分配量之差＝參加分配的份數
相遇問題
相遇路程＝速度和×相遇時間
相遇時間＝相遇路程÷速度和
速度和＝相遇路程÷相遇時間
追及問題
追及距離＝速度差×追及時間
追及時間＝追及距離÷速度差
速度差＝追及距離÷追及時間
流水問題
順流速度＝靜水速度＋水流速度
逆流速度＝靜水速度－水流速度
靜水速度＝(順流速度＋逆流速度)÷2
水流速度＝(順流速度－逆流速度)÷2
濃度問題
溶質的重量＋溶劑的重量＝溶液的重量
溶質的重量÷溶液的重量×100%＝濃度
溶液的重量×濃度＝溶質的重量
溶質的重量÷濃度＝溶液的重量
利潤與折扣問題
利潤＝售出價－成本
利潤率＝利潤÷成本×100%＝(售出價÷成本－1)×100%
漲跌金額＝本金×漲跌百分比
折扣＝實際售價÷原售價×100%(折扣＜1)
利息＝本金×利率×時間
稅後利息＝本金×利率×時間×(1－20%)

長度單位換算
1千米=1000米 1米=10分米
1分米=10厘米 1米=100厘米
1厘米=10毫米
面積單位換算
1平方千米=100公頃
1公頃=10000平方米
1平方米=100平方分米
1平方分米=100平方厘米
1平方厘米=100平方毫米
體(容)積單位換算
1立方米=1000立方分米
1立方分米=1000立方厘米
1立方分米=1升
1立方厘米=1毫升
1立方米=1000升
重量單位換算
1噸=1000 千克
1千克=1000克
1千克=1公斤
人民幣單位換算
1元=10角
1角=10分
1元=100分
時間單位換算
1世紀=100年 1年=12月
大月(31天)有:1\3\5\7\8\10\12月
小月(30天)的有:4\6\9\11月
平年2月28天, 閏年2月29天
平年全年365天, 閏年全年366天
1日=24小時 1時=60分
1分=60秒 1時=3600秒

小學數學幾何形體周長 面積 體積計算公式

1、長方形的周長=（長+寬）×2 C=(a+b)×2

2、正方形的周長=邊長×4 C=4a

3、長方形的面積=長×寬 S=ab

4、正方形的面積=邊長×邊長 S=a.a= a

5、三角形的面積=底×高÷2 S=ah÷2

6、平行四邊形的面積=底×高 S=ah

7、梯形的面積=（上底+下底）×高÷2 S=（a＋b）h÷2

8、直徑=半徑×2 d=2r 半徑=直徑÷2 r= d÷2

9、圓的周長=圓周率×直徑=圓周率×半徑×2 c=πd =2πr

❸ 數學 演算法

演算法是用來解決*一類*問題的，而不是一個具體的問題。如果說是要判斷任意函數在定義域上的單調性，這一類問題就有演算法了。

❹ 數學演算法有哪些

不知道你具體要什麼內容
四則運算、指數、對數、開方、積分、微分、求導、二次積分、高階導數、偏微分、傅立葉變換、拉普拉斯變換、級數、極限、三角函數運算......太多了

❺ 孩子學數學的快速心演算法

加法心算

1、分裂再湊整數加法；

比如；8+5＝13，先把「5」分裂成「」和「3」；那麼就是8+2+3＝10；

❻ 數學演算法

main()
{
long f1,f2;
int i;
f1=f2=1;
for(i=1;i<=20;i++)
{ printf("%12ld %12ld",f1,f2);
if(i%2==0) printf("\n");/*控制輸出，每行四個*/
f1=f1+f2; /*前兩個月加起來賦值給第三個月*/
f2=f1+f2; /*前兩個月加起來賦值給第三個月*/
}
}

有一對兔子，從出生後第3個月起每個月都生一對兔子，小兔子長到第三個月後每個月又生一對兔子，假如兔子都不死，問每個月的兔子總數為多少？

斐波那契數列

斐波那契①是中世紀佔主導地位的數學家之一，他在算術、代數和幾何等方面多有貢獻．他生於比薩的列奧納多家族（1175—1250），是一位義大利海關設在南部非洲布吉亞的官員的兒子．由於他父親的工作，使他得以游歷了東方和阿拉伯的許多城市．而在這些地區，斐波那契熟練地掌握了印度—阿拉伯的十進制系統，該系統具有位置值並使用了零的符號．在那時，義大利仍然使用羅馬數字進行計算．斐波那契看到了這種美麗的印度—阿拉伯數字的價值，並積極地提倡使用它們．公元1202年，他寫了《算盤書》一書，這是一本廣博的工具書，其中說明了怎樣應用印度—阿拉伯數字，以及如何用它們進行加、減、乘、除計算和解題，此外還對代數和幾何進行了進一步的探討．義大利商人起初不願意改變老的習慣，後來通過對阿拉伯數字不斷地接觸，加上斐波那契和其他數學家的工作，終使印度—阿拉伯數字系統得以在歐洲推廣，並被緩慢地接受．

斐波那契數列——1，1，2，3，5，8，13，21，34，…

具有諷刺意味的是：斐波那契在今天的著名，是緣於一個數列．而這個數列則來自他的《算盤書》中一道並不出名的問題．他當時寫這道題只是考慮作為一個智力練習．然而，到了19世紀，法國數學家E·盧卡斯出版了一部四卷本的有關娛樂數學方面的著作時，才把斐波那契的名字，加到該問題的解答和所出現的數列上去．

《算盤書》中引致斐波那契數列的問題是：

1）假定一個月大小的一對兔子（雄和雌的），對於繁殖還太年輕，但兩個月大小的兔子便足夠成熟．又假定從第二個月開始，每一個月它們都繁殖一對新的兔子（雄和雌的）．

2）如果每一對兔子的繁殖都按上面說的同樣的方式．試問，從開始起每個月有多少對兔子呢？

免子的對數

斐波那契數列的每一項，都等於它前兩項的和．用公式表示為：

Fn=Fn-1+Fn-2．

那時，斐波那契並沒有去研究這種數列的結果，從而他沒有給出任何真正有意義的東西．一直到19世紀，當數學家們開始對這個數列感興趣時，它的性質和它所觸及的領域，才開始顯現出來．

斐波那契數列出現在：

1）帕斯卡三角形，二項展開式和概率．

2）黃金比值突平鵓匭危?

3）自然和植物．

4）使人感興趣的數學戲法．

5）數學恆等式

❼ 數學演算法是什麼

演算法（Algorithm）是指解題方案的准確而完整的描述，是一系列解決問題的清晰指令，演算法代表著用系統的方法描述解決問題的策略機制。也就是說，能夠對一定規范的輸入，在有限時間內獲得所要求的輸出。如果一個演算法有缺陷，或不適合於某個問題，執行這個演算法將不會解決這個問題。不同的演算法可能用不同的時間、空間或效率來完成同樣的任務。一個演算法的優劣可以用空間復雜度與時間復雜度來衡量。演算法中的指令描述的是一個計算，當其運行時能從一個初始狀態和（可能為空的）初始輸入開始，經過一系列有限而清晰定義的狀態，最終產生輸出並停止於一個終態。一個狀態到另一個狀態的轉移不一定是確定的。隨機化演算法在內的一些演算法，包含了一些隨機輸入。形式化演算法的概念部分源自嘗試解決希爾伯特提出的判定問題，並在其後嘗試定義有效計算性或者有效方法中成形。這些嘗試包括庫爾特·哥德爾、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科爾·克萊尼分別於1930年、1934年和1935年提出的遞歸函數，阿隆佐·邱奇於1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾倫·圖靈1937年提出的圖靈機。即使在當前，依然常有直覺想法難以定義為形式化演算法的情況。一個演算法應該具有以下五個重要的特徵：
有窮性（Finiteness）
演算法的有窮性是指演算法必須能在執行有限個步驟之後終止；
確切性(Definiteness)
演算法的每一步驟必須有確切的定義；
輸入項(Input)
一個演算法有0個或多個輸入，以刻畫運算對象的初始情況，所謂0個輸入是指演算法本身定出了初始條件；
輸出項(Output)
一個演算法有一個或多個輸出，以反映對輸入數據加工後的結果。沒有輸出的演算法是毫無意義的；
可行性(Effectiveness)
演算法中執行的任何計算步驟都是可以被分解為基本的可執行的操作步，即每個計算步都可以在有限時間內完成（也稱之為有效性）。

❽ 所有的數學演算法，全部告訴我啊

是離散問題么？
最近做了許多離散演算法
基於節約演算法的企業配送路線優化.sql
基於掃描演算法的企業配送路線優化.sql
基於最近插入法的企業配送路線優化.sql
里程節約演算法：節約演算法的核心思想是將運輸問題中存在的兩個迴路（0，… ，i，0）和（0，j，… ，0）合並成一個迴路（0，… ，i，j，…，0）。在上面的合並操作中，整個運輸問題的總運輸距離會發生變化，如果變化後總運輸距離下降，則稱節約了運輸距離。相應的變化值，叫做節約距離 ，如下面公式所示。
區域掃描演算法：掃描演算法是一種「先分組後路線」的演算法。所謂分組，即指派給每輛車一組點。一種簡單的分組方法是將以配送中心為原點的坐標平面劃分為多個扇形區域，並初步將每個扇形區域的點分派給一輛車，然後擴充路線。如果在進行了一次「分組-路線」的路線構造後，還存在未分配點，則再進行「分組-路線」程序。如此反復，直到所有的點均已分配為止。
間距最近插入演算法：最近插入法是Rosenkrantz和Stearns等人在1977年提出的一種用於解決TSP(旅行商)問題的演算法。最近插入法由四步完成：
（1）找到 最小的節點 ，形成一個子迴路（subtour）， 。
（2）在剩下的節點中，尋找一個離子迴路中某一節點最近的節點 。
（3)在子迴路中找到一條弧（i，j）,使得 + - 最小，然後將節點 插入到節點 ， 之間，用兩條新的弧(i，k)，（k，j）代替原來的弧（i，j），並將節點 加入到子迴路中。
（4）重復步驟（2）、（3），直到所有的節點都加入到子迴路中。
這樣，子迴路就演變為了一個TSP的解。
由於最近插入法解決的是單迴路運輸問題，故在此方法基礎上進行改進和修正，加上里程限制和負載限制，能使其解決多迴路運輸VRP問題。

❾ 數學演算法。

編程還是求解？ 編程c程序如下：
#include<stdio.h>
int main()
{
int a,b,c;
for(a=1;a<=30;a++)
{
for(b=a;b<=40;b++)
{
for(c=b;c<=50;c++)
{
if((a+b>c)&&(a+c>b)&&(b+c>a))
{
if(a*a+b*b==c*c)
{
printf("%d,%d,%d\n",a,b,c);
}
}
}
}
}
return 0;
}
運行結果：
3,4,5
5,12,13
6,8,10
7,24,25
8,15,17
9,12,15
9,40,41
10,24,26
12,16,20
12,35,37
15,20,25
15,36,39
16,30,34
18,24,30
20,21,29
21,28,35
24,32,40
27,36,45
30,40,50