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演算法城市

發布時間: 2022-01-14 07:14:26

演算法的概念

1.(168+184)÷4=88米/秒........速度和
(168+184)÷16=22米/秒......速度差
(88+22)÷2=55米/秒........快速
88-55=33米/秒..........慢速
如果用設未知數的話, 就設快車速度為X,慢車速度為Y
168+184=4(X+Y)
168+184=16(X-Y)
X=55, Y=33
2.演算法步驟如下:

第一步,計演算法定工作時間內工資a=8×(60-20)=320(元).

第二步,計算加班工資b=10×20=200(元).

第三步,計算一周內工資的總數c=a+b=320+200=520(元).

第四步,計算這個人凈得工資數d=c×(1-10%)=520×0.9=468(元)
3.第一步:人帶兩只狼過河再自己返回
第二步:人帶一隻狼過河再自己返回
第三步:人帶兩只羊過河並帶兩只狼返回
第四步:人帶一隻羊過河自己返回
第五步:人帶兩只羊過河

❷ 城市GDP如何計算

GDP即英文gross domestic proct的縮寫,也就是國內生產總值(港台地區有翻譯為國內生產毛額、本地生產總值)。通常對GDP的定義為:一定時期內(一個季度或一年),一個國家或地區的經濟中所生產出的全部最終產品和提供勞務的市場價值的總值。在經濟學中,常用GDP和GNP(國民生產總值、gross national proct)共同來衡量該國或地區的經濟發展綜合水平通用的指標。這也是目前各個國家和地區常採用的衡量手段。GDP是宏觀經濟中最受關注的經濟統計數字,因為它被認為是衡量國民經濟發展情況最重要的一個指標。一般來說,國內生產總值有三種形態,即價值形態、收入形態和產品形態。從價值形態看,它是所有常駐單位在一定時期內生產的全部貨物和服務價值與同期投入的全部非固定資產貨物和服務價值的差額,即所有常駐單位的增加值之和;從收入形態看,它是所有常駐單位在一定時期內直接創造的收入之和;從產品形態看,它是貨物和服務最終使用減去貨物和服務進口。 GDP的計算方法現在通常採用三種測演算法:生產法,收入法,支出法,1.生產法:GDP=∑各產業部門的總產出-∑各產業部門的中間消耗 2.收入法:GDP=∑各產業部門勞動者報酬+∑各產業部門固定資產折舊+∑各產業部門生產稅凈額+∑各產業部門營業利潤 3.支出法:GDP=總消費+總投資+政府支出+凈出口(C+I+G+X-M)。一般最常使用支出法或收入法。GDP的確定國家統計局每年公布GDP數據計算需要經過以下幾個過程:初步估計過程、初步核實過程和最終核實過程。初步估計過程一般在每年年終和次年年初進行。它得到的年度GDP數據只是一個初步數,這個數據有待於獲得較充分的資料後進行核實。初步核實過程一般在次年的第二季度進行。初步核實所獲得的GDP數據更准確些,但因仍缺少GDP核算所需要的許多重要資料,因此相應的數據尚需要進一步核實。最終核實過程一般在次年的第四季度進行。這時,GDP核算所需要的和所能搜集到的各種統計資料、會計決算資料和行政管理資料基本齊備。與前一個步驟相比,它運用了更全面、更細致的資料,所以這個GDP數據顯得就更准確些。 此外,GDP數據還需要經過一個歷史數據調整過程,即當發現或產生新的資料來源、新的分類法、更准確的核算方法或更合理的核算原則時,要進行歷史數據調整,以使每年的GDP具有可比性,這是國際慣例。如美國在1929年至1999年之間就進行過11次歷史數據調整。 總之,每個時段公布的GDP都有其特定階段的含義和特定的價值,不能因為在不同時間公布的數據不同,而懷疑統計數據存在問題。當然,我國在GDP的計算體繫上也有一些缺憾,例如我國長期採用的原產生於前蘇聯和東歐國家的統計核算體系,從實際情況看,不少地方已經滯後於時代的發展了。附註:1、一定時期強調的是該年度內「新」增加的最終產品和提供的勞務,往年的不算。例如二手車,二手房等都不算今年的國內生產總值。2、中間產品可以認為是一種原材料產品,是用於生產最終產品用的,也就是說本年度內它生產出來後還要在該年度繼續加工生產;如果它被擺到貨價上直接銷售,被消費者購買並直接用了,那另當別論,是特殊情況,計入總值,否則不能計入。3、這是一個流量的概念,而非存量的概念,並非今年公布的數字就是從建國到現在的總額,這是錯誤的,它僅指該時期內新生產出來的東西。4、市場價值意味的是用貨幣作為單位去統計形成的貨幣總額,因為商品種類太多,噸,個,件,台等等單位沒法加總,所以用該年度的貨幣單位來統計並加總。所謂該年度的貨幣單位是指這些商品這一年的價格。GDP指標分析一國的GDP大幅增長,反映出該國經濟發展蓬勃,國民收入增加,消費能力也隨之增強。在這種情況下,該國中央銀行將有可能提高利率,緊縮貨幣供應,國家經濟表現良好及利率的上升會增加該國貨幣的吸引力。反過來說,如果一國的GDP出現負增長,顯示該國經濟處於衰退狀態,消費能力減低。這時,該國中央銀行將可能減息以刺激經濟再度增長,利率下降加上經濟表現不振,該國貨幣的吸引力也就隨之降低了。因此,一般來說,高經濟增長率會推動本國貨幣匯率的上漲,而低經濟增長率則會造成該國貨幣匯率下跌。例如,1995--1999年,美國GDP的年平均增長率為4.1%,而歐元區11國中除愛爾蘭(9.0%)較高外,法、德、意等主要國家的GDP增

❸ 智能演算法的實例為什麼計算前後城市位置變了

,罰函數是把約束條件變成目標函數一部分的一種方法,系數4是隨意取的,當然這個要根據實際情況,一般和你的目標函數在一個數量級上即可。如果系數取大了,那麼不同的自變數使得目標函數的值不同就表現不出來,如果取小了

c語言貪心演算法 城市路徑

//4d5 貪心演算法 單源最短路徑問題
#include "stdafx.h"
#include <iostream>
#include <fstream>
#include <string>
using namespace std;

const int N = 5;
const int M = 1000;
ifstream fin("4d5.txt");

template<class Type>
void Dijkstra(int n,int v,Type dist[],int prev[],Type c[][N+1]);
void Traceback(int v,int i,int prev[]);//輸出最短路徑 v源點,i終點

int main()
{
int v = 1;//源點為1
int dist[N+1],prev[N+1],c[N+1][N+1];

cout<<"有向圖權的矩陣為:"<<endl;
for(int i=1; i<=N; i++)
{
for(int j=1; j<=N; j++)
{
fin>>c[i][j];
cout<<c[i][j]<<" ";
}
cout<<endl;
}

Dijkstra(N,v,dist,prev,c);

for(int i=2; i<=N; i++)
{
cout<<"源點1到點"<<i<<"的最短路徑長度為:"<<dist[i]<<",其路徑為";
Traceback(1,i,prev);
cout<<endl;
}

return 0;
}

template<class Type>
void Dijkstra(int n,int v,Type dist[],int prev[],Type c[][N+1])
{
bool s[N+1];
for(int i=1; i<=n; i++)
{
dist[i] = c[v][i];//dist[i]表示當前從源到頂點i的最短特殊路徑長度
s[i] = false;

if(dist[i] == M)
{
prev[i] = 0;//記錄從源到頂點i的最短路徑i的前一個頂點
}
else
{
prev[i] = v;
}
}

dist[v] = 0;
s[v] = true;

for(int i=1; i<n; i++)
{
int temp = M;
int u = v;//上一頂點

//取出V-S中具有最短特殊路徑長度的頂點u
for(int j=1; j<=n; j++)
{
if((!s[j]) && (dist[j]<temp))
{
u = j;
temp = dist[j];
}
}
s[u] = true;

//根據作出的貪心選擇更新Dist值
for(int j=1; j<=n; j++)
{
if((!s[j]) && (c[u][j]<M))
{
Type newdist = dist[u] + c[u][j];
if(newdist < dist[j])
{
dist[j] = newdist;
prev[j] = u;
}
}
}
}
}

//輸出最短路徑 v源點,i終點
void Traceback(int v,int i,int prev[])
{
if(v == i)
{
cout<<i;
return;
}
Traceback(v,prev[i],prev);
cout<<"->"<<i;
}

❺ 遺傳演算法tsp 城市100個 種群個數應該是多少

個體基因數為100,建議種群數為100*(3~5)
遺傳代數為100*(8~10)

❻ 知道城市的坐標救每兩個城市間距離的MTALAB演算法

假設城市的坐標存儲在一個N*2維的向量data里邊,結果存在result裡面。

data=[1 2;3 4];
result=[];
N=size(data,2)
for i=1:N
for j=1:N
result(i,j)=sqrt(((data(i,1)-data(j,1)).^2+((data(i,2)-data(j,2)).^2)));
end
end

%result是一個N*2的矩陣,存儲的是從第i個城市到第j個城市的距離,比如result(1,1)表示到自己的本身的距離,所以應該為0.還有什麼不懂的可以繼續追問

❼ 20個城市,給出城市之間的直線距離和可行距離用A*演算法求城市最優路徑

你需要將任意的城市畫成圖以後,才能計算出最優的路線,你只是這么一問,別人是無法回答的,建議你說出城市名字,或者是畫圖表示也可以

❽ Dijkstra演算法在城市交通中的應用

剛開始的話,建議你先不要考慮如何應用,先學習一下演算法,弄明白演算法原理之後再考慮如何進行實際應用。

如果演算法已經搞懂了(起碼要能夠自己編程實現演算法,並自己設計測試數據進行測試),就可以考慮應用了。

這里先簡單說說,首先要有數據(巧演算法難為無數據之運算^_^),這里你需要有一些節點,以及節點之間的距離。所以,無論你是用現成的地圖還是自己畫,都需要從圖上選取一些點,記錄這些點的位置和該點到其他點的直接距離(也就是不通過第三點的距離,比如一條路上順次有abc三個點,ac之間的距離就不計在內了,因為需要通過b點),然後。。。。也就沒什麼然後了,直接算就是了^_^

再說說節點選取,一般來講,地圖上的節點通常有一下幾類:公交站、知名建築、地標、橋梁等,由於你是做畢設,因此隨便選一些能夠表現出效果就好了(況且太多點運算量大,容易死機的說^_^)

還有,如何表現出其應用價值呢?做個界面吧,應用程序(推薦Java/Delphi/VB)或者網頁(推薦JSP/PHP/ASP等)都行,界面上起碼要有個「查詢從A到B的最短路徑」功能,然後,當然還要顯示查詢結果啦,如果你有興致,可以搞個圖片,然後在她們所要經過的最短路徑上畫線(只要能連接路線途經的節點就夠了),這樣就可以直觀的看出該路線在地圖上究竟如何。到這里,基本上也就差不多了,不信你去看看那網路地圖的這個功能,也就那麼回事兒^_^

最後,作為畢設嘛,重點不全在應用,還應有對該技術的優勢、劣勢、改進方法等等的分析,這一點就需要更多閱讀啦,如果真的有意做好它,不如等做到這一步再來探討吧^_^

加油!祝你好運^_^

❾ 全國一線二線城市分別是哪些

一線城市:上海市、北京市、深圳市、廣州市。

新一線城市:成都、杭州、重慶、武漢、蘇州、西安、天津、南京、鄭州、長沙、沈陽、青島、寧波、東莞和無錫。

二線城市:昆明市、大連市、廈門市、合肥市、佛山市、福州市、哈爾濱市、濟南市、溫州市、長春市、石家莊市、常州市、泉州市、南寧市、貴陽市、南昌市、南通市、金華市、徐州市、太原市、嘉興市、煙台市、惠州市、保定市、台州市、中山市、紹興市、烏魯木齊市、濰坊市、蘭州市。

二線城市評選標准

2020年已經是第一財經新一線城市研究所製作《城市商業魅力排行榜》的第5年。與往年一樣,第一財經收集了170個主流消費品牌的商業門店數據和18家各領域頭部互聯網公司的用戶行為數據和數據機構的城市大數據,

按照商業資源集聚度、城市樞紐性、城市人活躍度、生活方式多樣性和未來可塑性五大維度指數來評估337個中國地級及以上城市。演算法也和以往保持一致:綜合新一線城市研究所專家委員會打分的方式及主成分分析法綜合得出最終結果。

在整個演算法框架中,構成一級維度指數的數據來自19個二級維度和79個三級維度——展開到四級維度的話,指標數量已經超過了100個。在《第一財經》YiMagazine五月刊及線上發售的《2019城市商業魅力排行榜》報告冊中,評判城市評判框架5個維度下的所有79個三級維度指標依次列出,所有城市的指標高低變化曲線都有自己明顯的特色。

以上內容參考:中國城市新分級名單-網路

❿ 2021城市劃分標準是什麼

2021年全國一二三四五線城市劃分全國城市劃分為「一線、新一線、二線、三線、四線、五線」。截至2021年1月,一線城4個、新一線城15個、二線城30個、三線城70個、四線城90個、五線城128個。

通過收集170個主流消費品牌的商業門店數據和18家各領域頭部互聯網公司的用戶行為數據和數據機構的城市大數據,按照商業資源集聚度、城市樞紐性、城市人活躍度、生活方式多樣性和未來可塑性五大維度指數來評估337個中國地級及以上城市。



相關信息

依據2018年的170個主流消費品牌的商業門店數據和18家各領域頭部互聯網公司的用戶行為數據和數據機構的城市大數據,按照商業資源集聚度、城市樞紐性、城市人活躍度、生活方式多樣性和未來可塑性五大維度指數來評估337個中國地級及以上城市。

演算法也和以往保持一致:綜合新一線城市研究所專家委員會打分的方式及主成分分析法綜合得出最終結果。在整個演算法框架中,構成一級維度指數的數據來自19個二級維度和79個三級維度——展開到四級維度的話,指標數量已經超過了100個。

在《第一財經》YiMagazine五月刊及線上發售的《2019城市商業魅力排行榜》報告冊中,我們把評判城市評判框架5個維度下的所有79個三級維度指標依次列出。你會發現,所有城市的指標高低變化曲線都有自己明顯的特色。沒有完美的城市,沒有兩個一模一樣的形狀,每座城市都盡力抓住機遇,在擅長的領域走得更遠。

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