五位演算法

『壹』 5位數字，無重復排序可以演變成多少位數數學沒有學好，麻煩普及下演算法！謝謝

①若是給定五個數字例如：1、2、3、4、5（無0，不無重復），從最高位算起，萬位最多有5種可能，任選一個數後，則千位還剩4種可能，同理，百位剩3種，十位剩2種，個位只剩一種可能了。所以，最多有5*4*3*2*1=120種可能。（網友 lndabo的意見）

②若是給定五個數字例如：1、2、3、4、0（有0，不無重復），從最高位算起，萬位最多有4種可能，任選一個數後，則千位還剩4種可能，同理，百位剩3種，十位剩2種，個位只剩一種可能了。所以，最多有4*4*3*2*1=96種可能，

③若是給定5個數中有重復數字，可能性很多，不能一一表述，請詳細指明。

④若是任何不相同的五位數都可以，則10000~99999都符合，個數共有99999-10000+1=90000個

『貳』 最早把圓周率精確到五位的數學家是是誰

最早的數學家已不可考證，在我國先秦時期的數學著作《周髀算經》里已經有「周三徑一」這種粗略的圓周率演算法，而後東漢時期的張衡、三國時期的王蕃都算出了圓周率的近似值，不過都不是很准確，三國時期的數學家劉徽首創「割圓術」這種新演算法，將圓周率算到了3.1416的近似值，是我國歷史記載上有確切記載的最早將圓周率算到小數點後三位的數學家，後來南朝傑出的數學家祖沖之運用劉徽的「割圓術」將圓周率算到了3.與3.之間，並提出了約率7分之22和密率113分之355，這個記錄保持了1000多年。

『叄』 五位十進制是什麼意思

不知道你是在哪看的但是 2 進制 8 進制 10 進制 16 進制 也就是逢 幾進一 2進制逢 2進1 ！8進制逢8進1 你的5為10進制 就是說有 5 個數採用10進制方式。比如 10000 99999 12345 -----------------------------如果是計算機5位的話 代表內存位數 5個最大5位數就 11111（2進制） == 31 （10進制）

『肆』 設計演算法輸入一個5位的整數n，輸出n的各位數字的和（比如輸入n=13546，由於1+3+5+4+6

#include<stdio.h>
intmain()
{
intx=0;
printf("輸入5位數整數
");
scanf("%d",&x);
intv=0;
for(inti=0;i<5;i++)
{
v+=x%10;
	x/=10;
}
printf("位數和值=%d",v);
scanf("%d",&x);
return0;
}

『伍』 作為程序員提高編程能力的幾個基礎演算法

一：快速排序演算法

快速排序是由東尼·霍爾所發展的一種排序演算法。在平均狀況下，排序n個項目要Ο(nlogn)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況並不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(nlogn)演算法更快，因為它的內部循環（innerloop）可以在大部分的架構上很有效率地被實現出來。

快速排序使用分治法（Divideandconquer）策略來把一個串列（list）分為兩個子串列（sub-lists）。

演算法步驟：

1從數列中挑出一個元素，稱為「基準」（pivot），

2重新排序數列，所有元素比基準值小的擺放在基準前面，所有元素比基準值大的擺在基準的後面（相同的數可以到任一邊）。在這個分區退出之後，該基準就處於數列的中間位置。這個稱為分區（partition）操作。

3遞歸地（recursive）把小於基準值元素的子數列和大於基準值元素的子數列排序。

遞歸的最底部情形，是數列的大小是零或一，也就是永遠都已經被排序好了。雖然一直遞歸下去，但是這個演算法總會退出，因為在每次的迭代（iteration）中，它至少會把一個元素擺到它最後的位置去。

二：堆排序演算法

堆排序（Heapsort）是指利用堆這種數據結構所設計的一種排序演算法。堆積是一個近似完全二叉樹的結構，並同時滿足堆積的性質：即子結點的鍵值或索引總是小於（或者大於）它的父節點。

堆排序的平均時間復雜度為Ο(nlogn) 。

創建一個堆H[0..n-1]

把堆首（最大值）和堆尾互換

3.把堆的尺寸縮小1，並調用shift_down(0),目的是把新的數組頂端數據調整到相應位置

4.重復步驟2，直到堆的尺寸為1

三：歸並排序

歸並排序（Mergesort，台灣譯作：合並排序）是建立在歸並操作上的一種有效的排序演算法。該演算法是採用分治法（DivideandConquer）的一個非常典型的應用。

1.申請空間，使其大小為兩個已經排序序列之和，該空間用來存放合並後的序列

2.設定兩個指針，最初位置分別為兩個已經排序序列的起始位置

3.比較兩個指針所指向的元素，選擇相對小的元素放入到合並空間，並移動指針到下一位置

4.重復步驟3直到某一指針達到序列尾

5.將另一序列剩下的所有元素直接復制到合並序列尾

四：二分查找演算法

二分查找演算法是一種在有序數組中查找某一特定元素的搜索演算法。搜素過程從數組的中間元素開始，如果中間元素正好是要查找的元素，則搜素過程結束；如果某一特定元素大於或者小於中間元素，則在數組大於或小於中間元素的那一半中查找，而且跟開始一樣從中間元素開始比較。如果在某一步驟數組為空，則代表找不到。這種搜索演算法每一次比較都使搜索范圍縮小一半。折半搜索每次把搜索區域減少一半，時間復雜度為Ο(logn) 。

五：BFPRT(線性查找演算法)

BFPRT演算法解決的問題十分經典，即從某n個元素的序列中選出第k大（第k小）的元素，通過巧妙的分析，BFPRT可以保證在最壞情況下仍為線性時間復雜度。該演算法的思想與快速排序思想相似，當然，為使得演算法在最壞情況下，依然能達到o(n)的時間復雜度，五位演算法作者做了精妙的處理。

1.將n個元素每5個一組，分成n/5(上界)組。

2.取出每一組的中位數，任意排序方法，比如插入排序。

3.遞歸的調用selection演算法查找上一步中所有中位數的中位數，設為x，偶數個中位數的情況下設定為選取中間小的一個。

4.用x來分割數組，設小於等於x的個數為k，大於x的個數即為n-k。

5.若i==k，返回x；若i<k，在小於x的元素中遞歸查找第i小的元素；若i>k，在大於x的元素中遞歸查找第i-k小的元素。

終止條件：n=1時，返回的即是i小元素。

六：DFS（深度優先搜索）

深度優先搜索演算法（Depth-First-Search），是搜索演算法的一種。它沿著樹的深度遍歷樹的節點，盡可能深的搜索樹的分支。當節點v的所有邊都己被探尋過，搜索將回溯到發現節點v的那條邊的起始節點。這一過程一直進行到已發現從源節點可達的所有節點為止。如果還存在未被發現的節點，則選擇其中一個作為源節點並重復以上過程，整個進程反復進行直到所有節點都被訪問為止。DFS屬於盲目搜索。

深度優先搜索是圖論中的經典演算法，利用深度優先搜索演算法可以產生目標圖的相應拓撲排序表，利用拓撲排序表可以方便的解決很多相關的圖論問題，如最大路徑問題等等。一般用堆數據結構來輔助實現DFS演算法。

深度優先遍歷圖演算法步驟：

1.訪問頂點v；

2.依次從v的未被訪問的鄰接點出發，對圖進行深度優先遍歷；直至圖中和v有路徑相通的頂點都被訪問；

3.若此時圖中尚有頂點未被訪問，則從一個未被訪問的頂點出發，重新進行深度優先遍歷，直到圖中所有頂點均被訪問過為止。

上述描述可能比較抽象，舉個實例：

DFS在訪問圖中某一起始頂點v後，由v出發，訪問它的任一鄰接頂點w1；再從w1出發，訪問與w1鄰接但還沒有訪問過的頂點w2；然後再從w2出發，進行類似的訪問，…如此進行下去，直至到達所有的鄰接頂點都被訪問過的頂點u為止。

接著，退回一步，退到前一次剛訪問過的頂點，看是否還有其它沒有被訪問的鄰接頂點。如果有，則訪問此頂點，之後再從此頂點出發，進行與前述類似的訪問；如果沒有，就再退回一步進行搜索。重復上述過程，直到連通圖中所有頂點都被訪問過為止。

七：BFS(廣度優先搜索)

廣度優先搜索演算法（Breadth-First-Search），是一種圖形搜索演算法。簡單的說，BFS是從根節點開始，沿著樹(圖)的寬度遍歷樹(圖)的節點。如果所有節點均被訪問，則演算法中止。

BFS同樣屬於盲目搜索。一般用隊列數據結構來輔助實現BFS演算法。

1.首先將根節點放入隊列中。

2.從隊列中取出第一個節點，並檢驗它是否為目標。

如果找到目標，則結束搜尋並回傳結果。

否則將它所有尚未檢驗過的直接子節點加入隊列中。

3.若隊列為空，表示整張圖都檢查過了——亦即圖中沒有欲搜尋的目標。結束搜尋並回傳「找不到目標」。

4.重復步驟2。

八：Dijkstra演算法

戴克斯特拉演算法（Dijkstra』salgorithm）是由荷蘭計算機科學家艾茲赫爾·戴克斯特拉提出。迪科斯徹演算法使用了廣度優先搜索解決非負權有向圖的單源最短路徑問題，演算法最終得到一個最短路徑樹。該演算法常用於路由演算法或者作為其他圖演算法的一個子模塊。

該演算法的輸入包含了一個有權重的有向圖G，以及G中的一個來源頂點S。我們以V表示G中所有頂點的集合。每一個圖中的邊，都是兩個頂點所形成的有序元素對。(u,v)表示從頂點u到v有路徑相連。我們以E表示G中所有邊的集合，而邊的權重則由權重函數w:E→[0,∞]定義。因此，w(u,v)就是從頂點u到頂點v的非負權重（weight）。邊的權重可以想像成兩個頂點之間的距離。任兩點間路徑的權重，就是該路徑上所有邊的權重總和。已知有V中有頂點s及t，Dijkstra演算法可以找到s到t的最低權重路徑(例如，最短路徑)。這個演算法也可以在一個圖中，找到從一個頂點s到任何其他頂點的最短路徑。對於不含負權的有向圖，Dijkstra演算法是目前已知的最快的單源最短路徑演算法。

1.初始時令S=,T=，T中頂點對應的距離值

若存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)為<V0,Vi>弧上的權值

若不存在<V0,Vi>，d(V0,Vi)為∞

2.從T中選取一個其距離值為最小的頂點W且不在S中，加入S

3.對其餘T中頂點的距離值進行修改：若加進W作中間頂點，從V0到Vi的距離值縮短，則修改此距離值

重復上述步驟2、3，直到S中包含所有頂點，即W=Vi為止

九：動態規劃演算法

動態規劃（Dynamicprogramming）是一種在數學、計算機科學和經濟學中使用的，通過把原問題分解為相對簡單的子問題的方式求解復雜問題的方法。動態規劃常常適用於有重疊子問題和最優子結構性質的問題，動態規劃方法所耗時間往往遠少於樸素解法。

動態規劃背後的基本思想非常簡單。大致上，若要解一個給定問題，我們需要解其不同部分（即子問題），再合並子問題的解以得出原問題的解。通常許多子問題非常相似，為此動態規劃法試圖僅僅解決每個子問題一次，從而減少計算量：一旦某個給定子問題的解已經算出，則將其記憶化存儲，以便下次需要同一個子問題解之時直接查表。這種做法在重復子問題的數目關於輸入的規模呈指數增長時特別有用。

關於動態規劃最經典的問題當屬背包問題。

1.最優子結構性質。如果問題的最優解所包含的子問題的解也是最優的，我們就稱該問題具有最優子結構性質（即滿足最優化原理）。最優子結構性質為動態規劃演算法解決問題提供了重要線索。

2.子問題重疊性質。子問題重疊性質是指在用遞歸演算法自頂向下對問題進行求解時，每次產生的子問題並不總是新問題，有些子問題會被重復計算多次。動態規劃演算法正是利用了這種子問題的重疊性質，對每一個子問題只計算一次，然後將其計算結果保存在一個表格中，當再次需要計算已經計算過的子問題時，只是在表格中簡單地查看一下結果，從而獲得較高的效率。

十：樸素貝葉斯分類演算法

樸素貝葉斯分類演算法是一種基於貝葉斯定理的簡單概率分類演算法。貝葉斯分類的基礎是概率推理，就是在各種條件的存在不確定，僅知其出現概率的情況下，如何完成推理和決策任務。概率推理是與確定性推理相對應的。而樸素貝葉斯分類器是基於獨立假設的，即假設樣本每個特徵與其他特徵都不相關。

樸素貝葉斯分類器依靠精確的自然概率模型，在有監督學習的樣本集中能獲取得非常好的分類效果。在許多實際應用中，樸素貝葉斯模型參數估計使用最大似然估計方法，換言樸素貝葉斯模型能工作並沒有用到貝葉斯概率或者任何貝葉斯模型。

盡管是帶著這些樸素思想和過於簡單化的假設，但樸素貝葉斯分類器在很多復雜的現實情形中仍能夠取得相當好的效果。

通過掌握以上演算法，能夠幫你迅速提高編程能力，成為一名優秀的程序員。

『陸』 C語言，五位整數倒序輸出，請問我哪裡演算法錯誤了 #include<stdio.h> main(

scanf是數字之間要有逗號,
這是我的
#include <stdio.h>
int main()
{
unsigned n;int i;
printf("Input a number\n");
scanf("%u",&n);
for(i=1;;i++)
{
printf("%u",n%10);
n=n/10;
if(n==0)
break;
}
return 0;
}

『柒』 0到9 取5位數字的排列 即00000－99999 共十萬個 請問如何用數學演算法（排列組合）計算出

每一位可以有10種選擇 共有5位
所以是10^5種組合

『捌』 用0，1，2，3，4，5可以組成多少個無重復數字的五位數五位奇數五位偶數

用0，1，2，3，4，5可以組成多少個無重復數字的五位數有600個。其中有奇數288個。偶數312個。

解：要用0，1，2，3，4，5組成一個五位數，那麼第一位數字不能選0。

則第一位數字只能從1，2，3，4，55個數字任選一個，則選法=C（5,1）=5種。

那麼剩餘的四位數字就可以把剩餘的5個數中任選4個任意排列，選法=C（5,4）*A（4,4）=5*24=120種。

則能組成的無重復數字的五位數的個數=5x120=600個。

要使這個五位數為偶數。

那麼當最後一位數字為0時，則偶數個數=C（5,4）*A（4,4）=5x24=120個。

當最後一位數字不為0時，那麼最後一位數字只能從2和4中任選一個，且第一位數字不能為0。

則偶數個數=C（2,1）*C(4,1)*C（4,3）*A（3,3）=2x4x4x6=192個。

則無重復數字的五位數且為偶數的個數=120+192=312個。

那麼無重復數字的五位數且為奇數的個數=600-312=288個。

『玖』 全部小寫字母和數字搭配成5位有幾種 給數量和演算法

小寫字母有26個,數字0到9有10個,總共看成有36個符號,把5位數看成5個框,也就是每個框里隨機放這36個符號,最後結果是36x36x36x36x36=2176782336

『拾』 4個任意數字 加密成一個五位數字。這樣的演算法有沒有一個標准啊

加密的演算法都沒有什麼標準的～要不別人根據這全世界統一標准就破解了？
你自己怎樣的演算法都可以，只要是你知道的！
例如2345四個我把它加密成個5位數，可以錯開相加
2345
2345
25795就是得到的五位數了！
或者
2345
5432
28882就是哦了，甚至你可以用10000加個4位數！
我這個不專業，只是以前看過一本《密碼故事》，略有了解！希望能幫助你