cp排序演算法
① 離散數學中CP規則內容是什麼啊
前提是H1,H2,...,Hn，欲證結論R→P(結論是條件式)，則將條件式作為附加前提證得P即可，這就是CP規則。
設H=H1∧H2∧...∧Hn，由前提H證明R→P，即證明H→(R→P)永真，而H→(R→P)等價於H∧R→P，因此證明H∧R→P永真即可。
(1)cp排序演算法擴展閱讀
隨著信息時代的到來，工業革命時代以微積分為代表的連續數學佔主流的地位已經發生了變化，離散數學的重要性逐漸被人們認識。
離散數學課程所傳授的思想和方法，廣泛地體現在計算機科學技術及相關專業的諸領域，從科學計算到信息處理，從理論計算機科學到計算機應用技術，從計算機軟體到計算機硬體，從人工智慧到認知系統，無不與離散數學密切相關。
由於數字電子計算機是一個離散結構，它只能處理離散的或離散化了的數量關系， 因此，無論計算機科學本身，還是與計算機科學及其應用密切相關的現代科學研究領域；
都面臨著如何對離散結構建立相應的數學模型；又如何將已用連續數量關系建立起來的數學模型離散化，從而可由計算機加以處理。
離散數學是傳統的邏輯學，集合論（包括函數），數論基礎，演算法設計，組合分析，離散概率，關系理論，圖論與樹，抽象代數（包括代數系統，群、環、域等），布爾代數，計算模型（語言與自動機）等匯集起來的一門綜合學科。離散數學的應用遍及現代科學技術的諸多領域。
離散數學也可以說是計算機科學的基礎核心學科，在離散數學中的有一個著名的典型例子-四色定理又稱四色猜想，這是世界近代三大數學難題之一；
它是在1852年，由英國的一名繪圖員弗南西斯·格思里提出的，他在進行地圖著色時，發現了一個現象，「每幅地圖都可以僅用四種顏色著色，並且共同邊界的國家都可以被著上不同的顏色」。
那麼這能否從數學上進行證明呢？100多年後的1976年，肯尼斯·阿佩爾（Kenneth Appel）和沃爾夫岡·哈肯（Wolfgang Haken）使用計算機輔助計算，用了1200個小時和100億次的判斷，終於證明了四色定理，轟動世界，這就是離散數學與計算機科學相互協作的結果。
離散數學可以看成是構築在數學和計算機科學之間的橋梁，因為離散數學既離不開集合論、圖論等數學知識，又和計算機科學中的資料庫理論、數據結構等相關，它可以引導人們進入計算機科學的思維領域，促進了計算機科學的發展。
② 跪求一個使用C＋＋語言寫的堆排序演算法！！
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define MAXN 10000
#define _cp(a,b) ((a)<(b))//最小堆，若要最大堆將'<'改為'>'
typedef int elem_t;
struct heap
{
elem_t h[MAXN];
int n,p,c;
void init(){n=0;}
void ins(elem_t e){//插入一個元素e
for (p=++n;p>1&&_cp(e,h[p>>1]);h[p]=h[p>>1],p>>=1);//插入一個元素，並調整堆
h[p]=e;
}
int del(elem_t& e){//e賦值為堆頂元素，刪掉堆頂元素後並重建堆，堆空返回0，否則返回1
if (!n) return 0;
for (e=h[p=1],c=2;c<n&&_cp(h[c+=(c<n-1&&_cp(h[c+1],h[c]))],h[n]);h[p]=h[c],p=c,c<<=1);//取堆頂元素並調整堆
h[p]=h[n--];
return 1;
}
void show()
{
printf("\n,堆中有%d個元素：\n他們是：",n);
int i;
for(i=1;i<=n;++i)
{
cout<<h[i]<<" ";
}
cout<<endl;
system("pause");
}
heap(){init();}
};
int main()
{
cout<<"輸入要讀入的元素個數n（0表示退出），和n個元素,之間用空格隔開\n";
int n;
while(cin>>n&&n)
{
heap oneheap;
int i,tmp;
for(i=0;i<n;++i)
{
cin>>tmp;
oneheap.ins(tmp);//將元素一個一個插入既是建堆
}
cout<<"排序後元素為：\n";
for(i=0;i<n;++i)
{
if(oneheap.del(tmp))cout<<tmp<<" ";//一個一個的刪除堆頂元素就是排序
else cout<<"堆空,無法刪除元素\n";
}
system("pause");
system("cls");
cout<<"\n輸入要讀入的元素個數n（0表示退出），和n個元素,之間用空格隔開\n";
}
return 0;
}
/*
編譯環境vc6.0
你注意heap裡面有個show()函數，在刪除一個元素，或插入一個元素後你可以show()一下， 既是重新建堆的結果。
主要的函數已經給出來了，原理自己都懂吧，程序你可以自己改改直到自己滿意！
*/
③ 編一個程序，用同一個函數名對n個數據進行從小到大排序
//VC++6.0下調試通過。希望能對你有用
#include <iostream>
using namespace std;
template <class T>
void sort(T* a, int n)
{
int t;
T temp;
for (int i=0; i<n-1; i++)
{
t=i;
for (int j=i+1; j<n; j++)
{
if (*(a+t)>*(a+j))
t=j;
}
temp=*(a+i);
*(a+i)=*(a+t);
*(a+t)=temp;
}
}
static float arr0[6]={2.0,65.0,9.0,78.0,88.0,-2.0};
static double arr1[6]={558.0,999.0,123.0,222.0,55.0,456.0};
static int arr2[6]={123,456,789,654,321,5};
void main()
{
cout<<"float exp."<<endl;
for (int i=0; i<6; i++)
{
cout<<arr0[i]<<" ";
}
cout<<endl;
sort(arr0, 6);
for (i=0; i<6; i++)
{
cout<<arr0[i]<<" ";
}
cout<<endl;
cout<<"double exp."<<endl;
for (i=0; i<6; i++)
{
cout<<arr1[i]<<" ";
}
cout<<endl;
sort(arr1, 6);
for (i=0; i<6; i++)
{
cout<<arr1[i]<<" ";
}
cout<<endl;
cout<<"int exp."<<endl;
for (i=0; i<6; i++)
{
cout<<arr2[i]<<" ";
}
cout<<endl;
sort(arr2, 6);
for (i=0; i<6; i++)
{
cout<<arr2[i]<<" ";
}
cout<<endl;
}
④ 常見的排序演算法哪個效率最高
快速排序法。
⑤ 排序法的排序法的基本步驟
排序法是根據一些特定的標准（例如工作的復雜程度、對組織的貢獻大小等對各個職位的相對價值）進行整體比較，進而將職位按照相對價值的高低排列出一個次序。其基本步驟是：
1、對排序的標准達成共識。雖然排序法是對崗位的整體價值進行評價而排序，但也需要參與評估的人員對什麼樣的「整體價值」更高達成共識，如責任更大，知識技能更高，工作更加復雜，環境因素惡劣等。
2、選定參與排序的職位。如果公司較小可以選取全部職位進行排序。
3、評定人員根據事先確定評判標准，對公司同類崗位的重要性逐一作出評判，最重要的排在第一位，次要的、再次要的順次往下排列。
4、將經過所有評定人員評定的每個崗位的結果加以匯總，得到序號和。然後將序號和除以評定人數，得到每一崗位的平均序數。最後，按平均序數的大小，由小到大評定出各崗位的相對價值的次序。
⑥ 一直不明白CP的名字前後排序有什麼不同......求大神解釋！！
前面的當然是攻啦，後面的是受，就像super junior 中的強特和赫海都是這樣的啦~~~~~~~~~~~
⑦ 編寫一個數據排序問題的程序
//網路知道自動縮減空白，搞得注釋緊貼著代碼，有點亂，將就著看吧
#include<iostream>
using namespace std;
template <typename Type> //聲明函數模板
void sort(Type* cp);
int main()
{
int a[5]={1,9,0,23,-45};
float b[5]={2.4, 7.6, 5.5, 6.6, -2.3 };
long int c[5]={10100,-123567, 1198783,-165654, 3456};
sort(a);
sort(b);
sort(c);cin.get();
return 0;
}
template <typename Type> //函數模板定義
void sort(Type* cp)//當調用sort(a)時,Type=int,cp就是int*，指向int的指針
{ //a 是int數組名，也是指向int的指針
int i,j; //所以參數匹配
Type temp;
for(i=0;i<4;i++) //這是經典的冒泡排序演算法，很清晰
{
for(j=0;j<4;j++) //內循環中，每次循環，大的數將會向後移一個位置
{ //小的數將會向前移一個位置
if(cp[j]>cp[j+1]）//當有n個數的時候，循環n-1次（這里5個數，循環4次）
{temp=cp[j]; //可以確保將每個數都比較一次
cp[j]=cp[j+1];
cp[j+1]=temp;} //外循環也為n-1次，確保每個數都可以移動n-1次
} //外循環進行n-1次，小的數字將一點一點向前移動
//同時大的數字也向後移動，
} //這將確保在外循環進行n-1次之後，每個數字都到自己指定的位置
for(i=0;i<5;i++)
cout<<cp[i]<<" ";
cout<<endl;
}
⑧ EXO身高排序、年齡排序、體重排序、cp排序、理想型身高排序
身高排序
吳亦凡身高187cm
朴燦烈身高185cm
金鍾仁身高183cm
吳世勛身高183cm
黃子韜身高183cm
金鍾大身高178cm
鹿晗身高178cm
張藝興身高177cm
邊伯賢身高174cm
金俊勉身高173cm
都暻秀身高173cm
金珉錫身高173cm
⑨ 如何計算CP,CPK
一、cp指數的計算：
Cp=T/（6*σ），其中T=允許最大值（Tu）-允許最小值（Tl）；σ越小，其Cp值越大，則過程技術能力越好。Cp是指過程滿足技術要求的能力，常用客戶滿意的偏差范圍除以六倍的西格瑪的結果來表示。
二、cpk指數的計算：
Cpk=MIN（Tu-μ，μ-Tl）/（3*σ）；或者Cpk=（1-k）*Cp，其中k=ε/（T/2）通常狀況下，質量特性值分布的總體標准差（σ）是未知的，所以應採用樣本標准差（s）來代替。
Cpk是指過程平均值與產品標准規格發生偏移（ε）的大小，常用客戶滿意的上限偏差值減去平均值和平均值減去下限偏差值中數值小的一個，再除以三倍的西格瑪的結果來表示。
(9)cp排序演算法擴展閱讀：
cp和cpk指數的意義：
工序能力是表示生產過程客觀存在著分散的一個參數。但是這個參數能否滿足產品的技術要求，僅從它本身還難以看出。因此，還需要另一個參數來反映工序能力滿足產品技術要求的程度。這個參數就叫做工序能力指數，表示技術要求和工序能力的比值。
過程能力指數的值越大，表明產品的離散程度相對於技術標準的公差范圍越小，因而過程能力就越高；過程能力指數的值越小，表明產品的離散程度相對公差范圍越大，因而過程能力就越低。
因此，可以從過程能力指數的數值大小來判斷能力的高低。從經濟和質量兩方面的要求來看，過程能力指數值並非越大越好，而應在一個適當的范圍內取值。
製程能力是過程性能的允許最大變化范圍與過程的正常偏差的比值。製程能力研究在於確認這些特性符合規格的程度，以保證製程成品不符規格的不良率在要求的水準之上，作為製程持續改善的依據。CPK值越大表示生產工序過程保持穩定的能力越充足。