低級演算法粉
❶ 麵粉的種類中用來做麵包，面，餃子皮，餛飩皮的是分別什麼等級的粉
你好！
麵粉按照蛋白質含量（或麵筋含量）分為：高筋、中筋和低筋麵粉。
而所謂的等級只是加工精度分級來說的，例如，高筋粉，分為特級、標准和一般，這些是根據灰分等計算。
因現在麵粉的加工工藝和配粉工藝比較成熟，使用就產生的「專用粉」
例如麵包專用粉、蛋糕專用粉、饅頭專用粉、餃子專用粉等等，這些專用粉更能達到生產要求和品質要求。
以上都是比較專業的說明，希望能幫助您！
我的回答你還滿意嗎~~
❷ 我的世界拔刀劍低級工價粉怎麼獲得
先用原木燒原木得到木炭，准備1個木炭，8個石頭，工作台第一排第二排全放石頭，第三排第一個第二個放石頭第三個放木炭，你想要的就出來了。
❸ 「一粉頂十黑」是什麼意思啊
1低級粉=10黑
1低級黑=10粉
❹ 高筋中筋低箱小麥粉的區別與使用場合
高級，中級，低級小麥粉，它們的區別主要是含蛋白質量的不同，高，高筋面含蛋白質高，筋麵粉適合做麵包
，中筋麵粉蛋白質含量中等，適合做包子，饅頭，面條，餅
。低筋麵粉，含蛋白質量相對較低，適合做蛋糕，餅乾等。
❺ 請問」漂白粉」是什麼
第一部分：化學品名稱
化學品中文名稱： 次氯酸鈣
化學品英文名稱： calcium hypochlorite
中文名稱2： 漂白粉
英文名稱2： Bleaching powder
技術說明書編碼： 515
CAS No.： 7778-54-3
分子式： Ca(ClO)2
分子量： 142.99
第二部分：成分/組成信息
有害物成分 CAS No.
次氯酸鈣 7778-54-3
第三部分：危險性概述
危險性類別：
侵入途徑：
健康危害： 本品粉塵對眼結膜及呼吸道有刺激性，可引起牙齒損害。皮膚接觸可引起中至重度皮膚損害。
環境危害：
燃爆危險： 本品助燃，具刺激性。
❻ 麵粉的種類中用來做麵包，面，餃子皮，餛飩皮的是分別什麼等級的粉
麵粉按照蛋白質含量（或麵筋含量）分為：高筋、中筋和低筋麵粉。
而所謂的等級只是加工精度分級來說的，例如，高筋粉，分為特級、標准和一般，這些是根據灰分等計算。
因現在麵粉的加工工藝和配粉工藝比較成熟，使用就產生的「專用粉」
例如麵包專用粉、蛋糕專用粉、饅頭專用粉、餃子專用粉等等，這些專用粉更能達到生產要求和品質要求。
以上都是比較專業的說明，希望能幫助您！
❼ 什麼是低級麵粉
低筋麵粉簡稱低粉，又叫蛋糕粉，日文稱為薄力粉。
低筋麵粉是指水份13.8%,粗蛋白質8.5%以下的麵粉，通常用來蛋糕、餅干、小西餅點心、酥皮類點心等。做海綿蛋糕選用低筋粉，因低筋粉無筋力，製成的蛋糕特別松軟，體積膨大，表面平整
望採納！！！
❽ 作為一個低級碼農，該怎樣跳到一個演算法崗位
經過半個學期的放鬆，在第二學期，終於決定學c++ !每天在教室里，我都學到了枯燥的公共課程，然後在書房裡的書房裡的宿舍里，用一個厚厚的c++入門來咀嚼語法。也許是我的理解能力，也許c++的語法很簡單。僅僅幾個月，我就學會了所有的語法!在這個階段，我覺得英語和邏輯思維毫無意義……程序員是一名翻譯，他使用一種特殊的語法把我的需要翻譯成機器能理解的語言……
大學的日子，就像一段時間的循環，秋天，空虛，對空虛的追求，對前進的努力的改變，然後是秋天，換句話說，離畢業越近，就越有可能跳出這個圈子。當你看到別人已經可以創建一個對話框，你可以寫一個完整的人小程序，可以用Java做一個界面美觀的電腦!而我，在開源框架中，我只寫DOS窗口程序…它讓我害怕!我開始了解winAPI…在閱讀MSDN的文件時，我又一次被英語留下了傷疤!我逐漸了解到，英語和VA一樣，是一種開發工具，大大提高了工作效率!這個工具是不可替代的!
❾ noip要用到哪些演算法
前言
離NOIP還有一個星期，匆忙的把寒假整理的演算法補充完善，看著當時的整理覺得那時還年少。第二頁貼了幾張從貼吧里找來的圖片，看著就很熱血
的。旁邊的同學都勸我不要再放PASCAL啊什麼的了，畢竟我們的下一級直接學C++。即便我本人對C++也是贊賞有加，不過PASCAL作為夢的開始終
究不能忘記。不像機房中其餘的OIERS，我以後並不想學計算機類的專業。當年來學這個競賽就是為了興趣，感受計算機之美的。經過時遷，計劃趕不上變化，
現在尚處於迷茫之中，也很難說當時做的決定是對是錯。然而我一直堅信迷茫的時候選擇難走的路會看見更好的風景。
這篇文章簡單的說了一下NOIP考試中會常用的演算法，可能難度掌握的不是太好，有一部分內容不是NOIP考查范圍，然而隨著難度的增加，看一些更高級的演算法也沒有壞處。還有一些非常非常基礎的比如鏈表啊什麼的就直接沒有寫上（別問我為什麼整理了那麼多的排序演算法）。
最後祝大家在NOIP中取得理想的成績！
搜索
DFS
框架
procere dfs(x);
var
begin
if 達到目標狀態 then 輸出結果並退出過程;
if 滿足剪枝條件 then exit;
for i:=1 to 搜索寬度 do
begin
備份現場；（注意如果現場使用了全局變數，則需要使用局部變數備份）
dfs(參數+增量)；
恢復現場；
end;
優化
（1） 最優化剪枝：求最優值時，當前的狀態無論如何不可能比最優值更優，則退出，可與展望結合剪枝
（2） 可行性剪枝：提前判斷該狀態是否能得到可行解，如不能則退出
（3） 記憶化搜索：對於已經搜索過的狀態直接退出
（4） 改變搜索順序：對於看起來希望更大的決策先進行搜索
（5） 優化搜索策略
（6） 預處理找到大體搜索翻譯
（7） 改寫成IDA*演算法
（8） 卡時（注意現在聯賽中禁止使用meml掐時）
BFS
框架
初始化；把初始布局存入
設首指針head=0； 尾指針tail:=1；
repeat
inc(head)，取出隊列首記錄為當前被擴展結點；
for i：=1 to 規則數 do {r是規則編號}
begin
if 新空格位置合法 then
begin
if 新布局與隊列中原有記錄不重復
tail增1，並把新布局存入隊尾；
if 達到目標 then 輸出並退出；
end；
end；
until head>=tail； {隊列空}
優化
判重的優化：hash，二叉排序樹
雙向廣搜或啟發式搜索
改寫成A*演算法
二分優化
排序
冒泡排序
var a:array[1..100] of longint;t,n,i,j:longint;
procere sort;
begin
for i:=1 to n-1 do{與每個數都進行比較}
for j:=1 to n-i do
if a[j]>a[j+1] then
begin
t:=a[j];
a[j]:=a[j+1];
a[j+1]:=t;
end;
end;
選擇排序
var a:array[1..100] of longint;t,n,i,j:longint;
procere sort;
begin
for i:=1 to n-1 do
for j:=1+i to n do{大數沉小數浮}
if a[j]>a[i] then
begin
t:=a[j];
a[j]:=a[i];
a[i]:=t;
end;
end;
插入排序
var a:array[0..100] of longint;n,i,j,t:longint;
procere sort;
begin
for i:=2 to n do
for j:=1 to (i-1) do
begin
if (a[i]<a[j]) then
begin
t:=a[j];
a[j]:=a[i];
a[i]:=t;
end;
end;
end;
桶排序
var a,b:array[0..100] of longint;r,i,j,t,k,n:longint;
procere sort;
begin
for i:=0 to 100 do b[i]:=0;{為B數組清零，小桶內容清零}
for i:=1 to n do b[a[i]]:=b[a[i]]+1;
{桶的序號就是那個要排序的東西；出現一次，桶里得旗數加一}
for i:=0 to 100 do{掃描所有的桶}
begin
if b[i]<>0 then{桶里有旗}
for j:=1 to b[i] do write(i,' ');{桶的序號就是那個數}
end;
end;
快速排序
var a:array[1..100] of longint;
n,i,h,g:longint;
procere kp(l,r:longint);{變數不能與全局變數相同，否則會被抹去}
var b,m,i,j,t:longint;
begin
i:=l;
j:=r;
m:=a[(l+r) div 2];{基準數最好從中間取}
repeat
while a[j]>m do dec(j);
while a[i]<m do inc(i);{兩側的哨兵移動}
if i<=j then
{哨兵未碰面}{「=」利用repeat循環的性質，使repeat循環得以結束}
begin
t:=a[j];
a[j]:=a[i
a[i]:=t;{交換兩個哨兵的值}
inc(j);
dec(j);{哨兵繼續運動}
end;
until i>j;
if j>l then kp(l,j);
if i<r then kp(i,r);{都是循環不結束後進行的動作}
end;
begin
read(n);
for i:=1 to n do read(a[i]);
kp(1,n); {「一」位置與「N」位置}
for i:=1 to n-1 do write(a[i],' ');
write(a[n]);{防止多輸出空格使程序結果出錯}
end.
堆排序
var a:array[1..100] of longint;
n,i,b:longint;
procere jianshu(i:longint);
begin
while ((a[i]>a[i*2])or(a[i]>a[i*2+1]))and(i<=n div 2) do
{當父親數大於子女數時並且他有孩子時進行}
begin
if a[i*2]<=a[i*2+1]{左兒子小於右兒子}
then
begin
b:=a[i*2]; a[i*2]:=a[i];a[i]:=b;{左右兒子的值互換}
jianshu(i*2);{繼續為左兒子建樹}
end
else
begin
b:=a[i*2+1];a[i*2+1]:=a[i];a[i]:=b;
jianshu(i*2+1);{上同，不過是為右兒子建樹}
end;
end;
end;
procere tiao;
begin
while n<>0 do
begin
write(a[1]);
a[1]:=a[n];
n:=n-1;
for i:=(n div 2) downto 1 do
jianshu(i);
end;
end;
begin
read(n);
for i:=1 to n do
read(a[i]);
for i:=(n div 2) downto 1 do
jianshu(i);
tiao;
end.
數學定理
中國剩餘定理
若有一些兩兩互質的整數m1, m2,… mn，則對任意的整數： a
1, a
2,... an
，以下聯立同餘方程組對模數m1, m2,… mn 有公解：
康托展開
a[i]為當前未出現的元素中是排在第幾個（從0開始）
把一個整數X展開成如下形式：
X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[2]*1!+a[1]*0!
其中a[i]為當前未出現的元素中是排在第幾個（從0開始），並且0<=a[i]<i(1<=i<=n)
錯排通項
考慮一個有n個元素的排列，若一個排列中所有的元素都不在自己原來的位置上，那麼這樣的排列就稱為原排列的一個錯排。
f[1]=0;f[2]=1;
f[n] =(n-1)(f[n-2) + f[n-1])
f[n]:=n![1-1/1!+1/2!-1/3!……+(-1)^n*1/n!]
f[n] = (n!/e+0.5)，其中e是自然對數的底，[x]為x的整數部分。
費馬大定理
費馬大定理，又被稱為「費馬最後的定理」，由法國數學家費馬提出。它斷言當整數n >2時，關於x, y, z的方程 xn + yn = zn 沒有正整數解。
被提出後，經歷多人猜想辯證，歷經三百多年的歷史，最終在1995年被英國數學家安德魯·懷爾斯證明。
費馬小定理
假如a是一個整數，p是一個素數，那麼 ap ≡a (mod p)。
如果a不是p的倍數，這個定理也可以寫成ap-1 ≡1 (mod p)。----這個更加常用
逆元
由費馬小定理：假如p是質數，且gcd(a,p)=1，那麼ap-1≡1（mod p）
逆元：如果ab≡1（mod p），那麼在模p意義下，a、b互為逆元。
所以，假如p是質數，且gcd(a,p)=1，那麼a的逆元是ap-2
逆元的作用：在模意義下進行除法。乘a的逆元等同於除以a。
歐拉函數
在數論中，對正整數n，歐拉函數是小於或等於n的正整數中與n互質的數的數目。此函數以其首名研究者歐拉命名，它又稱為φ函數、歐拉商數等。
若m,a為正整數，且m,a互素，(gcd(a,m) = 1)，則aφ(m)≡1，其中為φ(m)歐拉函數，mod m為同餘關系。
歐拉定理實際上是費馬小定理的推廣。
Stirling數
第一類s(p,k)的一個的組合學解釋是：將p個物體排成k個非空循環排列的方法數。
s(p,k)的遞推公式： s(p,k)=(p-1)*s(p-1,k)+s(p-1,k-1) ,1<=k<=p-1
邊界條件：s(p,0)=0 ,p>=1 s(p,p)=1 ,p>=0
遞推關系的說明：
考慮第p個物品，p可以單獨構成一個非空循環排列，這樣前p-1種物品構成k-1個非空循環排列，方法數為s(p-1,k-1)；
也可以前p-1種物品構成k個非空循環排列，而第p個物品插入第i個物品的左邊，這有(p-1)*s(p-1,k)種方法。
第二類S(p,k)的一個組合學解釋是：將p個物體劃分成k個非空的不可辨別的（可以理解為盒子沒有編號）集合的方法數。
k!S(p,k)是把p個人分進k間有差別(如：被標有房號）的房間(無空房）的方法數。
S(p,k)的遞推公式是：S(p,k)=k*S(p-1,k)+S(p-1,k-1) ,1<= k<=p-1
邊界條件：S(p,p)=1 ,p>=0 S(p,0)=0 ,p>=1
遞推關系的說明：
考慮第p個物品，p可以單獨構成一個非空集合，此時前p-1個物品構成k-1個非空的不可辨別的集合，方法數為S(p-1,k-1)；
也可以前p-1種物品構成k個非空的不可辨別的集合，第p個物品放入任意一個中，這樣有k*S(p-1,k)種方法。
PS：第一類斯特林數和第二類斯特林數有相同的初始條件，但遞推關系不同。
Stirling's approximation
快速求階乘，不推薦用於競賽。
數論
GCD&LCM
//GCD
function gcd(a,b:longint):longint;
begin
if b=0 then gcd:=a
else gcd:=gcd (b,a mod b);
end ;
//LCM
function lcm(a,b:longint):longint;
begin
if a<b then swap(a,b);
lcm:=a;
while lcm mod b>0 do inc(lcm,a);
end;
素數
//單個判斷
function prime (n: longint): boolean;
var i longint;
begin
for i:=2 to trunc(sqrt(n)) do
if n mod i=0 then exit(false)
exit(true);
end;
//篩法打表
procere main;
var i,j:longint;
begin
fillchar(f,sizeof(f),true);
f[0]:=false;f[1]:=false;
for i:=2 to trunc(sqrt(maxn)) do
if f[i] then
begin
j:=2*i;
while j<= maxn do
begin
f[j]:=false;
inc(j,i);
end;
end;
end;
快速冪
{a^b mod n}
function f(a,b,n:int64):int64;
var t,y:int64;
begin
t:=1;
y:=a;
while b<>0 do
begin
if(b and 1)=1 then t:=t*y mod n;
y:=y*y mod n;
{這里用了一個很強大的技巧,y*y即求出了a^(2^(i-1))不知道這是什麼的看原理}
b:=b shr 1;{去掉已經處理過的一位}
end;
exit(t);
end;
模運演算法則
(A+B) mod C = (A mod C + B mod C) mod C
(A-B) mod C = (A mod C - B mod C) mod C
(A * B) mod C = (A mod C) * (B mod C) mod C
(A / B) mod C = ???
❿ 幾種經典排序演算法優劣比較的C++程序實現
一、低級排序演算法
1.選擇排序
（1）排序過程
給定一個數值集合，循環遍歷集合，每次遍歷從集合中選擇出最小或最大的放入集合的開頭或結尾的位置，下次循環從剩餘的元素集合中遍歷找出最小的並如上操作，最後直至所有原集合元素都遍歷完畢，排序結束。
（2）實現代碼
//選擇排序法
template
void Sort：：SelectSort（T* array， int size）
{
int minIndex；
for（int i = 0； i < size； i++）
{
minIndex = i；
for（int j = i + 1； j < size； j++）
{
if（array[minIndex] > array[j]）
{
minIndex = j；
}
}
if（minIndex ！= i）
{
Swap（array， i， minIndex）；
}
}
}
（3）分析總結
選擇排序時間復雜度比較高，達到了O（n^2），每次選擇都要遍歷一遍無序區間。選擇排序對一類重要的元素序列具有較好的效率，就是元素規模很大，而排序碼卻比較小的序列。另外要說明的是選擇排序是一種不穩定的排序方法。
2.冒泡排序
（1）排序過程
冒泡排序的過程形如其名，就是依次比較相鄰兩個元素，優先順序高（或大或小）的元素向後移動，直至到達序列末尾，無序區間就會相應地縮小。下一次再從無序區間進行冒泡操作，依此循環直至無序區間為1，排序結束。
（2）實現代碼
//冒泡排序法
template
void Sort：：BubbleSort（T* array， int size）
{
for（int i = 0； i < size； i++）
{
for（int j = 1； j < size - i； j++）
{
if（array[j] < array[j - 1]）
{
Swap（array， j， j - 1）；
}
}
}
}
（3）分析總結
冒泡排序的時間復雜度也比較高，達到O（n^2），每次遍歷無序區間都將優先順序高的元素移動到無序區間的末尾。冒泡排序是一種穩定的排序方式。
二、高級排序演算法
（1）排序過程
歸並排序的原理比較簡單，也是基於分治思想的。它將待排序的元素序列分成兩個長度相等的子序列，然後為每一個子序列排序，然後再將它們合並成一個序列。
（2）實現代碼
//歸並排序
template
void Sort：：MergeSort（T* array， int left， int right）
{
if（left < right）
{
int mid = （left + right） / 2；
MergeSort（array， left， mid）；
MergeSort（array， mid + 1， right）；
Merge（array， left， mid， right）；
}
}
//合並兩個已排好序的子鏈
template
void Sort：：Merge（T* array， int left， int mid， int right）
{
T* temp = new T[right - left + 1]；
int i = left， j = mid + 1， m = 0；
while（i <= mid && j <= right）
{
if（array[i] < array[j]）
{
temp[m++] = array[i++]；
}
else
{
temp[m++] = array[j++]；
}
}
while（i <= mid）
{
temp[m++] = array[i++]；
}
while（j <= right）
{
temp[m++] = array[j++]；
}
for（int n = left， m = 0； n <= right； n++， m++）
{
array[n] = temp[m]；
}
delete temp；
}
（3）分析總結
歸並排序最好、最差和平均時間復雜度都是O（nlogn），是一種穩定的排序演算法。