演算法常數項

㈠ 初中數學十字相乘法的演算法！

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十字相乘法

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十字分解法的方法簡單來講就是：十字左邊相乘等於二次項，右邊相乘等於常數項，交叉相乘再相加等於一次項。其實就是運用乘法公式(x+a)(x+b)=x²+(a+b)x+ab的逆運算來進行因式分解。
十字分解法能把二次三項式分解因式（不一定在整數范圍內）。對於形如ax²+bx+c=(a1x+c1）(a2x+c2）的整式來說，方法的關鍵是把二次項系數a分解成兩個因數a1,a2的積a1·a2，把常數項c分解成兩個因數c1,c2的積c1·c2，並使a1c2+a2c1正好等於一次項的系數b，那麼可以直接寫成結果:ax²+bx+c=(a1x+c1）(a2x+c2）。在運用這種方法分解因式時，要注意觀察，嘗試，並體會，它的實質是二項式乘法的逆過程。當首項系數不是1時，往往需要多次試驗，務必注意各項系數的符號。基本式子：x²+(p+q）x+pq=(x+p）(x+q）。
中文名：十字相乘法
外文名：cross
multiplication
別稱：十字相乘法
表達式：x²+(a+b)x+ab=(x+a)(x+b)
應用學科：數學
適用領域范圍：因式分解，數學
適用領域范圍：數學
一般運算方法例：
a²+a-42
首先，我們看看第一個數，是a²，代表是兩個a相乘得到的，則推斷出(a
+
？）×(a
-？），
然後我們再看第二項，+a
這種式子是經過合並同類項以後得到的結果，所以推斷出是兩項式×兩項式。
再看最後一項是-42
，-42是-6×7
或者6×-7也可以分解成
-21×2
或者21×-2。
首先，21和2無論正負，通過任意加減後都不可能是1，只可能是-19或者19，所以排除後者。
然後，再確定是-7×6還是7×-6。
(a+(-7)）×(a+6）=a²x²-ax-42(計算過程省略）
得到結果與原來結果不相符，原式+a
變成了-a。
再算：
(a+7）×(a+(-6））=a²+a-42
正確，所以a²+a-42就被分解成為(a+7）×(a-6），這就是通俗的十字分解法分解因式。
具體應用
雙十字分解法是一種因式分解方法。對於型如
ax²+bxy+cy²+dx+ey+f
的多項式的因式分解，常採用的方法是待定系數法。這種方法運算過程較繁。對於這問題，若採用「雙十字分解法」(主元法），就能很容易將此類型的多項式分解因式。
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㈡ (x-1/x^2)^6展開式中的常數項有沒有簡便的演算法 如果設x等於1那麼等式得到的會是啥呢^_

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㈢ 演算法的空間復雜度和時間復雜度的關系

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zolalad
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演算法的時間復雜度和空間復雜度-總結 原創
2013-09-20 16:01:26
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zolalad

碼齡9年

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演算法的時間復雜度和空間復雜度-總結
通常，對於一個給定的演算法，我們要做 兩項分析。第一是從數學上證明演算法的正確性，這一步主要用到形式化證明的方法及相關推理模式，如循環不變式、數學歸納法等。而在證明演算法是正確的基礎上，第二部就是分析演算法的時間復雜度。演算法的時間復雜度反映了程序執行時間隨輸入規模增長而增長的量級，在很大程度上能很好反映出演算法的優劣與否。因此，作為程序員，掌握基本的演算法時間復雜度分析方法是很有必要的。
演算法執行時間需通過依據該演算法編制的程序在計算機上運行時所消耗的時間來度量。而度量一個程序的執行時間通常有兩種方法。

一、事後統計的方法

這種方法可行，但不是一個好的方法。該方法有兩個缺陷：一是要想對設計的演算法的運行性能進行評測，必須先依據演算法編制相應的程序並實際運行；二是所得時間的統計量依賴於計算機的硬體、軟體等環境因素，有時容易掩蓋演算法本身的優勢。

二、事前分析估算的方法

因事後統計方法更多的依賴於計算機的硬體、軟體等環境因素，有時容易掩蓋演算法本身的優劣。因此人們常常採用事前分析估算的方法。

在編寫程序前，依據統計方法對演算法進行估算。一個用高級語言編寫的程序在計算機上運行時所消耗的時間取決於下列因素：

(1). 演算法採用的策略、方法；(2). 編譯產生的代碼質量；(3). 問題的輸入規模；(4). 機器執行指令的速度。

一個演算法是由控制結構（順序、分支和循環3種）和原操作（指固有數據類型的操作）構成的，則演算法時間取決於兩者的綜合效果。為了便於比較同一個問題的不同演算法，通常的做法是，從演算法中選取一種對於所研究的問題（或演算法類型）來說是基本操作的原操作，以該基本操作的重復執行的次數作為演算法的時間量度。

1、時間復雜度
（1）時間頻度 一個演算法執行所耗費的時間，從理論上是不能算出來的，必須上機運行測試才能知道。但我們不可能也沒有必要對每個演算法都上機測試，只需知道哪個演算法花費的時間多，哪個演算法花費的時間少就可以了。並且一個演算法花費的時間與演算法中語句的執行次數成正比例，哪個演算法中語句執行次數多，它花費時間就多。一個演算法中的語句執行次數稱為語句頻度或時間頻度。記為T(n)。
（2）時間復雜度 在剛才提到的時間頻度中，n稱為問題的規模，當n不斷變化時，時間頻度T(n)也會不斷變化。但有時我們想知道它變化時呈現什麼規律。為此，我們引入時間復雜度概念。 一般情況下，演算法中基本操作重復執行的次數是問題規模n的某個函數，用T(n)表示，若有某個輔助函數f(n),使得當n趨近於無窮大時，T(n)/f(n)的極限值為不等於零的常數，則稱f(n)是T(n)的同數量級函數。記作T(n)=O(f(n)),稱O(f(n)) 為演算法的漸進時間復雜度，簡稱時間復雜度。

另外，上面公式中用到的 Landau符號其實是由德國數論學家保羅·巴赫曼（Paul Bachmann）在其1892年的著作《解析數論》首先引入，由另一位德國數論學家艾德蒙·朗道（Edmund Landau）推廣。Landau符號的作用在於用簡單的函數來描述復雜函數行為，給出一個上或下（確）界。在計算演算法復雜度時一般只用到大O符號，Landau符號體系中的小o符號、Θ符號等等比較不常用。這里的O，最初是用大寫希臘字母，但現在都用大寫英語字母O；小o符號也是用小寫英語字母o，Θ符號則維持大寫希臘字母Θ。
T (n) = Ο(f (n)) 表示存在一個常數C，使得在當n趨於正無窮時總有 T (n) ≤ C * f(n)。簡單來說，就是T(n)在n趨於正無窮時最大也就跟f(n)差不多大。也就是說當n趨於正無窮時T (n)的上界是C * f(n)。其雖然對f(n)沒有規定，但是一般都是取盡可能簡單的函數。例如，O(2n2+n +1) = O (3n2+n+3) = O (7n2 + n) = O ( n2 ) ，一般都只用O(n2)表示就可以了。注意到大O符號里隱藏著一個常數C，所以f(n)里一般不加系數。如果把T(n)當做一棵樹，那麼O(f(n))所表達的就是樹干，只關心其中的主幹，其他的細枝末節全都拋棄不管。
在各種不同演算法中，若演算法中語句執行次數為一個常數，則時間復雜度為O(1),另外，在時間頻度不相同時，時間復雜度有可能相同，如T(n)=n2+3n+4與T(n)=4n2+2n+1它們的頻度不同，但時間復雜度相同，都為O(n2)。 按數量級遞增排列，常見的時間復雜度有：常數階O(1),對數階O(log2n),線性階O(n), 線性對數階O(nlog2n),平方階O(n2)，立方階O(n3),...， k次方階O(nk),指數階O(2n)。隨著問題規模n的不斷增大，上述時間復雜度不斷增大，演算法的執行效率越低。

從圖中可見，我們應該盡可能選用多項式階O(nk)的演算法，而不希望用指數階的演算法。

常見的演算法時間復雜度由小到大依次為：Ο(1)＜Ο(log2n)＜Ο(n)＜Ο(nlog2n)＜Ο(n2)＜Ο(n3)＜…＜Ο(2n)＜Ο(n!)

一般情況下，對一個問題（或一類演算法）只需選擇一種基本操作來討論演算法的時間復雜度即可，有時也需要同時考慮幾種基本操作，甚至可以對不同的操作賦予不同的權值，以反映執行不同操作所需的相對時間，這種做法便於綜合比較解決同一問題的兩種完全不同的演算法。

（3）求解演算法的時間復雜度的具體步驟是：

⑴ 找出演算法中的基本語句；

演算法中執行次數最多的那條語句就是基本語句，通常是最內層循環的循環體。

⑵ 計算基本語句的執行次數的數量級；

只需計算基本語句執行次數的數量級，這就意味著只要保證基本語句執行次數的函數中的最高次冪正確即可，可以忽略所有低次冪和最高次冪的系數。這樣能夠簡化演算法分析，並且使注意力集中在最重要的一點上：增長率。

⑶ 用大Ο記號表示演算法的時間性能。

將基本語句執行次數的數量級放入大Ο記號中。

如果演算法中包含嵌套的循環，則基本語句通常是最內層的循環體，如果演算法中包含並列的循環，則將並列循環的時間復雜度相加。例如：

for (i=1; i<=n; i++)
x++;
for (i=1; i<=n; i++)
for (j=1; j<=n; j++)
x++;
第一個for循環的時間復雜度為Ο(n)，第二個for循環的時間復雜度為Ο(n2)，則整個演算法的時間復雜度為Ο(n+n2)=Ο(n2)。

Ο(1)表示基本語句的執行次數是一個常數，一般來說，只要演算法中不存在循環語句，其時間復雜度就是Ο(1)。其中Ο(log2n)、Ο(n)、 Ο(nlog2n)、Ο(n2)和Ο(n3)稱為多項式時間，而Ο(2n)和Ο(n!)稱為指數時間。計算機科學家普遍認為前者（即多項式時間復雜度的演算法）是有效演算法，把這類問題稱為P（Polynomial,多項式）類問題，而把後者（即指數時間復雜度的演算法）稱為NP（Non-Deterministic Polynomial, 非確定多項式）問題。

一般來說多項式級的復雜度是可以接受的，很多問題都有多項式級的解——也就是說，這樣的問題，對於一個規模是n的輸入，在n^k的時間內得到結果，稱為P問題。有些問題要復雜些，沒有多項式時間的解，但是可以在多項式時間里驗證某個猜測是不是正確。比如問4294967297是不是質數？如果要直接入手的話，那麼要把小於4294967297的平方根的所有素數都拿出來，看看能不能整除。還好歐拉告訴我們，這個數等於641和6700417的乘積，不是素數，很好驗證的，順便麻煩轉告費馬他的猜想不成立。大數分解、Hamilton迴路之類的問題，都是可以多項式時間內驗證一個「解」是否正確，這類問題叫做NP問題。

（4）在計算演算法時間復雜度時有以下幾個簡單的程序分析法則:

(1).對於一些簡單的輸入輸出語句或賦值語句,近似認為需要O(1)時間

(2).對於順序結構,需要依次執行一系列語句所用的時間可採用大O下"求和法則"

求和法則:是指若演算法的2個部分時間復雜度分別為 T1(n)=O(f(n))和 T2(n)=O(g(n)),則 T1(n)+T2(n)=O(max(f(n), g(n)))

特別地,若T1(m)=O(f(m)), T2(n)=O(g(n)),則 T1(m)+T2(n)=O(f(m) + g(n))

(3).對於選擇結構,如if語句,它的主要時間耗費是在執行then字句或else字句所用的時間,需注意的是檢驗條件也需要O(1)時間

(4).對於循環結構,循環語句的運行時間主要體現在多次迭代中執行循環體以及檢驗循環條件的時間耗費,一般可用大O下"乘法法則"

乘法法則: 是指若演算法的2個部分時間復雜度分別為 T1(n)=O(f(n))和 T2(n)=O(g(n)),則 T1*T2=O(f(n)*g(n))

(5).對於復雜的演算法,可以將它分成幾個容易估算的部分,然後利用求和法則和乘法法則技術整個演算法的時間復雜度

另外還有以下2個運演算法則:(1) 若g(n)=O(f(n)),則O(f(n))+ O(g(n))= O(f(n))；(2) O(Cf(n)) = O(f(n)),其中C是一個正常數

（5）下面分別對幾個常見的時間復雜度進行示例說明：

(1)、O(1)

Temp=i; i=j; j=temp;

以上三條單個語句的頻度均為1，該程序段的執行時間是一個與問題規模n無關的常數。演算法的時間復雜度為常數階，記作T(n)=O(1)。注意：如果演算法的執行時間不隨著問題規模n的增加而增長，即使演算法中有上千條語句，其執行時間也不過是一個較大的常數。此類演算法的時間復雜度是O(1)。
(2)、O(n2)

2.1. 交換i和j的內容

sum=0； （一次）
for(i=1;i<=n;i++) （n+1次）
for(j=1;j<=n;j++) （n2次）
sum++； （n2次）
解：因為Θ(2n2+n+1)=n2（Θ即：去低階項，去掉常數項，去掉高階項的常參得到），所以T(n)= =O(n2)；

2.2.

for (i=1;i<n;i++)
{
y=y+1; ①
for (j=0;j<=(2*n);j++)
x++; ②
}
解： 語句1的頻度是n-1
語句2的頻度是(n-1)*(2n+1)=2n2-n-1
f(n)=2n2-n-1+(n-1)=2n2-2；

又Θ(2n2-2)=n2
該程序的時間復雜度T(n)=O(n2).

一般情況下，對步進循環語句只需考慮循環體中語句的執行次數，忽略該語句中步長加1、終值判別、控制轉移等成分，當有若干個循環語句時，演算法的時間復雜度是由嵌套層數最多的循環語句中最內層語句的頻度f(n)決定的。

(3)、O(n)

a=0;
b=1; ①
for (i=1;i<=n;i++) ②
{
s=a+b;③
b=a;④
a=s;⑤
}
解： 語句1的頻度：2,
語句2的頻度： n,
語句3的頻度： n-1,
語句4的頻度：n-1,
語句5的頻度：n-1,
T(n)=2+n+3(n-1)=4n-1=O(n).
(4)、O(log2n)

i=1; ①
while (i<=n)
i=i*2; ②
解： 語句1的頻度是1,
設語句2的頻度是f(n), 則：2^f(n)<=n;f(n)<=log2n
取最大值f(n)=log2n,
T(n)=O(log2n )

(5)、O(n3)

for(i=0;i<n;i++)
{
for(j=0;j<i;j++)
{
for(k=0;k<j;k++)
x=x+2;
}
}
解：當i=m, j=k的時候,內層循環的次數為k當i=m時, j 可以取 0,1,...,m-1 , 所以這里最內循環共進行了0+1+...+m-1=(m-1)m/2次所以,i從0取到n, 則循環共進行了: 0+(1-1)*1/2+...+(n-1)n/2=n(n+1)(n-1)/6所以時間復雜度為O(n3).

（5）常用的演算法的時間復雜度和空間復雜度

一個經驗規則：其中c是一個常量，如果一個演算法的復雜度為c 、 log2n 、n 、 n*log2n ,那麼這個演算法時間效率比較高 ，如果是2n ,3n ,n!，那麼稍微大一些的n就會令這個演算法不能動了，居於中間的幾個則差強人意。

演算法時間復雜度分析是一個很重要的問題，任何一個程序員都應該熟練掌握其概念和基本方法，而且要善於從數學層面上探尋其本質，才能准確理解其內涵。

2、演算法的空間復雜度

類似於時間復雜度的討論，一個演算法的空間復雜度(Space Complexity)S(n)定義為該演算法所耗費的存儲空間，它也是問題規模n的函數。漸近空間復雜度也常常簡稱為空間復雜度。
空間復雜度(Space Complexity)是對一個演算法在運行過程中臨時佔用存儲空間大小的量度。一個演算法在計算機存儲器上所佔用的存儲空間，包括存儲演算法本身所佔用的存儲空間，演算法的輸入輸出數據所佔用的存儲空間和演算法在運行過程中臨時佔用的存儲空間這三個方面。演算法的輸入輸出數據所佔用的存儲空間是由要解決的問題決定的，是通過參數表由調用函數傳遞而來的，它不隨本演算法的不同而改變。存儲演算法本身所佔用的存儲空間與演算法書寫的長短成正比，要壓縮這方面的存儲空間，就必須編寫出較短的演算法。演算法在運行過程中臨時佔用的存儲空間隨演算法的不同而異，有的演算法只需要佔用少量的臨時工作單元，而且不隨問題規模的大小而改變，我們稱這種演算法是「就地\"進行的，是節省存儲的演算法，如這一節介紹過的幾個演算法都是如此；有的演算法需要佔用的臨時工作單元數與解決問題的規模n有關，它隨著n的增大而增大，當n較大時，將佔用較多的存儲單元，例如將在第九章介紹的快速排序和歸並排序演算法就屬於這種情況。

如當一個演算法的空間復雜度為一個常量，即不隨被處理數據量n的大小而改變時，可表示為O(1)；當一個演算法的空間復雜度與以2為底的n的對數成正比時，可表示為0(10g2n)；當一個演算法的空I司復雜度與n成線性比例關系時，可表示為0(n).若形參為數組，則只需要為它分配一個存儲由實參傳送來的一個地址指針的空間，即一個機器字長空間；若形參為引用方式，則也只需要為其分配存儲一個地址的空間，用它來存儲對應實參變數的地址，

㈣ 演算法是指物理層面上解決問題方法的一種描述

演算法是物理層面上解決問題方法的一種描述。
演算法：就是問題的解決思路
演算法的特徵：輸入、輸出、有窮性、確定性、可行性
大O表示法：最接近表示的特徵函數的表示方法（漸進函數）：O(n^7)
分析演算法要考慮：最優時間復雜度、平均時間復雜度、最壞（最長）時間復雜
時間復雜度的幾條基本計算規則
1. 基本操作，即只有常數項，認為其時間復雜度為O(1)
2. 順序結構，時間復雜度按加法進行計算
3. 循環結構，時間復雜度按乘法進行計算
4. 分支結構，時間復雜度取最大值
5. 判斷一個演算法的效率時，往往只需要關注操作數量的最高次項，其它次要項和常數項可以忽略
6. 在沒有特殊說明時，我們所分析的演算法的時間復雜度都是指最壞時間復雜度

㈤ 二項式 《展開式中的常數項》是什麼怎麼求請舉個例子謝謝

不包含未知數的項。例如(x + 1)^3 = x^3 + 3x^2 + 3x + 1,其中1就是常數項。一般來說，在已知式子中令x = 0，這樣帶有x的項都消掉了，剩下就是常數項的值。 如在(x + 1)^3中令x = 0，得1，常數項就是1.

㈥ 關於回歸中的常數項和R2

截距項一般是要放進去的，即使它真為0，從漸進的角度講，其根本不會影響其他斜率估計量的極限性質，包括漸進有效性。文獻中我從沒看到有把截距項去掉的例子，哪怕假設檢驗它不顯著，也會放進去。
去掉截距項的R2與含截距的R2，演算法都不一樣。。。所以不具有太強的比較意義
T，F檢驗變得像你想要的那樣，這是數據現象，很正常，如果是我，我是不會因此而舍掉截距的，我只可能調整放入哪些解釋變數。
最後一個問題沒看明白你的意思，抱歉。

㈦ 求常數項 (x+1/x-1)^5 求常數項

你答案錯了吧！這種演算法沒看懂，不過我有更簡單明白的方法，這種復雜點的求常數項可以用組合的方法（就高中的排列與組合，你應該學過這個知識點），組合的方法很簡單，這樣：你可以把這三個數看成組和一樣，就x，1/x，-1三個數，既然要求常數項，就要把帶x的消去約掉，可以這樣組合，五次方，要取五個數，取一個x和一個1/x，再取三個-1，x會約掉＝-1，還有取兩個x和兩個1/x，再取一個-1，約掉x還是=-1，還有x，1/x都不取，取五個-1，等於-1，所有的加起來就＝-3，有沒有懂了呢，這屬於組合的應用！不懂可以追問！

㈧ 2的八次方演算法是什麼

二的八次方是256。

他們的特點是，每增加一次方就翻一倍。公式：2^n=2^（n/2）×2^（n/2）＝……，以此類推。

舉例說明如下：

2^8

=2^4×2^4

=2^2×2^2×2^2×2^2

=4×4×4×4

=256

次方相關分類

1、0次方

常數項是零次方項。任何除0以外的數的0次方都是1。如3的0次方是1，－1的0次方也是1，0的0次方沒有意義。

註：－1⁰＝-1，但是（-1)⁰＝1。前者是用0減1求零次方，後者是對整個－1求零次方。

2、負次方

一個數的負次方即為這個數的正次方的倒數。a^-x=1/a^x

例：2的－1次方＝1/2的一次方。

1/2的－1次方＝2的一次方。

5的－2次方＝1/5的二次方，

1/5的－2次方＝5的二次方。

㈨ 設計演算法，求ax+b=0的解，並畫出流程圖.

程序框圖如下： 對於方程ax+b=0來講，應該分情況討論方程的解. 我們要對一次項系數a和常數項b的取值情況進行分類，分類如下： （1）當a≠0時，方程有唯一的實數解是 ； （2）當a=0，b=0時，全體實數都是方程的解； （3）當a=0，b≠0時，方程無解. 聯想數學中的分類討論的處理方式，可得如下演算法步驟： 第一步，判斷a≠0是否成立.若成立，輸出結果「解為 」. 第二步，判斷a=0，b=0是否同時成立.若成立，輸出結果「解集為R」. 第三步，判斷a=0，b≠0是否同時成立.若成立，輸出結果「方程無解」，結束演算法.

㈩ 初中數學十字相乘法的演算法！

十字相乘法能把某些二次三項式ax2+bx+c(a≠0)分解因式。這種方法的關健是把二次項的系數a分解成兩個因數a1,a2的積a1•a2，把常數項c分解成兩個因數c1,c2的積c1•c2，並使a1c2+a2c1正好是一次項系數b，那麼可以直接寫成結果：ax2+bx+c=(a1x+c1)(a2x+c2),在運用這種方法分解因式時，要注意觀察，嘗試，並體會它實質是二項式乘法的逆過程。當首項系數不是1時，往往需要多次試驗，務必注意各項系數的符號。
例:x2+2x-15
分析：常數項(-15)<0，可分解成異號兩數的積，可分解為(-1)(15)，或(1)(-15)或(3)
(-5)或(-3)(5)，其中只有(-3)(5)中-3和5的和為2。
=（x-3）（x+5)