恆定演算法

❶ PID演算法的問題 PV-SV=恆定值 比如5

PV-SV=0是理想狀態的調節，若為恆定值就說明偏差不為零，調節輸出在積分作用下就增大到100%，只有偏差為零時，PID輸出才能恆定。PID演算法的積分與微分都是對偏差進行運算的。

❷ 單片機用PID控制可控硅，讓電烤箱溫度恆定的演算法請教高手！

pid位置式演算法，在溫度比設定溫度低x度時，用pd，當比設定溫度低x度以內，用pid。
可控硅部分，硬體用BTA26或者BT139（看加熱器件的功率了），採用過零檢測來確定過零點，用單片機的外部中斷配合tmer，來控制開關時間。在pd和pid階段，pid參數可能要用2套參數，自己實驗吧，還有，你可以看一下，Ziegler-Nichols參數整定法。
另：
OURAVR上也有個酷貼，很詳細的，你可以參考一下，網址再下面：
http://www.ourdev.cn/bbs/bbs_content.jsp?bbs_sn=936512&bbs_page_no=1&search_mode=1&search_text=pid&bbs_id=1000

❸ c語言隨機數隨時間一直增長

因為你的隨機數種子是時間 所以程序每次第一次執行的隨機數 是根據時間來的 ..
想要每次執行程序 列印出來的隨機數不一樣的話 ..
srand((unsigned)time(NULL));
for(int j =0;j<1000;j++)
{
i= rand()%10000;
}
printf("%d",i);
這樣可以達到你的要求 ..

❹ 高中物理

皮球下落時的加速度為：a=(Vt方-Vo方)/2h=8.1m/s方
由牛頓第二定律，假定空氣阻力值恆定，此時空氣阻力F方向向上：mg-F=ma；解得F的值；
再利用所得F值解算出皮球上升時的加速度：F+mg=ma三者方向均向下；
利用加速度就能求得答案了：
上升時間t=Vo/a；
上升高度h=0.5at方；

❺ 燃氣熱水器不恆定工作時熱輸出的演算法

首先用你測的溫度值算出點燃五分鍾內的對數平均溫度和未點燃時的對數平均溫度。
之後用上述的公式計算，就可以得到！

備註：因為涉及到啟動和停止，所以要把停水溫升考慮進去，所以對一些突然升高的溫度值要剔除。

❻ 演算法定義

定義： 演算法是解決特定問題求解步驟的描述，在計算機表現喂指令的有序序列，並且每條指令表示一個或多個操作。

有窮性： 演算法在執行有限的步驟之後，自動結束而不會出現無限循環，並且每個步驟在可接受的時間內完成。

確定性： 演算法的每一步驟都具有確定的含義，不會出現二義性。

可行性： 演算法每一步都必須是可行的，也就是說，每一步都能夠通過執行有限次數完成。

確定性： 演算法至少應該具有輸入，輸出和加工處理無歧義性，能正確的反映問題，得到正確答案

可讀性： 便於閱讀，理解，交流

健壯性：當輸入數據不合法時，演算法也能做出相關的處理，而不是產生異常或者莫名其妙的結果

時間效率和存儲量低

隨著n 增大，T(n) 增長最慢演算法喂最優演算法。

分析時間復雜度： 

推導大O階：

1、用常數1取代運行時間中的所有加法常數

2、在修改後運行次數函數中，只保留最高階

3、如果最高階存在且不是1，則去除這個項相乘的常數，得到的結果就是大O 階

常數階： 執行時間恆定的演算法，我們稱之為具有O(1) 的時間復雜度，不會隨著n的變化而發生變化。

空間復雜度：通過計算演算法所需的存儲空間實現，演算法空間復雜度的計算公式記作S(n) = O（n),其中，n 為問題的規模

❼ 議論演算法的時間復雜度時，「恆定分攤時間」是個什麼鬼

計算機科學中，演算法的時間復雜度是一個函數，它定量描述了該演算法的運行時間。這是一個關於代表演算法輸入值的字元串的長度的函數。時間復雜度常用大O符號表述，不包括這個函數的低階項和首項系數。使用這種方式時，時間復雜度可被稱為是漸近的，它

❽ 雷達幣是什麼能靠譜嗎

雷達幣是傳銷用的一種貨幣吧，如果投資應該是不可靠的，也可以咨詢一下相關專業人士。

本質來說，比特幣是區塊鏈技術加總量有限供給的虛擬幣。瑞波幣和很多其它幣是山寨比特幣，也用了區塊鏈和總量有限供給，但因為不是原創，群眾基礎弱，加上總量比比特幣多，炒作價格沒法追上比特幣。而V寶幣，後來的雷達幣等等幾百種虛擬幣，是虛假宣傳說自己是總量有限，其實是無限供給的數字幣，本質是一種游戲幣技術加上傳銷宣傳。

❾ 分布式組件-Sentinel-常見流量控制演算法

在指定周期內累加訪問次數，當訪問次數達到設定的閾值時，觸發限流策略，當進入下一個時間周期時進行訪問次數的清零。

限定每一分鍾能夠處理的總的請求數為100，在第一個一分鍾內，一共請求了60次。接著到第二個一分鍾，counter又從0開始計數，在一分半鍾時，已經達到了最大限流的閾值，這個時候後續的所有請求都會被拒絕。這種演算法可以用在簡訊發送的頻次限制上，比如限制同一個用戶一分鍾之內觸發簡訊發送的次數。

這種演算法存在一個臨界問題，這種演算法針對的是固定周期的累加訪問次數，但是如果伺服器需要做到的是限制每個一分鍾內的訪問量，這種演算法顯然就不適用了，因為計數器演算法無法限制每隔一段時間內的訪問量均不超過閾值。

在第一分鍾的0：58和第二分鍾的1：02這個時間段內，分別出現了100個請求，整體來看就會出現4秒內總的請求量達到200，超出了設置的閾值。

滑動窗口演算法是將時間周期分為N個小周期（窗口），分別記錄每個小周期內訪問次數，然後根據時間將窗口往前滑動並刪除過期的小時間窗口。最終只需要統計滑動窗口范圍內的所有小時間窗口總的計數即可。

將一分鍾拆分為4個小時間窗口，每個小時間窗口最多能夠處理25個請求。並且通過虛線框表示滑動窗口的大小（當前窗口的大小是2，也就是在這個窗口內最多能夠處理50個請求）。同時滑動窗口會隨著時間往前移動，比如前面15s結束之後，窗口會滑動到15s～45s這個范圍，然後在新的窗口中重新統計數據。

由此可見，當滑動窗口的格子劃分的越多，那麼滑動窗口的滾動就越平滑，限流的統計就會越精確。此演算法可以很好的解決固定窗口演算法的臨界問題。

令牌桶是網路流量整形（Traffic Shaping）和速率限制（Rate Limiting）中最常使用的一種演算法。對於每一個請求，都需要從令牌桶中獲得一個令牌，如果沒有獲得令牌，則需要觸發限流策略。

系統會以一個恆定速度（r tokens/sec）往固定容量的令牌桶中放入令牌，如果此時有客戶端請求過來，則需要先從令牌桶中拿到令牌以獲得訪問資格。

假設令牌生成速度是每秒10個，也就等同於QPS=10，此時在請求獲取令牌的時候，會存在三種情況：

• 請求速度大於令牌生成速度：那麼令牌會很快被取完，後續再進來的請求會被限流。

• 請求速度等於令牌生成速度：此時流量處於平穩狀態。

• 請求速度小於令牌生成速度：說明此時系統的並發數並不高，請求能被正常處理。

由於令牌桶有固定的大小，當請求速度小於令牌生成速度時，令牌桶會被填滿。所以令牌桶能夠處理突發流量，也就是在短時間內新增的流量系統能夠正常處理，這是令牌桶的特性。

漏桶限流演算法的主要作用是控制數據注入網路的速度，平滑網路上的突發流量。

在漏桶演算法內部同樣維護一個容器，這個容器會以恆定速度出水，不管上面的水流速度多快，漏桶水滴的流出速度始終保持不變。訪問請求到達時直接放入漏桶，如當前容量已達到上限（限流值），則進行丟棄（觸發限流策略）。漏桶以固定的速率進行釋放訪問請求（即請求通過），直到漏桶為空。實際上消息中間件就使用了漏桶限流的思想，不管生產者的請求量有多大，消息的處理能力取決於消費者。

在漏桶限流演算法中，存在以下幾種可能的情況：

• 請求速度大於漏桶流出水滴的速度：也就是請求數超出當前服務所能處理的極限，將會觸發限流策略。

• 請求速度小於或者等於漏桶流出水滴的速度，也就是服務端的處理能力正好滿足客戶端的請求量，將正常執行。

漏桶限流演算法和令牌桶限流演算法的實現原理相差不大，最大的區別是漏桶無法處理短時間內的突發流量，漏桶限流演算法是一種恆定速度的限流演算法。

❿ 誰能告訴我如何用計算機編程的語言比如1和0表示出1到10的數字

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寫在之前

我們都知道，對於同一個問題來說，可以有多種解決問題的演算法。盡管演算法不是唯一的，但是對於問題本身來說相對好的演算法還是存在的，這里可能有人會問區分好壞的標準是什麼？這個要從「時效」和「存儲」兩方面來看。

人總是貪婪的，在做一件事的時候，我們總是期望著可以付出最少的時間、精力或者金錢來獲得最大的回報，這個類比到演算法上也同樣適用，那就是花最少的時間和最少的存儲做成最棒的解決辦法，所以好的演算法應該具備時效高和存儲低的特點。這里的「時效」是指時間效率，也就是演算法的執行時間，對於同一個問題的多種不同解決演算法，執行時間越短的演算法效率越高，越長的效率越低；「存儲」是指演算法在執行的時候需要的存儲空間，主要是指演算法程序運行的時候所佔用的內存空間。

時間復雜度

首先我們先來說時間效率的這個問題，這里的時間效率就是指的演算法的執行時間，時間的快慢本來就是一個相對的概念，那麼到了演算法上，我們該用怎樣的度量指標去度量一個演算法的時間效率（執行時間）呢？

剛開始我們想出了一種事後統計方法，我稱它為「馬後炮式」，顧名思義，就是對於要解決的某個問題，費盡心思想了 n 種解法，提前寫好演算法程序，然後攢了一堆數據，讓它們分別在電腦上跑，跑完瞭然後比較程序的運行時間，根據這個來判斷演算法時效的高低。這種的判斷技術計算的是我們日常所用的時間，但這並不是一個對我們來說有用的度量指標，因為它還依賴於運行的機器、所用的編程語言、編譯器等等等等。相反，我們需要的是一個不依賴於所用機器或者編程語言的度量指標，這種度量指標可以幫助我們判斷演算法的優劣，並且可以用來比較演算法的具體實現。

我們的科學家前輩們發現當我們試圖去用執行時間作為獨立於具體程序或計算機的度量指標去描述一個演算法的時候，確定這個演算法所需要的步驟數目非常重要。如果我們把演算法程序中的每一步看作是一個基本的計量單位，那麼一個演算法的執行時間就可以看作是解決一個問題所需要的總步驟數。但是由於演算法的執行過程又各不相同，所以這個每一步，即這個基本的計量單位怎麼去選擇又是一個令人頭禿的問題。

下面我們來看一個簡單的求和的函數：

defget_sum(n): sum = 0for i in range(1,n+1): sum += i return sumprint(get_sum(10))

我們仔細去分析一下上述代碼，其實可以發現統計執行求和的賦值語句的次數可能是一個好的基本計數單位，在上面 get_sum 函數中，賦值語句的數量是 1 （sum = 0）加上 n （執行 sum += i 的次數）。

我們一般用一個叫 T 的函數來表示賦值語句的總數量，比如上面的例子可以表示成 T(n) = n + 1。這里的 n 一般指的是「數據的規模大小」，所以前面的等式可以理解為「解決一個規模大小為 n，對應 n+1 步操作步數的問題，所需的時間為 T(n)」。

對於 n 來說，它可以取 10，100，1000 或者其它更大的數，我們都知道求解大規模的問題所需的時間比求解小規模要多一些，那麼我們接下來的目標就很明確了，那就是「尋找程序的運行時間是如何隨著問題規模的變化而變化」。

我們的科學家前輩們又對這種分析方法進行了更為深遠的思考，他們發現有限的操作次數對於 T(n) 的影響，並不如某些占據主要地位的操作部分重要，換句話說就是「當數據的規模越來越大時，T(n) 函數中的某一部分掩蓋了其它部分對函數的影響」。最終，這個起主導作用的部分用來對函數進行比較，所以接下來就是我們所熟知的大 O閃亮登場的時間了。

大 O 表示法

「數量級」函數用來描述當規模 n 增加時，T(n) 函數中增長最快的部分，這個數量級函數我們一般用「大 O」表示，記做 O(f(n))。它提供了計算過程中實際步數的近似值，函數 f(n) 是原始函數 T(n) 中主導部分的簡化表示。

在上面的求和函數的那個例子中，T(n) = n + 1，當 n 增大時，常數 1 對於最後的結果來說越來不越沒存在感，如果我們需要 T(n) 的近似值的話，我們要做的就是把 1 給忽略掉，直接認為 T(n) 的運行時間就是 O(n)。這里你一定要搞明白，這里不是說 1 對 T(n) 不重要，而是當 n 增到很大時，丟掉 1 所得到的近似值同樣很精確。

再舉個例子，比如有一個演算法的 T(n) = 2n^2+ 2n + 1000，當 n 為 10 或者 20 的時候，常數 1000 看起來對 T(n) 起著決定性的作用。但是當 n 為 1000 或者 10000 或者更大呢？n^2 起到了主要的作用。實際上，當 n 非常大時，後面兩項對於最終的結果來說已經是無足輕重了。與上面求和函數的例子很相似，當 n 越來越大的時候，我們就可以忽略其它項，只關注用 2n^2 來代表 T(n) 的近似值。同樣的是，系數 2 的作用也會隨著 n 的增大，作用變得越來越小，從而也可以忽略。我們這時候就會說 T(n) 的數量級 f(n) = n^2，即 O(n^2)。

最好情況、最壞情況和平均情況

盡管前面的兩個例子中沒有體現，但是我們還是應該注意到有時候演算法的運行時間還取決於「具體數據」而不僅僅是「問題的規模大小」。對於這樣的演算法，我們把它們的執行情況分為「最優情況」、「最壞情況」和「平均情況」。

某個特定的數據集能讓演算法的執行情況極好，這就是最「最好情況」，而另一個不同的數據會讓演算法的執行情況變得極差，這就是「最壞情況」。不過在大多數情況下，演算法的執行情況都介於這兩種極端情況之間，也就是「平均情況」。因此一定要理解好不同情況之間的差別，不要被極端情況給帶了節奏。

對於「最優情況」，沒有什麼大的價值，因為它沒有提供什麼有用信息，反應的只是最樂觀最理想的情況，沒有參考價值。「平均情況」是對演算法的一個全面評價，因為它完整全面的反映了這個演算法的性質，但從另一方面來說，這種衡量並沒有什麼保證，並不是每個運算都能在這種情況內完成。而對於「最壞情況」，它提供了一種保證，這個保證運行時間將不會再壞了，**所以一般我們所算的時間復雜度是最壞情況下的時間復雜度**，這和我們平時做事要考慮到最壞的情況是一個道理。

在我們之後的演算法學習過程中，會遇到各種各樣的數量級函數，下面我給大家列舉幾種常見的數量級函數：

為了確定這些函數哪些在 T(n) 中佔主導地位，就要在 n 增大時對它們進行比較，請看下圖（圖片來自於 Google 圖片）：

在上圖中，我們可以看到當 n 很小時，函數之間不易區分，很難說誰處於主導地位，但是當 n 增大時，我們就能看到很明顯的區別，誰是老大一目瞭然：

O(1) < O(logn) < O(n) < O(nlogn) < O(n^2) < O(n^3) < O(2^n)

我們下面就來分析幾個上述所說的「數量級函數」：

1.常數函數

n = 100 # 1 次sum = (1 + n) *n / 2 # 1 次print(sum) # 1 次

上述演算法程序的 f(n) = 3，可能有人看到這會說那麼時間復雜度就是 O(f(n)) = O(3)，其實這個是錯的，這個函數的時間復雜度其實是 O(1)。這個對於初學者來說是很難理解的一種結果，其實你可以把 sum = (1 + n) * n / 2 多復制幾次再來看：

a = 100 # 1 次sum = (1 + n) * n / 2 # 1 次sum = (1 + n) * n / 2 # 1 次sum = (1 + n) * n / 2 # 1 次sum = (1 + n) * n / 2 # 1 次sum = (1 + n) * n / 2 # 1 次sum = (1 + n) * n / 2 # 1 次print(sum) # 1 次

上述演算法的 f(n) = 8，事實上你可以發現無論 n 為多少，上述兩段代碼就是 運行 3 次和運行 8 次的區別。這種與數據的規模大小 n 無關，執行時間恆定的演算法我們就叫它具有 O(1) 的時間復雜度。不管這個常數是多少，我們都記作是 O(1)，而不是 O(3) 或者是 O(8)。

2.對數函數

cnt = 1while cnt < n: cnt *= 2 # O(1)

上面的演算法程序的時間復雜度就是 O(logn)，這個是怎麼算出來的呢？其實很簡單：上述的代碼可以解釋成 cnt 乘以多少個 2 以後才能大於等於 n，我們假設個數是 x，也就是求 2^x = n，即 x = log2n，所以這個循環的時間復雜度就是 O(logn)。

最後呢，我們來看看下面的這個例子，藉助這段代碼來詳細的說一下我們如何對其時間復雜度進行詳細的分析：

a = 1b = 2c = 3for i inrange(n):for j inrange(n): x = i * i y = j * j z = i * jfor k inrange(n): u = a * k + b v = c * cd = 4

上面的代碼沒有任何意義，甚至不是一個可運行的代碼，我只是用來說明你在以後如何對代碼進行執行分析，關於代碼本身可不可以運行，就不需要你在這關心了。

上面的代碼其實我們要分的話可以分成 4 部分：第 1 部分是 a，b，c 這 3 個賦值語句，執行次數也就是 3 次；第二部分是 3n^2，因為是循環結構，裡面有 x，y，z 這 3 個賦值語句，每個語句執行了 n^2 次；第 3 部分是 2n，因為裡面是 2 個賦值語句，每條語句被執行了 n 次；最後第 4 部分是常數 1，只有 d 這么 1 條賦值語句。所以我們得到的 T(n
) = 3+3n^2 +2n+1 = 3n^2+2n+4，看到指數項，我們自然的發現是 n^2 做主導，當 n 增大時，後面兩項可以忽略掉，所以這個代碼片段的數量級就是 O(n^2)。

空間復雜度

類比於時間復雜度的討論，一個演算法的空間復雜度是指該演算法所耗費的存儲空間，計算公式計作：S(n) = O(f(n))。其中 n 也為數據的規模，f(n) 在這里指的是 n 所佔存儲空間的函數。

一般情況下，我們的程序在機器上運行時，刨去需要存儲程序本身的輸入數據等之外，還需要存儲對數據操作的「存儲單元」。如果輸入數據所佔空間和演算法無關，只取決於問題本身，那麼只需要分析演算法在實現過程中所佔的「輔助單元」即可。如果所需的輔助單元是個常數，那麼空間復雜度就是 O(1)。

空間復雜度其實在這里更多的是說一下這個概念，因為當今硬體的存儲量級比較大，一般不會為了稍微減少一點兒空間復雜度而大動干戈，更多的是去想怎麼優化演算法的時間復雜度。所以我們在日常寫代碼的時候就衍生出了用「空間換時間」的做法，並且成為常態。比如我們在求解斐波那契數列數列的時候我們可以直接用公式去遞歸求，用哪個求哪個，同樣也可以先把很多結果都算出來保存起來，然後用到哪個直接調用，這就是典型的用空間換時間的做法，但是你說這兩種具體哪個好，偉大的馬克思告訴我們「具體問題具體分析」。

寫在之後

如果上面的文章你仔細看了的話，你會發現我不是直接上來就告訴你怎麼去求時間復雜度，而是從問題的產生，到思考解決的辦法，到「馬後炮」，再到 T(n)，最後到 O(n)一步一步來的。這樣做的原因呢有兩個：一是為了讓你了解大 O 到底是怎麼來的，有時候搞明白了由來，對於你接下來的學習和理解有很大的幫助；二是為了讓這個文章看起來不是那麼枯燥，我覺得很多時候上來扔給你一堆概念術語，很容易就讓人在剛看到它的時候就打起了退堂鼓，循序漸進的來，慢慢引導著更容易接受一些。

很多人從大學到工作，代碼寫了不少依然不會估算時間復雜度，我感覺倒不是學不會，而是內心沒有重視起來。你可能覺得計算機的更新換代很快，CPU 處理速度的能力越來越棒，沒必要在一些小的方面斤斤計較，其實我覺得你是 too young too naive。我們隨便來算一個簡單的例子：有兩台電腦，你的電腦的運算速度是我的電腦的 100 倍，同樣一道問題，明明稍微想一想用 O(n) 可以做出來，你偏偏要懶，直接暴力 O(n^2)，那麼當 n 的數據稍微增大一些，比如上萬上十萬，到底誰的運算速度快還用我再告訴你嗎？

所以今後在寫演算法的時候，請好好學會用時間復雜度估算一下自己的代碼，然後想想有沒有更有效率的方法去改進它，你只要這樣做了，相信慢慢的你的代碼會寫的越來越好，頭會越來越禿。（逃

最後說一點的是，估算演算法的復雜度這件事你不要指望一下子看了一篇文章就想弄懂，這個還是要有意識的多練，比如看到一個程序的時候有意識的估算一下它的復雜度，准備動手寫代碼的時候也想想有沒有更好的優化方法，有意識的練習慢慢就會來了感覺。這篇文章我就用了幾個小例子，大概的估算方式就是這樣。之後我還會繼續寫一些關於「數據結構與演算法」相關的文章和一些具體的實戰題目，都會帶大家繼續分析它們的時間復雜度，敬請期待。