标准是算法

A. 标准体重的算法

计算标准体重的方法很多，不同国家的的标准体重可能也不一样，世界卫生组织的的标准体重是这样计算的，男性是(身高cm－80×70﹪=标准体重，女性是(身高cm－70×60﹪=标准体重，标准体重是反映和衡量一个人健康状况的重要标志之一。

成人标准体重，一般是身高（cm）-105再乘2，而计算体重指数的方式是体重（kg）／身高（m）的平方，如果身体BMI指数在18.5-24之间，则属于正常体重范围，BMI在24-28之间，属于超重。BMI大于等于28则属于肥胖。老年人的体重指数一般在25左右属于正常。

(1)标准是算法扩展阅读

标准体重是反映和衡量一个人健康状况的重要标志之一。过胖和过瘦都不利于健康，也不会给人以健美感。不同体型的大量统计材料表明，反映正常体重较理想和简单的指标，可用身高体重的关系来表示。

轻度肥胖：超过标准体重 20% - 30 %

中度肥胖：超过标准体重 30% - 50 %

重度肥胖：超过标准体重 50% 以上

B. 标准体重的算法

女人的标准体重算法：身高-110=公斤数。
男人标准体重算法；身高-100=公斤数
如：女人身高是160cm，她的标准体重是 160-110=50公斤

C. 标准差的算法

方差s^2=[(x1-x)^2+(x2-x)^2+......(xn-x)^2]/n
标准差=方差的算术平方根

标准差计算公式的来源
标准差是反应一组数据离散程度最常用的一种量化形式，是表示精密确的最要指标。
虽然样本的真实值是不能知道，但是每个样本总是会有一个真实值的，不管它究竟是多少。可以想象，一个好的检测方法，基检测值应该很紧密的分散在真实值周围。如不紧密，那距真实值的就会大，准确性当然也就不好了，不可能想象离散度大的方法，会测出准确的结果。因此，离散度是评价方法的好坏的最重要也是最基本的指标。
一组数据怎样去评价与量化它的离散度?有很多种方法：
1.极差
最直接也是最简单的方法，即最大值－最小值（也就是极差）来评价一组数据的离散度。这一方法最为常见，比如比赛中去掉最高最低分就是极差的具体应用。
2.离均差的平方和
由于误差的不可控性，因此只由两个数据来评判一组数据是不科学的。所以人们在要求更高的领域不使用极差来评判。其实，离散度就是数据偏离平均值的程度。因此将数据与均值之差（我们叫它离均差）加起来就能反映出一个准确的离散程度，越大离散度也就越大。
但是由于偶然误差是成正态分布的，离均差有正有负，对于大样本离均差的代数相加为零的。为了避免正负问题，在数学有上有两种方法：一种是取绝对值，也就是 常说的离均差绝对值相加。而为了避免符号问题，数学上最常用的是另一种方法－－平方，这样就都成了非负数。因此，离均差的平方累加成了评价离散度一个指标。
3.方差（S2）
由于离均差的平方累加值与样本个数有关，只能反应相同样本的离散度，而实际工作中做比较很难做到相同的样本，因此为了消除样本个数的影响，增加可比性，将标准差求平均值，这就是我们所说的方差成了评价离散度的较好指标。
我们知道，样本量越大越能反映真实的情况，而算数均值却完全忽略了这个问题，对此统计学上早有考虑，在统计学中样本的均差多是除以自由度（n-1），它是意思是样本能自由选择的程度。当选到只剩一个时，它不可能再有自由了，所以自由度是n-1。
4.标准差（SD）
由于方差是数据的平方，与检测值本身相差太大，人们难以直观的衡量，所以常用方差开根号换算回来这就是我们要说的标准差。

D. 评价算法优劣的标准是

同一问题可用不同算法解决，而一个算法的质量优劣将影响到算法乃至程序的效率。算法分析的目的在于选择合适算法和改进算法。一个算法的评价主要从时间复杂度和空间复杂度来考虑。

时间复杂度

算法的时间复杂度是指执行算法所需要的计算工作量。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做。

T(n)=Ο(f(n))

因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度

空间复杂度

算法的空间复杂度是指算法需要消耗的内存空间。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。

正确性

算法的正确性是评价一个算法优劣的最重要的标准。

可读性

算法的可读性是指一个算法可供人们阅读的容易程度。

健壮性

健壮性是指一个算法对不合理数据输入的反应能力和处理能力，也称为容错性。

(4)标准是算法扩展阅读

算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。

算法可以宏泛的分为三类：

一，有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。

二，有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。

三，无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。

参考资料：算法--网络

E. 人体体重的是标准的算法

一种是：成年：（身高（厘米）-100〕＊0．9= 标准体重（千克）
另一种是：男性：身高（厘米）－105= 标准体重（千克），
女性：身高（厘米）－100= 标准体重（千克）

F. 评价算法的四个标准是什么

评价算法的四个标准：

1.正确性

能正确地实现预定的功能，满足具体问题的需要。处理数据使用的算法是否得当，能不能得到预想的结果。

2.易读性

易于阅读、理解和交流，便于调试、修改和扩充。写出的算法，能不能让别人看明白，能不能让别人明白算法的逻辑？如果通俗易懂，在系统调试和修改或者功能扩充的时候，使系统维护更为便捷。

3.健壮性

输入非法数据，算法也能适当地做出反应后进行处理，不会产生预料不到的运行结果。数据的形式多种多样，算法可能面临着接受各种各样的数据，当算法接收到不适合算法处理的数据，算法本身该如何处理呢？如果算法能够处理异常数据，处理能力越强，健壮性越好。

4.时空性

算法的时空性是该算法的时间性能和空间性能。主要是说算法在执行过程中的时间长短和空间占用多少问题。

算法处理数据过程中，不同的算法耗费的时间和内存空间是不同的。

(6)标准是算法扩展阅读：

算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。此外，一个算法还具有下列5个重要的特性。

（1）、有穷性

一个算法必须总是（对任何合法的输入值）在执行有穷步之后结束，且每一步都可在有穷时间内完成。

（2）、确定性

算法中每一条指令必须有明确的含义，读者理解时不会产生二义性。即对于相同的输入只能得到相同的输出。

（3）、可行性

一个算法是可行的，即算法中描述的操作都是可以通过已经实现的基本运算执行有限次来实现的。

（4）、输入

一个算法有零个或多个的输入，这些输入取自于某个特定的对象的集合。

（5）、输出

一个算法有一个或多个的输出，这些输出是同输入有着某种特定关系的量。

G. 算法的衡量标准有哪些

衡量算法的三个标准是：时间复杂度、空间复杂度和难易程度。时间复杂度可以简单的说就是：大概程序要被执行的次数，而非时间。
注意：是次数，不是时间，因为不同机器的性能是不一样的,不要用计时器在那里计时谁的更快。当然，如果在同一台电脑上运行计时另说。
空间复杂度：同样简单来说就是：算法执行过程中大概所占用的最大的内存。