H有几种算法

A. 10进制转化为16进制的算法

方法 1 的 2:
手写转换

1
把十进制数除以16，保留余数部分。得到余数以后就不要再往下除得小数了。
2
写下余数部分，在右下角标上16。比如剩下的是11，写成B，右下方写16。查查如何理解十六进制数来了解一下十六进制所用的符号。

3
把之前的整数商再除以16，得到余数部分，然后再在这个余数右下角标上16
4
重复以上步骤，直到得到一个小于16的商。每一次都把余数右下方标上16，注意我们也需要写下最后得到的商（即小于16的商） ，并转为十六进制。
5
把余数和最后的商从左到右按顺序写下，最右是商。得到的十六进制就是这个数，从右往左读。比如读作2F34，实际上的值是43F2。
方法 2 的 2:
用Windows计算器

1
开始菜单-附件-计算器，打开计算器。

2
点击“查看”-“程序员”

3
点击“十进制”，输入要转换的数

4
点击“十六进制”，自动得到转换后的数
例子
256
将256转换为十六进制， 256/16 = 16
因为没有余数，0作为余数。
16除以16，得到1，没有余数，再把0作为余数。
最后我们知道1/16 小于一，就将1 当做余数，因此得到001，转过来变为 100。100就是256的十六进制表示！
2500
这个比较麻烦，2500除以16得到 156.25，余数小数(.25)乘以16，得到4 ，作为余数列表中的第一个。
156除以16得到 9.75，乘以16得到 12，加入余数列表，此时要记得转为十六进制，即是C：4C
因为 9/16小于1，把9加入余数列表，得到 4C9，倒转得到9C4。 9C4是2500的十六进制表示。

B. A4H看成无符号数是多少，怎么计算有符号数是多少怎么计算

先转换为二进制：
A4H=1010 0100

如果是无符号的，直接转换成十进制就是了
10100100=164
其实也有另外一种算法：
A4H=10*16+4=164

有符号数，要看是正数还是负数，正数其实直接转就行了、和无符号的不一样，负数要算补码，这个10100100第一位为1，是负数，所以要算补码：
11111111-10100100+1=01011011+1=01011100=92，结果就是-92咯

C. 16进制什么意思怎么算法，能详细多举几个

fe0c(阿拉伯数字0) 在计算机上，十进制数用 d 后缀表示，如 10d ；十六进制数用 H 后缀表示，如 7H 。 十六进制由 0、1、2、3、4、5、6、7、8、9、10、11、12、13、14、15共 16 个数字组成，其中10、11、12、13、14、15分别用“A”“B”“C”“D”“E”“F”代表，逢 16 进 1 。 要将十进制转换为十六进制，只需用十进制的数除以 16 ，然后将余数拼接起来就行了。 那么65036 除以 16 等于 4064 余 12 ，记下这个 12 ；4064 除以 16 正好等于 254 余 0,254除以16等于15余14,14和16已经除不尽了,所以最后将它们拼接起来，十进制的65036转换为十六进制后是： F(15)E(14)0C(12)

D. 进程调度算法1——FCFS、SJF、HNNR

  进程的调度方式有两种： 非剥夺调度方式（非抢占式）和剥夺调度方式（抢占方式）。
  非抢占式：只允许进程主动放弃处理机。如进程运行结束、异常结束或主动请求I/O阻塞。在运行的过程中即使有更紧迫的任务到达，当前进程依然会继续使用处理机，直到该进程终止或主动要求进入阻塞态。
  抢占式：当一个进程正在处理机上执行时，如果有一个更重要更紧迫的进程需要处理机，则立即暂停正在执行的进程，将处理机分配给更重要更紧迫的那个进程。
  下面介绍适用于早期操作系统几种进程调度的算法

  先来先服务（FCFS）：按照到达的先后顺序调度，事实上就是等待时间越久的越优先得到服务。
  下面表示按照先来先服务算法的执行顺序

  计算进程的几个衡量指标：

  短作业优先算法是非抢占式的算法，但是也有抢占式的版本—— 最短剩余时间优先算法（STRN,Shortest Remaining Time Next） 。
  用于进程的调度算法称为短进程优先调度算法（SPF,Shortest Process First）。

  短作业/进程优先调度算法：每次调度时选择当前已到达且运行时间最短的作业/进程.。

  因为进程1最先达到，此时没有其他线程，所以进程1先被服务。当进程1运行完后，进程2和3已经到达，此时进程3需要的运行时间比进程2少，所以进程3先被服务…
  计算进程的几个衡量指标：

  最短剩余时间优先算法：每当有进程 加入就绪队列改变时就需要调度 ，如果新到达的进程的所需的运行时间比当前运行的进程剩余时间更短，则由新进程抢占处理机，当前运行进程重新回到就绪队列。此外，当一个 进程完成时也需要调度 。

通过比较上面三组的平均周转时间、平均带权周转时间和平均等待时间可以看出，短作业优先算法可以减少进程的等待时间，对短作业有利。

  高响应比优先算法： 非抢占式的调度算法 ，只有当前运行的进程主动放弃CPU时（正常/异常完成、或主动阻塞），才需要进行调度，调度时计算所有就绪进程的相应比，选响应比最高的进程上处理机。

   响应比 = （等待时间 + 运行时间）/ 运行时间

  上面的三种调度算法一般适用于 早期的批处理系统 ，没有考虑响应时间也不区分任务的紧急程度。因此对用户来说交互性差。

  如发现错误，请指正！！！

E. 现在密码学采用的算法主要有什么

现代密码学将算法分为具有不同功能的几种
常用的主要有三种：
1.对称密码算法
DES算法——二十世纪七十年代提出，曾经称霸对称加密领域30年
AES算法——二十一世纪初提出用以取代DES算法
IDEA算法——二十世纪九十年代初提出，也是一种流行算法
RC4算法——经典的流密码算法
2.公钥密码算法
D-H算法——用于密钥协商，是第一种使用的公钥算法，基于离散对数难解问题
RSA算法——最常用的公钥算法，功能强大
3.哈希函数(杂凑函数)
MD5——常用算法，用于产生80比特的输出
SHA-1——也是常用算法，用于产生128比特输出
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这是最经典的若干种算法
说的不对之处请指正

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个人意见 仅供参考

F. 算法有几种

但是可以分类。 以下是我查到的资料 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。 算法可以宏泛的分为三类： 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。 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。 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。 算法设计与分析的基本方法 1.递推法 2.递归递归指的是一个过程：函数不断引用自身，直到引用的对象已知 3.穷举搜索法 穷举搜索法是对可能是解的众多候选解按某种顺序进行逐一枚举和检验，并从众找出那些符合要求的候选解作为问题的解。 4.贪婪法贪婪法是一种不追求最优解，只希望得到较为满意解的方法。贪婪法一般可以快速得到满意的解，因为它省去了为找最优解要穷尽所有可能而必须耗费的大量时间。贪婪法常以当前情况为基础作最优选择，而不考虑各种可能的整体情况，所以贪婪法不要回溯。 5.分治法把一个复杂的问题分成两个或更多的相同或相似的子问题，再把子问题分成更小的子问题……直到最后子问题可以简单的直接求解，原问题的解即子问题的解的合并。 6.动态规划法 动态规划是一种在数学和计算机科学中使用的，用于求解包含重叠子问题的最优化问题的方法。其基本思想是，将原问题分解为相似的子问题，在求解的过程中通过子问题的解求出原问题的解。动态规划的思想是多种算法的基础，被广泛应用于计算机科学和工程领域。 7.迭代法迭代是数值分析中通过从一个初始估计出发寻找一系列近似解来解决问题（一般是解方程或者方程组）的过程，为实现这一过程所使用的方法统称为迭代法。

G. 生物DNA双链中H键算法

c和g之间有3个h键，a和t之间有2个。把它们的数量算出来乘以h键数就OK

H. 水深h处的压强有多少种算法

1用液体压强公式： P=ρ(水)gh 计算
P是h水深处得压强ρ(水)是水的密度 g是重力加速度 h是水深
2、根据压强计液面高度差 P=ρ(水银)gh
3、根据P=F/S 计算 F物体受到的压力、S受力面积

I. hash算法原理详解

散列方法的主要思想是根据结点的关键码值来确定其存储地址：以关键码值K为自变量，通过一定的函数关系h(K)(称为散列函数)，计算出对应的函数值来，把这个值解释为结点的存储地址，将结点存入到此存储单元中。检索时，用同样的方法计算地址，然后到相应的单元里去取要找的结点。通过散列方法可以对结点进行快速检索。散列（hash，也称“哈希”）是一种重要的存储方式，也是一种常见的检索方法。

按散列存储方式构造的存储结构称为散列表（hash table）。散列表中的一个位置称为槽(slot)。散列技术的核心是散列函数(hash function)。 对任意给定的动态查找表DL，如果选定了某个“理想的”散列函数h及相应的散列表HT，则对DL中的每个数据元素X。函数值h（X.key）就是X在散列表HT中的存储位置。插入（或建表）时数据元素X将被安置在该位置上，并且检索X时也到该位置上去查找。由散列函数决定的存储位置称为散列地址。 因此，散列的核心就是：由散列函数决定关键码值(X.key)与散列地址h(X.key)之间的对应关系，通过这种关系来实现组织存储并进行检索。

一般情况下，散列表的存储空间是一个一维数组HT[M]，散列地址是数组的下标。设计散列方法的目标，就是设计某个散列函数h，0<=h( K ) < M；对于关键码值K，得到HT[i] = K。 在一般情况下，散列表的空间必须比结点的集合大，此时虽然浪费了一定的空间，但换取的是检索效率。设散列表的空间大小为M，填入表中的结点数为N，则称为散列表的负载因子（load factor，也有人翻译为“装填因子”）。建立散列表时，若关键码与散列地址是一对一的关系，则在检索时只需根据散列函数对给定值进行某种运算，即可得到待查结点的存储位置。但是，散列函数可能对于不相等的关键码计算出相同的散列地址，我们称该现象为冲突（collision），发生冲突的两个关键码称为该散列函数的同义词。在实际应用中，很少存在不产生冲突的散列函数，我们必须考虑在冲突发生时的处理办法。

在以下的讨论中，我们假设处理的是值为整型的关键码，否则我们总可以建立一种关键码与正整数之间的一一对应关系，从而把该关键码的检索转化为对与其对应的正整数的检索；同时，进一步假定散列函数的值落在0到M－1之间。散列函数的选取原则是：运算尽可能简单；函数的值域必须在散列表的范围内；尽可能使得结点均匀分布，也就是尽量让不同的关键码具有不同的散列函数值。需要考虑各种因素：关键码长度、散列表大小、关键码分布情况、记录的检索频率等等。下面我们介绍几种常用的散列函数。

顾名思义，除余法就是用关键码x除以M（往往取散列表长度），并取余数作为散列地址。除余法几乎是最简单的散列方法，散列函数为： h(x) ＝ x mod M。

使用此方法时，先让关键码key乘上一个常数A (0< A < 1)，提取乘积的小数部分。然后，再用整数n乘以这个值，对结果向下取整，把它做为散列的地址。散列函数为： hash ( key ) = _LOW( n × ( A × key % 1 ) )。 其中，“A × key % 1”表示取 A × key 小数部分，即： A × key % 1 = A × key - _LOW(A × key), 而_LOW(X)是表示对X取下整

由于整数相除的运行速度通常比相乘要慢，所以有意识地避免使用除余法运算可以提高散列算法的运行时间。平方取中法的具体实现是：先通过求关键码的平方值，从而扩大相近数的差别，然后根据表长度取中间的几位数（往往取二进制的比特位）作为散列函数值。因为一个乘积的中间几位数与乘数的每一数位都相关，所以由此产生的散列地址较为均匀。

假设关键字集合中的每个关键字都是由 s 位数字组成 (u1, u2, …, us)，分析关键字集中的全体，并从中提取分布均匀的若干位或它们的组合作为地址。数字分析法是取数据元素关键字中某些取值较均匀的数字位作为哈希地址的方法。即当关键字的位数很多时，可以通过对关键字的各位进行分析，丢掉分布不均匀的位，作为哈希值。它只适合于所有关键字值已知的情况。通过分析分布情况把关键字取值区间转化为一个较小的关键字取值区间。

举个例子：要构造一个数据元素个数n=80,哈希长度m=100的哈希表。不失一般性，我们这里只给出其中8个关键字进行分析，8个关键字如下所示：

K1=61317602 K2=61326875 K3=62739628 K4=61343634

K5=62706815 K6=62774638 K7=61381262 K8=61394220

分析上述8个关键字可知，关键字从左到右的第1、2、3、6位取值比较集中，不宜作为哈希地址，剩余的第4、5、7、8位取值较均匀，可选取其中的两位作为哈希地址。设选取最后两位作为哈希地址，则这8个关键字的哈希地址分别为：2，75，28，34，15，38，62，20。

此法适于:能预先估计出全体关键字的每一位上各种数字出现的频度。

将关键码值看成另一种进制的数再转换成原来进制的数，然后选其中几位作为散列地址。

例Hash(80127429)=(80127429)13=8 137+0 136+1 135+2 134+7 133+4 132+2*131+9=(502432641)10如果取中间三位作为哈希值，得Hash（80127429）=432
为了获得良好的哈希函数，可以将几种方法联合起来使用，比如先变基，再折叠或平方取中等等，只要散列均匀，就可以随意拼凑。

有时关键码所含的位数很多，采用平方取中法计算太复杂，则可将关键码分割成位数相同的几部分（最后一部分的位数可以不同），然后取这几部分的叠加和（舍去进位）作为散列地址，这方法称为折叠法。

分为：

尽管散列函数的目标是使得冲突最少，但实际上冲突是无法避免的。因此，我们必须研究冲突解决策略。冲突解决技术可以分为两类：开散列方法( open hashing，也称为拉链法，separate chaining )和闭散列方法( closed hashing，也称为开地址方法，open addressing )。这两种方法的不同之处在于：开散列法把发生冲突的关键码存储在散列表主表之外，而闭散列法把发生冲突的关键码存储在表中另一个槽内。

(1)拉链法

开散列方法的一种简单形式是把散列表中的每个槽定义为一个链表的表头。散列到一个特定槽的所有记录都放到这个槽的链表中。图9-5说明了一个开散列的散列表，这个表中每一个槽存储一个记录和一个指向链表其余部分的指针。这7个数存储在有11个槽的散列表中，使用的散列函数是h(K) = K mod 11。数的插入顺序是77、7、110、95、14、75和62。有2个值散列到第0个槽，1个值散列到第3个槽，3个值散列到第7个槽，1个值散列到第9个槽。

闭散列方法把所有记录直接存储在散列表中。每个记录关键码key有一个由散列函数计算出来的基位置，即h(key)。如果要插入一个关键码，而另一个记录已经占据了R的基位置(发生碰撞)，那么就把R存储在表中的其它地址内，由冲突解决策略确定是哪个地址。

闭散列表解决冲突的基本思想是：当冲突发生时，使用某种方法为关键码K生成一个散列地址序列d0，d1，d2，... di ，...dm-1。其中d0=h（K）称为K的基地址地置( home position )；所有di(0< i< m)是后继散列地址。当插入K时，若基地址上的结点已被别的数据元素占用，则按上述地址序列依次探查，将找到的第一个开放的空闲位置di作为K的存储位置；若所有后继散列地址都不空闲，说明该闭散列表已满，报告溢出。相应地，检索K时，将按同值的后继地址序列依次查找，检索成功时返回该位置di ；如果沿着探查序列检索时，遇到了开放的空闲地址，则说明表中没有待查的关键码。删除K时，也按同值的后继地址序列依次查找，查找到某个位置di具有该K值，则删除该位置di上的数据元素（删除操作实际上只是对该结点加以删除标记）；如果遇到了开放的空闲地址，则说明表中没有待删除的关键码。因此，对于闭散列表来说，构造后继散列地址序列的方法，也就是处理冲突的方法。

形成探查的方法不同，所得到的解决冲突的方法也不同。下面是几种常见的构造方法。

(1)线性探测法

将散列表看成是一个环形表，若在基地址d（即h(K)=d）发生冲突，则依次探查下述地址单元：d+1，d+2，......，M-1，0，1，......，d-1直到找到一个空闲地址或查找到关键码为key的结点为止。当然，若沿着该探查序列检索一遍之后，又回到了地址d，则无论是做插入操作还是做检索操作，都意味着失败。 用于简单线性探查的探查函数是： p(K，i) = i

例9.7 已知一组关键码为（26，36，41，38，44，15，68，12，06，51，25），散列表长度M= 15，用线性探查法解决冲突构造这组关键码的散列表。 因为n=11，利用除余法构造散列函数，选取小于M的最大质数P=13，则散列函数为：h(key) = key%13。按顺序插入各个结点： 26: h(26) = 0，36: h(36) = 10， 41: h(41) = 2，38: h(38) = 12， 44: h(44) = 5。 插入15时，其散列地址为2，由于2已被关键码为41的元素占用，故需进行探查。按顺序探查法，显然3为开放的空闲地址，故可将其放在3单元。类似地，68和12可分别放在4和13单元中.

(2)二次探查法

二次探查法的基本思想是：生成的后继散列地址不是连续的，而是跳跃式的，以便为后续数据元素留下空间从而减少聚集。二次探查法的探查序列依次为：12，-12，22 ，-22，...等，也就是说，发生冲突时，将同义词来回散列在第一个地址的两端。求下一个开放地址的公式为：

(3)随机探查法

理想的探查函数应当在探查序列中随机地从未访问过的槽中选择下一个位置，即探查序列应当是散列表位置的一个随机排列。但是，我们实际上不能随机地从探查序列中选择一个位置，因为在检索关键码的时候不能建立起同样的探查序列。然而，我们可以做一些类似于伪随机探查( pseudo-random probing )的事情。在伪随机探查中，探查序列中的第i个槽是(h(K) + ri) mod M，其中ri是1到M - 1之间数的“随机”数序列。所有插入和检索都使用相同的“随机”数。探查函数将是 p(K，i) = perm[i - 1]， 这里perm是一个长度为M - 1的数组，它包含值从1到M – 1的随机序列。

例子：
例如，已知哈希表长度m=11，哈希函数为：H（key）= key % 11，则H（47）=3，H（26）=4，H（60）=5，假设下一个关键字为69，则H（69）=3，与47冲突。如果用线性探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3 + 1）% 11 = 4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 + 2）% 11 = 5，还是冲突，继续找下一个哈希地址为H3=（3 + 3）% 11 = 6，此时不再冲突，将69填入5号单元，参图8.26 (a)。如果用二次探测再散列处理冲突，下一个哈希地址为H1=（3 + 12）% 11 = 4，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 - 12）% 11 = 2，此时不再冲突，将69填入2号单元，参图8.26 (b)。如果用伪随机探测再散列处理冲突，且伪随机数序列为：2，5，9，……..，则下一个哈希地址为H1=（3 + 2）% 11 = 5，仍然冲突，再找下一个哈希地址为H2=（3 + 5）% 11 = 8，此时不再冲突，将69填入8号单元，参图8.26 (c)。

(4)双散列探查法

伪随机探查和二次探查都能消除基本聚集——即基地址不同的关键码，其探查序列的某些段重叠在一起——的问题。然而，如果两个关键码散列到同一个基地址，那么采用这两种方法还是得到同样的探查序列，仍然会产生聚集。这是因为伪随机探查和二次探查产生的探查序列只是基地址的函数，而不是原来关键码值的函数。这个问题称为二级聚集( secondary clustering )。

为了避免二级聚集，我们需要使得探查序列是原来关键码值的函数，而不是基位置的函数。双散列探查法利用第二个散列函数作为常数，每次跳过常数项，做线性探查。