归纳算法
‘壹’ 如何用归纳法证明算法的时间复杂度 t(n)<=T(n/5)+T(3n/4)+cn<=20cn
1.假设n=1时候，验证
t(1)<=T(1/5)+T(3/4)+c<=20c
2.假设当n=k-1（或者n<=k-1，这两个具体情况具体分析)时候满足：
t(k-1)<=T(k-1/5)+T(3(k-1)/4)+c(k-1)<=20c(k-1)
当n=k时候，
从各个方面分析,t(k-1)与t(k)d的关系，T(k-1)与T(k)的关系，以及c的取值什么的。如果这题目正常的话就应该会的出值了。
‘贰’ 算法设计与分析归纳法需要哪两个步骤
总结算法设计的步骤
弄清楚题目的意思，列出题目的输入、输出、约束条件
思考怎样让算法的时间复杂度尽可能的小
编写伪代码或代码
归纳思维
是从特殊情况出发
推理出一般性的结论
作为数据分析的重要思维，应该引起足够的重视。
扩展：介绍 5 种归纳方法，即：求同法、求异法、共用法、共变法和剩余法，其实这些方法早在古代就有，后来培根在《新工具》一书中进行了概括和归纳，最后由穆勒加以系统的整理和说明，因此通常称为“穆勒五法”。
‘叁’ 第二数学归纳法基本算法及其例题解答
这步骤都不难，难的是化简！步骤1：由n＝1推出一个关系符合题目；2：n＝k推出一个关系符合题目3：n＝k＋1退出一个关系试，让后用n＝k时的试子代进去整理得出结论！注意由n＝k推出的一定要用到3中去
‘肆’ 1+38等于多少
这道题是很简单的数学题，1加38等于39，看出你的数学加法可能不太好，给你一些提升数学加法的方法。算方法归纳总结法
在小学低年级，特别是20以内的进位加法是加减法口算重点，也是难点。只要将20以内的口算掌握得非常熟练，那么更难一些的口算就没有多大的问题了。在教学20以内进位加法时主要用的教学方法是用“凑十法”，也就是“看大数，分小数，凑满十，加剩数”的方法。如学习“9+几” 的加法后，我和学生一起把9加几的加法题有序地排列出来：9+2=11，9+3=12，9+4=13，9+5=14，9+6=15，9+7=16，9+8=17，9+9=18。(1)、归纳算法，“凑十法”。(2)、引导学生找出“9加几”题的规律：第一个加数都是9，第二个加数越来越大，和也就越来越大；和个位上的数比第二个加数少1。接着又问学生：“少的1哪去里了？”生：“和9凑成了10。”这样的融会贯通起到了两个作用：a、更深刻的理解了“凑十法”；b、使学生形成了对知识的迁移。通过对9加几的方法的归纳与总结，学生在学习8、7、6加几时，很容易的就想到了“凑十法”，并且在归纳8加几的方法时，自然就归纳出和个位上的数比第二个加数小2了……
练习形式多样法
由于口算题不同于解决问题，它没有生动的情节，比较的枯燥单一，因而很难吸引学生的注意力。“兴趣是最好的老师”，重复机械的训练，会使学生产生乏味感，容易疲劳和厌倦，激发不起训练的兴趣，所以在口算练习时，只有形式多样，才能充分调动学生学习的热情。在教学中
‘伍’ pascal 归纳算法 最优分解问题
首先，这题目有个重要的条件互不相同，而乘积最大就必须每个数的相差小，所以我们应该往相差小考虑，而且互不相同，这时我们就可以使用Dfs（毕竟它要输出方案，所以dfs可以处理这个问题），再加一点剪枝，优化就可以过这道题。建议楼主可以去看看关于数的划分之类的问题，应该会有一些相通性。（个人认为此题要用到一些性质）
希望楼主可以采纳，加油，楼主！
（这些都是原创的哦！）
‘陆’ 数学归纳法中增乘怎么算
即n=1×2×3×...×（n-1）×n。数学归纳法增乘算法公式为，即n=1×2×3×...×（n-1）×n，阶乘亦可以递归方式定义：n=1，n=（n-1）×n，该算法是全日制高级中学教科书《数学》第三册内容。
‘柒’ 如何提高一年级小学生口算能力
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‘捌’ 常用优化器算法归纳介绍
优化器是神经网络训练过程中，进行梯度下降以寻找最优解的优化方法。不同方法通过不同方式（如附加动量项，学习率自适应变化等）侧重于解决不同的问题，但最终大都是为了加快训练速度。
这里就介绍几种常见的优化器，包括其原理、数学公式、核心思想及其性能；
核心思想： 即针对每次输入的训练数据，计算输出预测与真值的Loss的梯度；
从表达式来看，网络中参数的更新，是不断向着最小化Loss函数的方向移动的：
优点:
简单易懂，即对于相应的最优解（这里认为是Loss的最小函数），每次变量更新都是沿着局部梯度下降最快的方向，从而最小化损失函数。
缺点:
不同于标准梯度下降法（Gradient Descent）一次计算所有数据样本的Loss并计算相应的梯度，批量梯度下降法（BGD, Batch Gradient Descent）每次只取一个小批次的数据及其真实标签进行训练，称这个批次为mini-batch；
优点：
缺点：
随机梯度下降法的 batch size 选择不当可能导致模型难以收敛；由于这种方法是在一次更新中，就对整个数据集计算梯度，所以计算起来非常慢，遇到很大量的数据集也会非常棘手，而且不能投入新数据实时更新模型。
我们会事先定义一个迭代次数 epoch，首先计算梯度向量 params_grad，然后沿着梯度的方向更新参数 params，learning rate 决定了我们每一步迈多大。
Batch gradient descent 对于凸函数可以收敛到全局极小值，对于非凸函数可以收敛到局部极小值。
和 BGD 的一次用所有数据计算梯度相比，SGD 每次更新时对每个样本进行梯度更新，对于很大的数据集来说，可能会有相似的样本，这样 BGD 在计算梯度时会出现冗余，而 SGD 一次只进行一次更新，就没有冗余，而且比较快，并且可以新增样本。
即训练时，每次只从一批训练样本中随机选取一个样本进行梯度下降；对随机梯度下降来说，只需要一次关注一个训练样本，一点点把参数朝着全局最小值的方向进行修改了。
整体数据集是个循环，其中对每个样本进行一次参数更新
缺点：
梯度下降速度比较慢，而且每次梯度更新时往往只专注与局部最优点，而不会恰好指向全局最优点；
单样本梯度更新时会引入许多噪声（跟训练目标无关的特征也会被归为该样本分类的特征）；
SGD 因为更新比较频繁，会造成 cost function 有严重的震荡。
BGD 可以收敛到局部极小值，当然 SGD 的震荡可能会跳到更好的局部极小值处。
当我们稍微减小 learning rate，SGD 和 BGD 的收敛性是一样的。
优点：
当处理大量数据时，比如SSD或者faster-rcnn等目标检测模型，每个样本都有大量候选框参与训练，这时使用随机梯度下降法能够加快梯度的计算。
随机梯度下降是通过每个样本来迭代更新一次，如果样本量很大的情况，那么可能只用其中部分的样本，就已经将 迭代到最优解了，对比上面的批量梯度下降，迭代一次需要用到十几万训练样本，一次迭代不可能最优，如果迭代10次的话就需要遍历训练样本10次。缺点是SGD的噪音较BGD要多，使得SGD并不是每次迭代都向着整体最优化方向。所以虽然训练速度快，但是准确度下降，并不是全局最优。虽然包含一定的随机性，但是从期望上来看，它是等于正确的导数的。
梯度更新规则：
MBGD 每一次利用一小批样本，即 n 个样本进行计算，这样它可以降低参数更新时的方差，收敛更稳定，另一方面可以充分地利用深度学习库中高度优化的矩阵操作来进行更有效的梯度计算。
和 SGD 的区别是每一次循环不是作用于每个样本，而是具有 n 个样本的批次。
超参数设定值: n 一般取值在 50～256
缺点：（两大缺点）
鞍点就是：一个光滑函数的鞍点邻域的曲线，曲面，或超曲面，都位于这点的切线的不同边。例如这个二维图形，像个马鞍：在x-轴方向往上曲，在y-轴方向往下曲，鞍点就是（0，0）。
为了应对上面的两点挑战就有了下面这些算法
核心思想：
不使用动量优化时，每次训练的梯度下降方向，都是按照当前批次训练数据计算的，可能并不能代表整个数据集，并且会有许多噪声，下降曲线波动较大：
添加动量项之后，能够有效减小波动，从而加快训练速度：
当我们将一个小球从山上滚下来时，没有阻力的话，它的动量会越来越大，但是如果遇到了阻力，速度就会变小。
加入的这一项，可以使得梯度方向不变的维度上速度变快，梯度方向有所改变的维度上的更新速度变慢，这样就可以加快收敛并减小震荡。
优点：
通过动量更新，参数向量会在有持续梯度的方向上增加速度；
使梯度下降时的折返情况减轻，从而加快训练速度；
缺点：
如果数据集分类复杂，会导致 和 时刻梯度 向量方向相差较大；在进行向量求和时，得到的 会非常小，反而使训练速度大大下降甚至模型难以收敛。
这种情况相当于小球从山上滚下来时是在盲目地沿着坡滚，如果它能具备一些先知，例如快要上坡时，就知道需要减速了的话，适应性会更好。
目前为止，我们可以做到，在更新梯度时顺应 loss function 的梯度来调整速度，并且对 SGD 进行加速。
核心思想：
自适应学习率优化算法针对于机器学习模型的学习率，采用不同的策略来调整训练过程中的学习率，从而大大提高训练速度。
这个算法就可以对低频的参数做较大的更新，对高频的做较小的更新，也因此，对于稀疏的数据它的表现很好，很好地提高了 SGD 的鲁棒性，例如识别 Youtube 视频里面的猫，训练 GloVe word embeddings，因为它们都是需要在低频的特征上有更大的更新。
Adagrad 的优点是减少了学习率的手动调节
式中， 表示第 个分类， 表示第 迭代同时也表示分类 累计出现的次数。 表示初始的学习率取值（一般为0.01）
AdaGrad的核心思想： 缩放每个参数反比于其所有梯度历史平均值总和的平方根。具有代价函数最大梯度的参数相应地有较大的学习率，而具有小梯度的参数又较小的学习率。
缺点：
它的缺点是分母会不断积累，这样学习率就会收缩并最终会变得非常小。
这个算法是对 Adagrad 的改进，
和 Adagrad 相比，就是分母的 换成了过去的梯度平方的衰减平均值，指数衰减平均值
这个分母相当于梯度的均方根 root mean squared (RMS)，在数据统计分析中，将所有值平方求和，求其均值，再开平方，就得到均方根值 ，所以可以用 RMS 简写：
其中 的计算公式如下， 时刻的依赖于前一时刻的平均和当前的梯度：
梯度更新规则:
此外，还将学习率 换成了 RMS[Δθ]，这样的话，我们甚至都不需要提前设定学习率了：
超参数设定值: 一般设定为 0.9
RMSprop 是 Geoff Hinton 提出的一种自适应学习率方法。
RMSprop 和 Adadelta 都是为了解决 Adagrad 学习率急剧下降问题的，
梯度更新规则:
RMSprop 与 Adadelta 的第一种形式相同：（使用的是指数加权平均，旨在消除梯度下降中的摆动，与Momentum的效果一样，某一维度的导数比较大，则指数加权平均就大，某一维度的导数比较小，则其指数加权平均就小，这样就保证了各维度导数都在一个量级，进而减少了摆动。允许使用一个更大的学习率η）
超参数设定值:
Hinton 建议设定 为 0.9, 学习率 为 0.001。
这个算法是另一种计算每个参数的自适应学习率的方法。相当于 RMSprop + Momentum
除了像 Adadelta 和 RMSprop 一样存储了过去梯度的平方 vt 的指数衰减平均值 ，也像 momentum 一样保持了过去梯度 mt 的指数衰减平均值：
如果 和 被初始化为 0 向量，那它们就会向 0 偏置，所以做了偏差校正，通过计算偏差校正后的 和 来抵消这些偏差：
梯度更新规则:
超参数设定值:
建议
示例一
示例二
示例三
上面情况都可以看出，Adagrad, Adadelta, RMSprop 几乎很快就找到了正确的方向并前进，收敛速度也相当快，而其它方法要么很慢，要么走了很多弯路才找到。
由图可知自适应学习率方法即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam 在这种情景下会更合适而且收敛性更好。
如果数据是稀疏的，就用自适用方法，即 Adagrad, Adadelta, RMSprop, Adam。
RMSprop, Adadelta, Adam 在很多情况下的效果是相似的。
Adam 就是在 RMSprop 的基础上加了 bias-correction 和 momentum，
随着梯度变的稀疏，Adam 比 RMSprop 效果会好。
整体来讲，Adam 是最好的选择。
很多论文里都会用 SGD，没有 momentum 等。SGD 虽然能达到极小值，但是比其它算法用的时间长，而且可能会被困在鞍点。
如果需要更快的收敛，或者是训练更深更复杂的神经网络，需要用一种自适应的算法。
各种优化器Optimizer原理：从SGD到AdamOptimizer
深度学习——优化器算法Optimizer详解（BGD、SGD、MBGD、Momentum、NAG、Adagrad、Adadelta、RMSprop、Adam）
‘玖’ 一年级10以内口算提高诀窍是什么
口算方法归纳总结法：
在小学一年级，特别是20以内的进位加法是加减法口算重点，也是难点。只要将20以内的口算掌握。比如在教学20以内进位加法时主要用的教学方法是用“凑十法”，也就是“看大数，分小数，凑满十，加剩数”的方法。
如学习“9+几” 的加法后，家长和学生一起把9加几的加法题有序地排列出来：9+2=11，9+3=12，9+4=13，9+5=14，9+6=15，9+7=16，9+8=17，9+9=18。归纳算法，“凑十法”。引导找出“9加几”题的规律：第一个加数都是9，第二个加数越来越大，和也就越来越大；和个位上的数比第二个加数少1。
会算法。
笔算训练，现今我国的教育体制是应试教育，检验学生的标准是考试成绩单，那么学生的主要任务就是应试，答题，答题要用笔写，笔算训练是教学的主线。与小学数学计算方法一致，不运用任何实物计算，无论横式，竖式，连加连减都可运用自如，用笔做计算是启动智慧快车的一把金钥匙。