cp排序算法
① 离散数学中CP规则内容是什么啊
前提是H1,H2,...,Hn，欲证结论R→P(结论是条件式)，则将条件式作为附加前提证得P即可，这就是CP规则。
设H=H1∧H2∧...∧Hn，由前提H证明R→P，即证明H→(R→P)永真，而H→(R→P)等价于H∧R→P，因此证明H∧R→P永真即可。
(1)cp排序算法扩展阅读
随着信息时代的到来，工业革命时代以微积分为代表的连续数学占主流的地位已经发生了变化，离散数学的重要性逐渐被人们认识。
离散数学课程所传授的思想和方法，广泛地体现在计算机科学技术及相关专业的诸领域，从科学计算到信息处理，从理论计算机科学到计算机应用技术，从计算机软件到计算机硬件，从人工智能到认知系统，无不与离散数学密切相关。
由于数字电子计算机是一个离散结构，它只能处理离散的或离散化了的数量关系， 因此，无论计算机科学本身，还是与计算机科学及其应用密切相关的现代科学研究领域；
都面临着如何对离散结构建立相应的数学模型；又如何将已用连续数量关系建立起来的数学模型离散化，从而可由计算机加以处理。
离散数学是传统的逻辑学，集合论（包括函数），数论基础，算法设计，组合分析，离散概率，关系理论，图论与树，抽象代数（包括代数系统，群、环、域等），布尔代数，计算模型（语言与自动机）等汇集起来的一门综合学科。离散数学的应用遍及现代科学技术的诸多领域。
离散数学也可以说是计算机科学的基础核心学科，在离散数学中的有一个着名的典型例子-四色定理又称四色猜想，这是世界近代三大数学难题之一；
它是在1852年，由英国的一名绘图员弗南西斯·格思里提出的，他在进行地图着色时，发现了一个现象，“每幅地图都可以仅用四种颜色着色，并且共同边界的国家都可以被着上不同的颜色”。
那么这能否从数学上进行证明呢？100多年后的1976年，肯尼斯·阿佩尔（Kenneth Appel）和沃尔夫冈·哈肯（Wolfgang Haken）使用计算机辅助计算，用了1200个小时和100亿次的判断，终于证明了四色定理，轰动世界，这就是离散数学与计算机科学相互协作的结果。
离散数学可以看成是构筑在数学和计算机科学之间的桥梁，因为离散数学既离不开集合论、图论等数学知识，又和计算机科学中的数据库理论、数据结构等相关，它可以引导人们进入计算机科学的思维领域，促进了计算机科学的发展。
② 跪求一个使用C＋＋语言写的堆排序算法！！
#include <iostream>
#include <algorithm>
using namespace std;
#define MAXN 10000
#define _cp(a,b) ((a)<(b))//最小堆，若要最大堆将'<'改为'>'
typedef int elem_t;
struct heap
{
elem_t h[MAXN];
int n,p,c;
void init(){n=0;}
void ins(elem_t e){//插入一个元素e
for (p=++n;p>1&&_cp(e,h[p>>1]);h[p]=h[p>>1],p>>=1);//插入一个元素，并调整堆
h[p]=e;
}
int del(elem_t& e){//e赋值为堆顶元素，删掉堆顶元素后并重建堆，堆空返回0，否则返回1
if (!n) return 0;
for (e=h[p=1],c=2;c<n&&_cp(h[c+=(c<n-1&&_cp(h[c+1],h[c]))],h[n]);h[p]=h[c],p=c,c<<=1);//取堆顶元素并调整堆
h[p]=h[n--];
return 1;
}
void show()
{
printf("\n,堆中有%d个元素：\n他们是：",n);
int i;
for(i=1;i<=n;++i)
{
cout<<h[i]<<" ";
}
cout<<endl;
system("pause");
}
heap(){init();}
};
int main()
{
cout<<"输入要读入的元素个数n（0表示退出），和n个元素,之间用空格隔开\n";
int n;
while(cin>>n&&n)
{
heap oneheap;
int i,tmp;
for(i=0;i<n;++i)
{
cin>>tmp;
oneheap.ins(tmp);//将元素一个一个插入既是建堆
}
cout<<"排序后元素为：\n";
for(i=0;i<n;++i)
{
if(oneheap.del(tmp))cout<<tmp<<" ";//一个一个的删除堆顶元素就是排序
else cout<<"堆空,无法删除元素\n";
}
system("pause");
system("cls");
cout<<"\n输入要读入的元素个数n（0表示退出），和n个元素,之间用空格隔开\n";
}
return 0;
}
/*
编译环境vc6.0
你注意heap里面有个show()函数，在删除一个元素，或插入一个元素后你可以show()一下， 既是重新建堆的结果。
主要的函数已经给出来了，原理自己都懂吧，程序你可以自己改改直到自己满意！
*/
③ 编一个程序，用同一个函数名对n个数据进行从小到大排序
//VC++6.0下调试通过。希望能对你有用
#include <iostream>
using namespace std;
template <class T>
void sort(T* a, int n)
{
int t;
T temp;
for (int i=0; i<n-1; i++)
{
t=i;
for (int j=i+1; j<n; j++)
{
if (*(a+t)>*(a+j))
t=j;
}
temp=*(a+i);
*(a+i)=*(a+t);
*(a+t)=temp;
}
}
static float arr0[6]={2.0,65.0,9.0,78.0,88.0,-2.0};
static double arr1[6]={558.0,999.0,123.0,222.0,55.0,456.0};
static int arr2[6]={123,456,789,654,321,5};
void main()
{
cout<<"float exp."<<endl;
for (int i=0; i<6; i++)
{
cout<<arr0[i]<<" ";
}
cout<<endl;
sort(arr0, 6);
for (i=0; i<6; i++)
{
cout<<arr0[i]<<" ";
}
cout<<endl;
cout<<"double exp."<<endl;
for (i=0; i<6; i++)
{
cout<<arr1[i]<<" ";
}
cout<<endl;
sort(arr1, 6);
for (i=0; i<6; i++)
{
cout<<arr1[i]<<" ";
}
cout<<endl;
cout<<"int exp."<<endl;
for (i=0; i<6; i++)
{
cout<<arr2[i]<<" ";
}
cout<<endl;
sort(arr2, 6);
for (i=0; i<6; i++)
{
cout<<arr2[i]<<" ";
}
cout<<endl;
}
④ 常见的排序算法哪个效率最高
快速排序法。
⑤ 排序法的排序法的基本步骤
排序法是根据一些特定的标准（例如工作的复杂程度、对组织的贡献大小等对各个职位的相对价值）进行整体比较，进而将职位按照相对价值的高低排列出一个次序。其基本步骤是：
1、对排序的标准达成共识。虽然排序法是对岗位的整体价值进行评价而排序，但也需要参与评估的人员对什么样的“整体价值”更高达成共识，如责任更大，知识技能更高，工作更加复杂，环境因素恶劣等。
2、选定参与排序的职位。如果公司较小可以选取全部职位进行排序。
3、评定人员根据事先确定评判标准，对公司同类岗位的重要性逐一作出评判，最重要的排在第一位，次要的、再次要的顺次往下排列。
4、将经过所有评定人员评定的每个岗位的结果加以汇总，得到序号和。然后将序号和除以评定人数，得到每一岗位的平均序数。最后，按平均序数的大小，由小到大评定出各岗位的相对价值的次序。
⑥ 一直不明白CP的名字前后排序有什么不同......求大神解释！！
前面的当然是攻啦，后面的是受，就像super junior 中的强特和赫海都是这样的啦~~~~~~~~~~~
⑦ 编写一个数据排序问题的程序
//网络知道自动缩减空白，搞得注释紧贴着代码，有点乱，将就着看吧
#include<iostream>
using namespace std;
template <typename Type> //声明函数模板
void sort(Type* cp);
int main()
{
int a[5]={1,9,0,23,-45};
float b[5]={2.4, 7.6, 5.5, 6.6, -2.3 };
long int c[5]={10100,-123567, 1198783,-165654, 3456};
sort(a);
sort(b);
sort(c);cin.get();
return 0;
}
template <typename Type> //函数模板定义
void sort(Type* cp)//当调用sort(a)时,Type=int,cp就是int*，指向int的指针
{ //a 是int数组名，也是指向int的指针
int i,j; //所以参数匹配
Type temp;
for(i=0;i<4;i++) //这是经典的冒泡排序算法，很清晰
{
for(j=0;j<4;j++) //内循环中，每次循环，大的数将会向后移一个位置
{ //小的数将会向前移一个位置
if(cp[j]>cp[j+1]）//当有n个数的时候，循环n-1次（这里5个数，循环4次）
{temp=cp[j]; //可以确保将每个数都比较一次
cp[j]=cp[j+1];
cp[j+1]=temp;} //外循环也为n-1次，确保每个数都可以移动n-1次
} //外循环进行n-1次，小的数字将一点一点向前移动
//同时大的数字也向后移动，
} //这将确保在外循环进行n-1次之后，每个数字都到自己指定的位置
for(i=0;i<5;i++)
cout<<cp[i]<<" ";
cout<<endl;
}
⑧ EXO身高排序、年龄排序、体重排序、cp排序、理想型身高排序
身高排序
吴亦凡身高187cm
朴灿烈身高185cm
金钟仁身高183cm
吴世勋身高183cm
黄子韬身高183cm
金钟大身高178cm
鹿晗身高178cm
张艺兴身高177cm
边伯贤身高174cm
金俊勉身高173cm
都暻秀身高173cm
金珉锡身高173cm
⑨ 如何计算CP,CPK
一、cp指数的计算：
Cp=T/（6*σ），其中T=允许最大值（Tu）-允许最小值（Tl）；σ越小，其Cp值越大，则过程技术能力越好。Cp是指过程满足技术要求的能力，常用客户满意的偏差范围除以六倍的西格玛的结果来表示。
二、cpk指数的计算：
Cpk=MIN（Tu-μ，μ-Tl）/（3*σ）；或者Cpk=（1-k）*Cp，其中k=ε/（T/2）通常状况下，质量特性值分布的总体标准差（σ）是未知的，所以应采用样本标准差（s）来代替。
Cpk是指过程平均值与产品标准规格发生偏移（ε）的大小，常用客户满意的上限偏差值减去平均值和平均值减去下限偏差值中数值小的一个，再除以三倍的西格玛的结果来表示。
(9)cp排序算法扩展阅读：
cp和cpk指数的意义：
工序能力是表示生产过程客观存在着分散的一个参数。但是这个参数能否满足产品的技术要求，仅从它本身还难以看出。因此，还需要另一个参数来反映工序能力满足产品技术要求的程度。这个参数就叫做工序能力指数，表示技术要求和工序能力的比值。
过程能力指数的值越大，表明产品的离散程度相对于技术标准的公差范围越小，因而过程能力就越高；过程能力指数的值越小，表明产品的离散程度相对公差范围越大，因而过程能力就越低。
因此，可以从过程能力指数的数值大小来判断能力的高低。从经济和质量两方面的要求来看，过程能力指数值并非越大越好，而应在一个适当的范围内取值。
制程能力是过程性能的允许最大变化范围与过程的正常偏差的比值。制程能力研究在于确认这些特性符合规格的程度，以保证制程成品不符规格的不良率在要求的水准之上，作为制程持续改善的依据。CPK值越大表示生产工序过程保持稳定的能力越充足。