低级算法粉

❶ 面粉的种类中用来做面包，面，饺子皮，馄饨皮的是分别什么等级的粉

你好！
面粉按照蛋白质含量（或面筋含量）分为：高筋、中筋和低筋面粉。
而所谓的等级只是加工精度分级来说的，例如，高筋粉，分为特级、标准和一般，这些是根据灰分等计算。
因现在面粉的加工工艺和配粉工艺比较成熟，使用就产生的“专用粉”
例如面包专用粉、蛋糕专用粉、馒头专用粉、饺子专用粉等等，这些专用粉更能达到生产要求和品质要求。
以上都是比较专业的说明，希望能帮助您！
我的回答你还满意吗~~

❷ 我的世界拔刀剑低级工价粉怎么获得

先用原木烧原木得到木炭，准备1个木炭，8个石头，工作台第一排第二排全放石头，第三排第一个第二个放石头第三个放木炭，你想要的就出来了。

❸ “一粉顶十黑”是什么意思啊

1低级粉=10黑
1低级黑=10粉

❹ 高筋中筋低箱小麦粉的区别与使用场合

高级，中级，低级小麦粉，它们的区别主要是含蛋白质量的不同，高，高筋面含蛋白质高，筋面粉适合做面包
，中筋面粉蛋白质含量中等，适合做包子，馒头，面条，饼
。低筋面粉，含蛋白质量相对较低，适合做蛋糕，饼干等。

❺ 请问”漂白粉”是什么

第一部分：化学品名称
化学品中文名称： 次氯酸钙
化学品英文名称： calcium hypochlorite
中文名称2： 漂白粉
英文名称2： Bleaching powder
技术说明书编码： 515
CAS No.： 7778-54-3
分子式： Ca(ClO)2
分子量： 142.99

第二部分：成分/组成信息
有害物成分 CAS No.
次氯酸钙 7778-54-3

第三部分：危险性概述
危险性类别：
侵入途径：
健康危害： 本品粉尘对眼结膜及呼吸道有刺激性，可引起牙齿损害。皮肤接触可引起中至重度皮肤损害。
环境危害：
燃爆危险： 本品助燃，具刺激性。

❻ 面粉的种类中用来做面包，面，饺子皮，馄饨皮的是分别什么等级的粉

面粉按照蛋白质含量（或面筋含量）分为：高筋、中筋和低筋面粉。
而所谓的等级只是加工精度分级来说的，例如，高筋粉，分为特级、标准和一般，这些是根据灰分等计算。

因现在面粉的加工工艺和配粉工艺比较成熟，使用就产生的“专用粉”
例如面包专用粉、蛋糕专用粉、馒头专用粉、饺子专用粉等等，这些专用粉更能达到生产要求和品质要求。

以上都是比较专业的说明，希望能帮助您！

❼ 什么是低级面粉

低筋面粉简称低粉，又叫蛋糕粉，日文称为薄力粉。
低筋面粉是指水份13.8%,粗蛋白质8.5%以下的面粉，通常用来蛋糕、饼干、小西饼点心、酥皮类点心等。做海绵蛋糕选用低筋粉，因低筋粉无筋力，制成的蛋糕特别松软，体积膨大，表面平整
望采纳！！！

❽ 作为一个低级码农，该怎样跳到一个算法岗位

经过半个学期的放松，在第二学期，终于决定学c++ !每天在教室里，我都学到了枯燥的公共课程，然后在书房里的书房里的宿舍里，用一个厚厚的c++入门来咀嚼语法。也许是我的理解能力，也许c++的语法很简单。仅仅几个月，我就学会了所有的语法!在这个阶段，我觉得英语和逻辑思维毫无意义……程序员是一名翻译，他使用一种特殊的语法把我的需要翻译成机器能理解的语言……

大学的日子，就像一段时间的循环，秋天，空虚，对空虚的追求，对前进的努力的改变，然后是秋天，换句话说，离毕业越近，就越有可能跳出这个圈子。当你看到别人已经可以创建一个对话框，你可以写一个完整的人小程序，可以用Java做一个界面美观的电脑!而我，在开源框架中，我只写DOS窗口程序…它让我害怕!我开始了解winAPI…在阅读MSDN的文件时，我又一次被英语留下了伤疤!我逐渐了解到，英语和VA一样，是一种开发工具，大大提高了工作效率!这个工具是不可替代的!

❾ noip要用到哪些算法

前言

离NOIP还有一个星期，匆忙的把寒假整理的算法补充完善，看着当时的整理觉得那时还年少。第二页贴了几张从贴吧里找来的图片，看着就很热血
的。旁边的同学都劝我不要再放PASCAL啊什么的了，毕竟我们的下一级直接学C++。即便我本人对C++也是赞赏有加，不过PASCAL作为梦的开始终
究不能忘记。不像机房中其余的OIERS，我以后并不想学计算机类的专业。当年来学这个竞赛就是为了兴趣，感受计算机之美的。经过时迁，计划赶不上变化，
现在尚处于迷茫之中，也很难说当时做的决定是对是错。然而我一直坚信迷茫的时候选择难走的路会看见更好的风景。

这篇文章简单的说了一下NOIP考试中会常用的算法，可能难度掌握的不是太好，有一部分内容不是NOIP考查范围，然而随着难度的增加，看一些更高级的算法也没有坏处。还有一些非常非常基础的比如链表啊什么的就直接没有写上（别问我为什么整理了那么多的排序算法）。

最后祝大家在NOIP中取得理想的成绩！

搜索

DFS

框架
procere dfs(x);
var
begin
if 达到目标状态 then 输出结果并退出过程;
if 满足剪枝条件 then exit;
for i:=1 to 搜索宽度 do
begin
备份现场；（注意如果现场使用了全局变量，则需要使用局部变量备份）
dfs(参数+增量)；
恢复现场；
end;

优化

（1） 最优化剪枝：求最优值时，当前的状态无论如何不可能比最优值更优，则退出，可与展望结合剪枝

（2） 可行性剪枝：提前判断该状态是否能得到可行解，如不能则退出

（3） 记忆化搜索：对于已经搜索过的状态直接退出

（4） 改变搜索顺序：对于看起来希望更大的决策先进行搜索

（5） 优化搜索策略

（6） 预处理找到大体搜索翻译

（7） 改写成IDA*算法

（8） 卡时（注意现在联赛中禁止使用meml掐时）

BFS

框架
初始化；把初始布局存入
设首指针head=0； 尾指针tail:=1；
repeat
inc(head)，取出队列首记录为当前被扩展结点；
for i：=1 to 规则数 do {r是规则编号}
begin
if 新空格位置合法 then
begin
if 新布局与队列中原有记录不重复
tail增1，并把新布局存入队尾；
if 达到目标 then 输出并退出；
end；
end；
until head>=tail； {队列空}

优化

判重的优化：hash，二叉排序树

双向广搜或启发式搜索

改写成A*算法

二分优化

排序

冒泡排序
var a:array[1..100] of longint;t,n,i,j:longint;
procere sort;
begin
for i:=1 to n-1 do{与每个数都进行比较}
for j:=1 to n-i do
if a[j]>a[j+1] then
begin
t:=a[j];
a[j]:=a[j+1];
a[j+1]:=t;
end;
end;

选择排序
var a:array[1..100] of longint;t,n,i,j:longint;
procere sort;
begin
for i:=1 to n-1 do
for j:=1+i to n do{大数沉小数浮}
if a[j]>a[i] then
begin
t:=a[j];
a[j]:=a[i];
a[i]:=t;
end;
end;

插入排序
var a:array[0..100] of longint;n,i,j,t:longint;
procere sort;
begin
for i:=2 to n do
for j:=1 to (i-1) do
begin
if (a[i]<a[j]) then
begin
t:=a[j];
a[j]:=a[i];
a[i]:=t;
end;
end;
end;

桶排序
var a,b:array[0..100] of longint;r,i,j,t,k,n:longint;
procere sort;
begin
for i:=0 to 100 do b[i]:=0;{为B数组清零，小桶内容清零}
for i:=1 to n do b[a[i]]:=b[a[i]]+1;
{桶的序号就是那个要排序的东西；出现一次，桶里得旗数加一}
for i:=0 to 100 do{扫描所有的桶}
begin
if b[i]<>0 then{桶里有旗}
for j:=1 to b[i] do write(i,' ');{桶的序号就是那个数}
end;
end;

快速排序
var a:array[1..100] of longint;
n,i,h,g:longint;
procere kp(l,r:longint);{变量不能与全局变量相同，否则会被抹去}
var b,m,i,j,t:longint;
begin
i:=l;
j:=r;
m:=a[(l+r) div 2];{基准数最好从中间取}
repeat
while a[j]>m do dec(j);
while a[i]<m do inc(i);{两侧的哨兵移动}
if i<=j then
{哨兵未碰面}{“=”利用repeat循环的性质，使repeat循环得以结束}
begin
t:=a[j];
a[j]:=a[i
a[i]:=t;{交换两个哨兵的值}
inc(j);
dec(j);{哨兵继续运动}
end;
until i>j;
if j>l then kp(l,j);
if i<r then kp(i,r);{都是循环不结束后进行的动作}
end;
begin
read(n);
for i:=1 to n do read(a[i]);
kp(1,n); {“一”位置与“N”位置}
for i:=1 to n-1 do write(a[i],' ');
write(a[n]);{防止多输出空格使程序结果出错}
end.

堆排序
var a:array[1..100] of longint;
n,i,b:longint;
procere jianshu(i:longint);
begin
while ((a[i]>a[i*2])or(a[i]>a[i*2+1]))and(i<=n div 2) do
{当父亲数大于子女数时并且他有孩子时进行}
begin
if a[i*2]<=a[i*2+1]{左儿子小于右儿子}
then
begin
b:=a[i*2]; a[i*2]:=a[i];a[i]:=b;{左右儿子的值互换}
jianshu(i*2);{继续为左儿子建树}
end
else
begin
b:=a[i*2+1];a[i*2+1]:=a[i];a[i]:=b;
jianshu(i*2+1);{上同，不过是为右儿子建树}
end;
end;
end;
procere tiao;
begin
while n<>0 do
begin
write(a[1]);
a[1]:=a[n];
n:=n-1;
for i:=(n div 2) downto 1 do
jianshu(i);
end;
end;
begin
read(n);
for i:=1 to n do
read(a[i]);
for i:=(n div 2) downto 1 do
jianshu(i);
tiao;
end.

数学定理

中国剩余定理

若有一些两两互质的整数m1, m2,… mn，则对任意的整数： a
1, a
2,... an
，以下联立同余方程组对模数m1, m2,… mn 有公解：

康托展开

a[i]为当前未出现的元素中是排在第几个（从0开始）

把一个整数X展开成如下形式：

X=a[n]*(n-1)!+a[n-1]*(n-2)!+...+a[i]*(i-1)!+...+a[2]*1!+a[1]*0!

其中a[i]为当前未出现的元素中是排在第几个（从0开始），并且0<=a[i]<i(1<=i<=n)

错排通项

考虑一个有n个元素的排列，若一个排列中所有的元素都不在自己原来的位置上，那么这样的排列就称为原排列的一个错排。

f[1]=0;f[2]=1;

f[n] =(n-1)(f[n-2) + f[n-1])

f[n]:=n![1-1/1!+1/2!-1/3!……+(-1)^n*1/n!]

f[n] = (n!/e+0.5)，其中e是自然对数的底，[x]为x的整数部分。

费马大定理

费马大定理，又被称为“费马最后的定理”，由法国数学家费马提出。它断言当整数n >2时，关于x, y, z的方程 xn + yn = zn 没有正整数解。
被提出后，经历多人猜想辩证，历经三百多年的历史，最终在1995年被英国数学家安德鲁·怀尔斯证明。

费马小定理

假如a是一个整数，p是一个素数，那么 ap ≡a (mod p)。

如果a不是p的倍数，这个定理也可以写成ap-1 ≡1 (mod p)。----这个更加常用

逆元

由费马小定理：假如p是质数，且gcd(a,p)=1，那么ap-1≡1（mod p）

逆元：如果ab≡1（mod p），那么在模p意义下，a、b互为逆元。

所以，假如p是质数，且gcd(a,p)=1，那么a的逆元是ap-2

逆元的作用：在模意义下进行除法。乘a的逆元等同于除以a。

欧拉函数

在数论中，对正整数n，欧拉函数是小于或等于n的正整数中与n互质的数的数目。此函数以其首名研究者欧拉命名，它又称为φ函数、欧拉商数等。

若m,a为正整数，且m,a互素，(gcd(a,m) = 1)，则aφ(m)≡1，其中为φ(m)欧拉函数，mod m为同余关系。

欧拉定理实际上是费马小定理的推广。

Stirling数

第一类s(p,k)的一个的组合学解释是：将p个物体排成k个非空循环排列的方法数。

s(p,k)的递推公式： s(p,k)=(p-1)*s(p-1,k)+s(p-1,k-1) ,1<=k<=p-1

边界条件：s(p,0)=0 ,p>=1 s(p,p)=1 ,p>=0

递推关系的说明：

考虑第p个物品，p可以单独构成一个非空循环排列，这样前p-1种物品构成k-1个非空循环排列，方法数为s(p-1,k-1)；

也可以前p-1种物品构成k个非空循环排列，而第p个物品插入第i个物品的左边，这有(p-1)*s(p-1,k)种方法。

第二类S(p,k)的一个组合学解释是：将p个物体划分成k个非空的不可辨别的（可以理解为盒子没有编号）集合的方法数。

k!S(p,k)是把p个人分进k间有差别(如：被标有房号）的房间(无空房）的方法数。

S(p,k)的递推公式是：S(p,k)=k*S(p-1,k)+S(p-1,k-1) ,1<= k<=p-1

边界条件：S(p,p)=1 ,p>=0 S(p,0)=0 ,p>=1

递推关系的说明：

考虑第p个物品，p可以单独构成一个非空集合，此时前p-1个物品构成k-1个非空的不可辨别的集合，方法数为S(p-1,k-1)；

也可以前p-1种物品构成k个非空的不可辨别的集合，第p个物品放入任意一个中，这样有k*S(p-1,k)种方法。

PS：第一类斯特林数和第二类斯特林数有相同的初始条件，但递推关系不同。

Stirling's approximation

快速求阶乘，不推荐用于竞赛。

数论

GCD&LCM
//GCD
function gcd(a,b:longint):longint;
begin
if b=0 then gcd:=a
else gcd:=gcd (b,a mod b);
end ;

//LCM
function lcm(a,b:longint):longint;
begin
if a<b then swap(a,b);
lcm:=a;
while lcm mod b>0 do inc(lcm,a);
end;

素数
//单个判断
function prime (n: longint): boolean;
var i longint;
begin
for i:=2 to trunc(sqrt(n)) do
if n mod i=0 then exit(false)
exit(true);
end;

//筛法打表
procere main;
var i,j:longint;
begin
fillchar(f,sizeof(f),true);
f[0]:=false;f[1]:=false;
for i:=2 to trunc(sqrt(maxn)) do
if f[i] then
begin
j:=2*i;
while j<= maxn do
begin
f[j]:=false;
inc(j,i);
end;
end;
end;

快速幂
{a^b mod n}
function f(a,b,n:int64):int64;
var t,y:int64;
begin
t:=1;
y:=a;
while b<>0 do
begin
if(b and 1)=1 then t:=t*y mod n;
y:=y*y mod n;
{这里用了一个很强大的技巧,y*y即求出了a^(2^(i-1))不知道这是什么的看原理}
b:=b shr 1;{去掉已经处理过的一位}
end;
exit(t);
end;

模运算法则

(A+B) mod C = (A mod C + B mod C) mod C

(A-B) mod C = (A mod C - B mod C) mod C

(A * B) mod C = (A mod C) * (B mod C) mod C

(A / B) mod C = ???

❿ 几种经典排序算法优劣比较的C++程序实现

一、低级排序算法
1.选择排序
（1）排序过程
给定一个数值集合，循环遍历集合，每次遍历从集合中选择出最小或最大的放入集合的开头或结尾的位置，下次循环从剩余的元素集合中遍历找出最小的并如上操作，最后直至所有原集合元素都遍历完毕，排序结束。
（2）实现代码
//选择排序法
template
void Sort：：SelectSort（T* array， int size）
{
int minIndex；
for（int i = 0； i < size； i++）
{
minIndex = i；
for（int j = i + 1； j < size； j++）
{
if（array[minIndex] > array[j]）
{
minIndex = j；
}
}
if（minIndex ！= i）
{
Swap（array， i， minIndex）；
}
}
}
（3）分析总结
选择排序时间复杂度比较高，达到了O（n^2），每次选择都要遍历一遍无序区间。选择排序对一类重要的元素序列具有较好的效率，就是元素规模很大，而排序码却比较小的序列。另外要说明的是选择排序是一种不稳定的排序方法。
2.冒泡排序
（1）排序过程
冒泡排序的过程形如其名，就是依次比较相邻两个元素，优先级高（或大或小）的元素向后移动，直至到达序列末尾，无序区间就会相应地缩小。下一次再从无序区间进行冒泡操作，依此循环直至无序区间为1，排序结束。
（2）实现代码
//冒泡排序法
template
void Sort：：BubbleSort（T* array， int size）
{
for（int i = 0； i < size； i++）
{
for（int j = 1； j < size - i； j++）
{
if（array[j] < array[j - 1]）
{
Swap（array， j， j - 1）；
}
}
}
}
（3）分析总结
冒泡排序的时间复杂度也比较高，达到O（n^2），每次遍历无序区间都将优先级高的元素移动到无序区间的末尾。冒泡排序是一种稳定的排序方式。
二、高级排序算法
（1）排序过程
归并排序的原理比较简单，也是基于分治思想的。它将待排序的元素序列分成两个长度相等的子序列，然后为每一个子序列排序，然后再将它们合并成一个序列。
（2）实现代码
//归并排序
template
void Sort：：MergeSort（T* array， int left， int right）
{
if（left < right）
{
int mid = （left + right） / 2；
MergeSort（array， left， mid）；
MergeSort（array， mid + 1， right）；
Merge（array， left， mid， right）；
}
}
//合并两个已排好序的子链
template
void Sort：：Merge（T* array， int left， int mid， int right）
{
T* temp = new T[right - left + 1]；
int i = left， j = mid + 1， m = 0；
while（i <= mid && j <= right）
{
if（array[i] < array[j]）
{
temp[m++] = array[i++]；
}
else
{
temp[m++] = array[j++]；
}
}
while（i <= mid）
{
temp[m++] = array[i++]；
}
while（j <= right）
{
temp[m++] = array[j++]；
}
for（int n = left， m = 0； n <= right； n++， m++）
{
array[n] = temp[m]；
}
delete temp；
}
（3）分析总结
归并排序最好、最差和平均时间复杂度都是O（nlogn），是一种稳定的排序算法。