叫分算法

1. 什么是分治算法

分治法就是将一个复杂的问题分成多个相对简单的独立问题进行求解，并且综合所有简单问题的解可以组成这个复杂问题的解。
例如快速排序算法就是一个分治法的例子。即将一个大的无序序列排序成有序序列，等于将两个无序的子序列排序成有序，且两个子序列之间满足一个序列的元素普遍大于另一个序列中的元素。

2. 积分计算公式是什么

积分计算公式包括含ax+b的积分、含√（a+bx）的积分、含有ax^2+b（a>0）的积分、含有√（a²+x^2）（a>0）的积分、含有√（a^2-x^2）（a>0）的积分、含有三角函数的积分、含有反三角函数的积分、含有指数函数的积分、含有对数函数的积分等。具体公式如下所示。

含ax+b的积分公式

∫1/(a+bx)dx=(1/b)*ln|a+bx|+C、∫x/(a+bx)dx=(1/(b^2))*(a+bx-aln|a+bx|)+C。

含有ax^2+b（a>0）的积分公式

∫1/(ax^2+b)dx=(1/√(ab))*arctan((√a/√b)*x)+C。

含有三角函数的积分公式

∫sinxdx=-cosx+C、∫cosxdx=sinx+C、∫secxtanxdx=secx+C、∫tanxdx=-ln|cosx|+C。

不定积分

设F(x)是函数f(x)的一个原函数，我们把函数f(x)的所有原函数F(x)+C（C为任意常数）叫做函数f(x)的不定积分，记作∫f(x)dx=F(x)+C.其中∫叫做积分号，f(x)叫做被积函数，x叫做积分变量，f(x)）dx叫做被积式，C叫做积分常数。

求已知函数不定积分的过程叫做对这个函数进行积分。

以上内容参考：网络-积分公式

3. 护考分数怎么算

护资考试分数算法是采用标准分进行计算，并不是每答对一题获得一分。

通俗的讲就是通过标准分来衡量在全国考生中的排名，相对来说比较公平。标准分也叫做z分数，等于一个分数与平均数的差再除以标准差，用公式表示就是z=(x-u)/a。
公式里x为具体分数，u为平均数，a为标准差。标准分不仅能表示原始分数在整个考试中考生分布的地位，还是以标准差为单位的等距量表，标准分算法很复杂，涉及数量中的多种函数，不管如何算，尽量把分数考高些就好。

4. 山东省艺术生高考分数怎么算 算法是什么

舞蹈类统考专业及音乐类、影视戏剧表演类、服装表演类等联考类别的专业，根据专业成绩从高到低排序投档；其他艺术类统考及联考专业根据综合成绩从高到低的排序投档，以下是综合成绩计算办法。

山东艺术生高考分数怎么算

美术类专业（使用统考成绩），综合成绩按照专业成绩占70%、文化成绩占30%折算形成，综合成绩=专业成绩*750/300*70%+文化成绩*30%（综合成绩四舍五入保留两位小数）。

文学编导类（使用统考成绩），综合成绩按照专业成绩占30%、文化成绩占70%折算形成，综合成绩=专业成绩*750/300*30%+文化成绩*70%（综合成绩四舍五入保留两位小数）。

书法类（使用统考成绩），综合成绩按照专业成绩占40%、文化成绩占60%折算形成，综合成绩=专业成绩*750/300*40%+文化成绩*60%（综合成绩四舍五入保留两位小数）。

播音主持类（使用联考成绩），综合成绩按照专业成绩占30%、文化成绩占70%折算形成，综合成绩=专业成绩*750/300*30%+文化成绩*70%（综合成绩分四舍五入保留两位小数）。

航空服务艺术类（使用联考成绩），综合成绩按照专业成绩占30%、文化成绩占70%折算形成，综合成绩=专业成绩*750/100*30%+文化成绩*70%（综合成绩分四舍五入保留两位小数）。

艺术生高考分数的算法

1、要看报考的学校录取原则。因为学校不同其算法也是完全不一样的，有的学校是文化分专业分的综合分来录取学生的，文化分和专业分的占比都是50%。而有的学校是文化分占比40%，而专业分的占比是60%。而有的学校是先按照文化分过了录取线，再通过专业分的高低来进行录取的。

有的省份有专业统考(所在省份的专业统考成绩可用于省内大部分院校) 32所独立院校的专业需要单独进行校考。所以大家在选择时候，更好首先要判定一下自我的文化课分数是否有过线，是否有达到报考学校的分数线。

2.如果是艺术本科的话，是按照750满分进行计算，不同的专业类别，计算方式也是不同，比如说，美术、音乐类的，综合分等于考生总分乘以50%加上专业分乘以7.5乘以50%，又比如说舞蹈、影视表演的，综合分等于考生总分乘以40%加上专业分乘以7.5乘以60%，播音主持类则是综合分等于考生总分乘以80%加上专业分乘以7.5乘以20%，而摄制、编导类则是综合分等于考生总分乘以92%以上。

同理，如果是专科的院校，则是以450分为基础，公式和以上是一样的，只要把7.5改成4.5即可。

5. 什么是分类算法

分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。

分类是事先定义好类别 ，类别数不变 。分类器需要由人工标注的分类训练语料训练得到，属于有指导学习范畴。

最常用的分类算法就是贝叶斯分类算法，（贝叶斯分类器）
用到的知识就是概率的东西

谢谢采纳

6. 桥牌怎么计分和怎么叫分

打桥牌，首先要按基本分来记分。基本分由墩分、奖分和罚分三部分组成。定约方完成定约后，除获得墩分(赢墩数减6)外，还获得奖分。

首先是墩分。低级花色每墩20分，加倍后每墩40分，再加倍后每墩80分；高级花色每墩30分，加倍后每墩60分，再加倍后每墩120分。无将定约，第一墩40分，以后每墩30分，加倍或再加倍后的得分与有将定约成倍增长的方法相同。

其次是奖分。部分定约即不成局定约的奖分为50分；成局定约无局方300分，有局方500分；小满贯定约无局方500分，有局方750分；大满贯定约无局方1000分，有局方1500分。已经得到了成局定约的奖分，不再加进部分定约的50分奖分；而完成了满贯定约，除计算满贯奖分外，还要加进成局奖分。定约方完成任何加倍定约，另得50分奖励分；完成任何再加倍定约，另得100分奖励分。定约方超额完成定约，其超额赢墩的得分如下：作为无局方，未加倍时得墩分，加倍时每超一墩100分，再加倍时每超一墩200分；作为有局方，未加倍时得墩分，加倍时每超一墩200分，再加倍时每超一墩400分。

定约方如未能完成定约，则由对方得分。宕得越多，罚分也越多。

7. 什么是分支算法

分支限界算法：
分支定界 (branch and bound) 算法是一种在问题的解空间树上搜索问题的解的方法。但与回溯算法不同，分支定界算法采用广度优先或最小耗费优先的方法搜索解空间树，并且，在分支定界算法中，每一个活结点只有一次机会成为扩展结点。

利用分支定界算法对问题的解空间树进行搜索，它的搜索策略是：

1 ．产生当前扩展结点的所有孩子结点；

2 ．在产生的孩子结点中，抛弃那些不可能产生可行解（或最优解）的结点；

3 ．将其余的孩子结点加入活结点表；

4 ．从活结点表中选择下一个活结点作为新的扩展结点。

如此循环，直到找到问题的可行解（最优解）或活结点表为空。

从活结点表中选择下一个活结点作为新的扩展结点，根据选择方式的不同，分支定界算法通常可以分为两种形式：

1 ． FIFO(First In First Out) 分支定界算法：按照先进先出原则选择下一个活结点作为扩展结点，即从活结点表中取出结点的顺序与加入结点的顺序相同。

2 ．最小耗费或最大收益分支定界算法：在这种情况下，每个结点都有一个耗费或收益。如果要查找一个具有最小耗费的解，那么要选择的下一个扩展结点就是活结点表中具有最小耗费的活结点；如果要查找一个具有最大收益的解，那么要选择的下一个扩展结点就是活结点表中具有最大收益的活结点。

又称分支定界搜索法。过程系统综合的一类方法。该法是将原始问题分解，产生一组子问题。分支是将一组解分为几组子解，定界是建立这些子组解的目标函数的边界。如果某一子组的解在这些边界之外，就将这一子组舍弃（剪枝）。分支定界法原为运筹学中求解整数规划(或混合整数规划)问题的一种方法。用该法寻求整数最优解的效率很高。将该法原理用于过程系统综合可大大减少需要计算的方案数日。

分支定界法的思想是：首先确定目标值的上下界，边搜索边减掉搜索树的某些支，提高搜索效率。

在竞赛中，我们有时会碰到一些题目，它们既不能通过建立数学模型解决，又没有现成算法可以套用，或者非遍历所有状况才可以得出正确结果。这时，我们就必须采用搜索算法来解决问题。
搜索算法按搜索的方式分有两类，一类是深度优先搜索，一类是广度优先搜索。我们知道，深度搜索编程简单，程序简洁易懂，空间需求也比较低，但是这种方法的时间复杂度往往是指数级的，倘若不加优化，其时间效率简直无法忍受；而广度优先搜索虽然时间复杂度比前者低一些，但其庞大的空间需求量又往往让人望而却步。
所以，对程序进行优化，就成为搜索算法编程中最关键的一环。
本文所要讨论的便是搜索算法中优化程序的一种基本方法枣“剪枝”。

什么是剪枝
相信刚开始接触搜索算法的人，都做过类似迷宫这样的题目吧。我们在“走迷宫”的时候，一般回溯法思路是这样的：
1、这个方向有路可走，我没走过
2、往这个方向前进
3、是死胡同，往回走，回到上一个路口
4、重复第一步，直到找着出口
这样的思路很好理解，编程起来也比较容易。但是当迷宫的规模很大时，回溯法的缺点便暴露无遗：搜索耗时极巨，无法忍受。
我们可不可以在向某个方向前进时，先一步判断出这样走会不会走到死胡同里呢？这样一来，搜索的时间不就可以减少了吗？
答案是：可以的。
剪枝的概念，其实就跟走迷宫避开死胡同差不多。若我们把搜索的过程看成是对一棵树的遍历，那么剪枝顾名思义，就是将树中的一些“死胡同”，不能到达我们需要的解的枝条“剪”掉，以减少搜索的时间。
搜索算法，绝大部分需要用到剪枝。然而，不是所有的枝条都可以剪掉，这就需要通过设计出合理的判断方法，以决定某一分支的取舍。在设计判断方法的时候，需要遵循一定的原则。
剪枝的原则
1、正确性
正如上文所述，枝条不是爱剪就能剪的。如果随便剪枝，把带有最优解的那一分支也剪掉了的话，剪枝也就失去了意义。所以，剪枝的前提是一定要保证不丢失正确的结果。
2、准确性
在保证了正确性的基础上，我们应该根据具体问题具体分析，采用合适的判断手段，使不包含最优解的枝条尽可能多的被剪去，以达到程序“最优化”的目的。可以说，剪枝的准确性，是衡量一个优化算法好坏的标准。
3、高效性 设计优化程序的根本目的，是要减少搜索的次数，使程序运行的时间减少。但为了使搜索次数尽可能的减少，我们又必须花工夫设计出一个准确性较高的优化算法，而当算法的准确性升高，其判断的次数必定增多，从而又导致耗时的增多，这便引出了矛盾。
因此，如何在优化与效率之间寻找一个平衡点，使得程序的时间复杂度尽可能降低，同样是非常重要的。倘若一个剪枝的判断效果非常好，但是它却需要耗费大量的时间来判断、比较，结果整个程序运行起来也跟没有优化过的没什么区别，这样就太得不偿失了。
综上所述，我们可以把剪枝优化的主要原则归结为六个字：正确、准确、高效。
剪枝算法按照其判断思路可大致分成两类：可行性剪枝及最优性剪枝。

对于分支定界算法,上界是已求得的可行解的目标函数值中的最小者,分为初始上界和在探测过程中产生的动态上界.分支定界法在求最优解的迭代过程中, 若某结点估计的下界不小于已知的上界, 则不必从该节点往下继续搜索. 因此若能产生一个较好的上界, 可以消除许多不必要的列举计算.

分支定界算法的实现
在描述分支定界算法步骤之前, 先对算法涉及到的有关术语进行定义如下:
p —— 分支层数;
C*—— 当前最优目标函数值;
P*—— 相应于C*的工件顺序;
P1—— 当前节点(现在需要进行分支的节点)所对应的部分序列.
分支定界算法的实施步骤如下:
步骤1 初始化: 设置p = 0, P 1 = Á (空集) , C* = ∞.设当前节点总是与P 1 相对应. 此时, 当前节点即根节点.
步骤2 计算从当前节点分支得到的各个子节点的下界, 并按下界值由小到大对各子节点排序. 令p ←p + 1.
步骤3 如果当前节点被探测尽, 令p ←p - 1, 转步骤6. 否则, 设当前层(第p 层) 各活动子节点中具有最小下界值的节点为Q , 则在P 1末尾加入Q 对应第p 位置上的工件, 此时的当前节点转为Q , 转步骤4.
步骤4 因为当前节点是同层同父节点具有最小下界值的节点, 如果当前节点下界值大于或等于C* , 则不必再搜索当前节点及其同层同父的活动节点, 这样, 当前节点的上一层节点(父节点)被探测尽, p ←p - 1, 去掉P 1 中的最后一个工件,转步骤6. 否则, 转步骤5.
步骤5 如果p = n, 则得到一个较优顺序.令P* = P 1, C* 是当前节点的下界值, p ←p - 1,去掉P 1 中最后一个工件, 转步骤6; 否则转步骤2.
步骤6 若p ≠ 0, 去掉P 1 中最后一个工件,转步骤3; 否则, 算法停止. C* 是最优的目标函数值, P* 是最优顺序.

分支结构算法的实现(编程基础)

我现在学到了分支结构了。又遇到问题了，不知道你还在不在,可以帮我吗?(可以，没问题.)
1、用Pascal语言表示下列的条件表达式：
（1）：x小于10；
（2）：0<=y<=5;(‘小于等于’不会打)
（3）：x大于5或x为负数；
（4）：ch在“A”和“Z”之间（包括“A”和“Z”）；
（5）：年龄（age)不小于18，国籍(natioality)不是中国“CHINA”,也不是朝鲜“KOREA”的男性公民(sex=`maie`);
（6）：正数，在2～100之间且不能被2，或3，或5整除。
2、试写出下列各项的Pascal语句：
（1）：如果wage大于10000，便减去10%的wage.
（2）：如果Choice的值为1，则读取x的值，并打印x的平方；否则读取y的值，并打印y的平方。

8. 通分简单算法

根据分式的基本性质，把几个异分母的分式分别化成与原来的分式相等的同分母的分式，叫做分式的通分。
把异分母分数分别化成与原来分数相等的同分母分数，叫做通分。
把甲数与乙数的比和乙数与丙数的两个不同的比化成甲与乙与丙的比，也称作通分。
例如：
比较：7/9和8/11的大小
解：7/9 = 7×11/9×11 = 77/99
8/11 = 8×9/11×9 = 72/99
∵ 77/99 > 72/99
∴ 7/9 > 8/11
甲：乙=2：5=8：20
乙：丙=4：7=20：35
甲：乙：丙=8：20：35

9. 分类算法 - 随机森林

上次我写了决策树算法，决策树可以解决分类问题，也有CART算法可以解决回归问题，而随机森林也和决策树非常类似，采用了CART算法来生成决策树，因此既可以解决分类问题，也可以解决回归问题。从名字中可以看出，随机森林是用随机的方式构建的一个森林，而这个森林是由很多的相互不关联的决策树组成。实时上随机森林从本质上属于机器学习的一个很重要的分支叫做集成学习。集成学习通过建立几个模型组合的来解决单一预测问题。它的工作原理是生成多个分类器/模型，各自独立地学习和作出预测。这些预测最后结合成单预测，因此优于任何一个单分类的做出预测。
所以理论上，随机森林的表现一般要优于单一的决策树，因为随机森林的结果是通过多个决策树结果投票来决定最后的结果。简单来说，随机森林中每个决策树都有一个自己的结果，随机森林通过统计每个决策树的结果，选择投票数最多的结果作为其最终结果。我觉得中国一句谚语很形象的表达了随机森林的运作模式，就是“三个臭皮匠，顶个诸葛亮”。

我有一批100条的数据，通过颜色、长度、甜度、生长地方和水果类别，那么我要预测在某种颜色、长度、甜度和生长地方的水果究竟是什么水果，随机森林要怎么做呢？

这里的抽样是指的在这批水果中，有放回地抽样，比如我要生成3个决策树来预测水果种类，那么每棵树要抽样50条数据来生成，每棵树抽取数据后数据要放回，下一棵树抽取数据仍然要从100条数据里面抽取。这种方法就叫做 bootstrap重采样技术 。

每棵树利用抽取的样本生成一棵树，值得注意的是，由于采用的是CART算法，因此生成的是二叉树，并且可以处理连续性数据。如果每个样本的特征维度为M，像以上提到的数据，样本特征维度5，指定一个常数m<<M，随机地从5个特征中选取m个特征子集 （这一点非常重要，这也是随机森林的随机这个名字的来源，因此这样才能保证生成的决策树不同） ，每次树进行分裂时，从这m个特征中选择最优的，并且每棵决策树都最大可能地进行生长而不进行剪枝。
此时，一颗茂盛的决策树就生成了。

根据3颗决策树的结果，如果是连续型的数据最终需要求均值获得结果，如果是分类型的数据最后求众数获得结果。

1）正如上文所述，随机森林算法能解决分类与回归两种类型的问题，并在这两个方面都有相当好的估计表现

2）随机森林对于高维数据集的处理能力令人兴奋，它可以处理成千上万的输入变量，并确定最重要的变量，因此被认为是一个不错的降维方法。此外，该模型能够输出变量的重要性程度，这是一个非常便利的功能

3）在对缺失数据进行估计时，随机森林是一个十分有效的方法。就算存在大量的数据缺失，随机森林也能较好地保持精确性

4）当存在分类不平衡的情况时，随机森林能够提供平衡数据集误差的有效方法

5）模型的上述性能可以被扩展运用到未标记的数据集中，用于引导无监督聚类、数据透视和异常检测

6）随机森林算法中包含了对输入数据的重复自抽样过程，即所谓的bootstrap抽样。这样一来，数据集中大约三分之一将没有用于模型的训练而是用于测试，这样的数据被称为out of bag samples，通过这些样本估计的误差被称为out of bag error。研究表明，这种out of bag方法的与测试集规模同训练集一致的估计方法有着相同的精确程度，因此在随机森林中我们无需再对测试集进行另外的设置。

1）随机森林在解决回归问题时并没有像它在分类中表现的那么好，这是因为它并不能给出一个连续型的输出。当进行回归时，随机森林不能够作出超越训练集数据范围的预测，这可能导致在对某些还有特定噪声的数据进行建模时出现过度拟合。

2）对于许多统计建模者来说，随机森林给人的感觉像是一个黑盒子——你几乎无法控制模型内部的运行，只能在不同的参数和随机种子之间进行尝试。