普算法式
① 五分之二除以（四分之三＋五分之二）简便算法和普通算法的计算
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没感觉有什么简便算法,就是都乘以最小公倍数20
计算
② 会计和普通算法有什么区别
您指的是对利润的核算么？普通算法强调收付实现制，会计强调权责发生制。
③ 珠算的算法口诀
珠算四则运算皆用一套口诀指导拨珠完成。加减法，明代称“上法”和“退法”，其口诀为珠算所特有，最早见于吴敬《九章算法比类大全》(1450)。乘法所用的“九九”口诀，起源甚早，春秋战国时已在筹算中应用。北宋科学家沈括在其《梦溪笔谈》卷十八中介绍“增成法”时说:“唯增成一法稍异，其术都不用乘除，但补亏就盈而已。假如欲九除者增一便是，八除者增二便是，但一位一因之”。“九除者增一”，后来变为“九一下加一”，“八除者增二”后来变为“八一下加二”等口诀。可见“增成法”就是“归除法”的前身。杨辉在《乘除通变算宝》中，叙述了“九归”，他在当时流传的四句“古括”上，添注了新的口诀三十二句，与现今口诀接近。元代朱世杰的《算学启蒙》(1299，卷上)载有九归口诀三十六句，和现今通行的口诀大致相同。14世纪中丁巨撰算法八卷(1355)，内有“撞归口诀”。总之，归除口诀的全部完成在元代。有了四则口诀，珠算的算法就形成了一个体系，长期沿用了下来。
④ 什么叫普适算法
普适计算又称普存计算、普及计算（英文中叫做pervasive computing或者Ubiquitous computing）这一概念强调和环境融为一体的计算，而计算机本身则从人们的视线里消失。在普适计算的模式下，人们能够在任何时间、任何地点、以任何方式进行信息的获取与处理。
⑤ 个人所得税普通算法明细数据表
应纳个人所得税税额=(应纳税所得额-扣除标准)*适用税率-速算扣除数
扣除标准1600元/月(2008年3月1日起调高为2000元)
不超过500元的，税率5%，速算扣除数为0;
超过500元至2000元的部分，税率10%，速算扣除数为25
超过2000元至5000元的部分，税率15 %，速算扣除数为125
超过5000元至20000元的部分，税率20 %，速算扣除数为375
超过20000元至40000元的部分，税率25%，速算扣除数为1375
超过40000元至60000元的部分，税率30%，速算扣除数为3375
超过60000元至80000元的部分，税率35%，速算扣除数为6375
超过80000元至100000元的部分，税率40%，速算扣除数为10375
超过100000元的部分，税率45%，速算扣除数为15375
⑥ 美国GPA算法中4.0是相当于百分制的多少
相当于百分之84。
普通算法：百分制中的90分以上可视为4分，80分以上 为3分，70分以上为2分，60分以上为1分。
标准算法：加权平均分除以一百再乘以4。
(6)普算法式扩展阅读：
GPA的精确度往往达到小数点后1到2位，如：3.3，3.75等。GPA的标准计算方法是将大学成绩的加权平均数乘以4，再除以100。
国内学生使用最多的两种算法分为：标准算法和常用算法，具体公式如下：
GPA标准算法公式：GPA=[(92×4+80×3+98×2+70×6+89×3)×4]/[(4+3+2+6+3)×100]=3.31
GPA常见算法：GPA=(4×4+3×3+2×4+6×2+3×3)/(4+3+2+6+3)=3.00
除此之外，国内大学百分制换算成4.0的GPA，还可以采用如下算法：
掌握成绩换算公式。设x代表百分制的成绩，那么GPA满分为4.0时，成绩换算公式就是(x/20)-1=GPA。
⑦ 个人所得税的普通算法和特殊算法
个人所得税分为：工资薪酬、个体经营所得税、年终奖金的计算方式，没有普通算法与特殊算法的区分。税务机关在为企业提供申报方便及便于管理来区分。税务机关将正常的工资收入、个体经营所得税等分为普通算法。将年终奖金、离职补偿等归入特殊算法。由于年终奖金不按正常的工资计算公式来计算，所以归入特殊算法。
⑧ 用降幂法算77D=（）H 普通算法97D=（）O 137D=（）H 我实在算不出来了呜呜
相减的结果,没有算上天数的时间可以用下面这个公式=text(a1-b1,"[h]:mm:ss")或直接设置单元格的格式为自定义[h]:mm:ss确定
⑨ 如何将普通算法改为支持scala out
java 和 Scala 都支持变参方法, 写在最后的位置上，最基本的调用方式也都是一样的，一个个罗列过去。也可以传入数组参数，因为变参本质上就是一个数组，就是把 ... 开始位置到最后一个参数都收纳到数组中去，所以变参之所以要放在最后的位置上，且一个方法中最多只能有一个变参类型。这里主要是对比 Scala 对变参方法的调用，基本调用法当然是没问题的，但是在传入数组作为变参的参数列表与 Java 相对时就稍有变化了。
另外提一下，如果想传入 List 作为变参列表，而不是整体作为变参的第一个元素就是调用集合的 toArray() 方法转换成一个数组传入。
下面看 Java 中对变参方法的调用，参数列表和数组
public class JavaVarArgs {
public static void main(String[] args) {
foo("a", "b", "c");
foo(new String[]{"d", "e"});
}
public static void foo(String...params) {
System.out.println(params + " : " + params.length);
for(String s: params) {
System.out.println(s);
}
}
}
从输出结果能够很明白的看出变参 params 实际上就是一个数组
[Ljava.lang.String;@3f91beef : 3
a
b
c
[Ljava.lang.String;@1a6c5a9e : 2
d
e
我们知道 Scala 和 Java 之间可以互相调用，现在写一段 Scala 代码来调用 foo() 方法
object ScalaVarArgs {
def main(args: Array[String]) {
JavaVarArgs.foo("a", "b", "c")
// JavaVarArgs.foo(Array[String]("d", "e"))
}
}
⑩ 五大常用算法之一：贪心算法
所谓贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，换句话说，当考虑做何种选择的时候，我们只考虑对当前问题最佳的选择而不考虑子问题的结果。这是贪心算法可行的第一个基本要素。贪心算法以迭代的方式作出相继的贪心选择，每作一次贪心选择就将所求问题简化为规模更小的子问题。 对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择性质，必须证明每一步所作的贪心选择最终导致问题的整体最优解。
当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构性质。问题的最优子结构性质是该问题可用贪心算法求解的关键特征。
值得注意的是，贪心算法并不是完全不可以使用，贪心策略一旦经过证明成立后，它就是一种高效的算法。比如， 求最小生成树的Prim算法和Kruskal算法都是漂亮的贪心算法 。
贪心算法还是很常见的算法之一，这是由于它简单易行，构造贪心策略不是很困难。
可惜的是，它需要证明后才能真正运用到题目的算法中。
一般来说，贪心算法的证明围绕着：整个问题的最优解一定由在贪心策略中存在的子问题的最优解得来的。
对于例题中的3种贪心策略，都是无法成立（无法被证明）的，解释如下：
贪心策略：选取价值最大者。反例：
W=30
物品：A B C
重量：28 12 12
价值：30 20 20
根据策略，首先选取物品A，接下来就无法再选取了，可是，选取B、C则更好。
（2）贪心策略：选取重量最小。它的反例与第一种策略的反例差不多。
（3）贪心策略：选取单位重量价值最大的物品。反例：
W=30
物品：A B C
重量：28 20 10
价值：28 20 10
根据策略，三种物品单位重量价值一样，程序无法依据现有策略作出判断，如果选择A，则答案错误。但是果在条件中加一句当遇见单位价值相同的时候,优先装重量小的,这样的问题就可以解决.
所以需要说明的是，贪心算法可以与随机化算法一起使用，具体的例子就不再多举了。（因为这一类算法普及性不高，而且技术含量是非常高的，需要通过一些反例确定随机的对象是什么，随机程度如何，但也是不能保证完全正确，只能是极大的几率正确）。