被算法统计
‘壹’ 编写算法 统计一棵树每层上各有多少个结点
每个结点都有一穗斗正销桐个深度的。只要统计这个树的对应深度上有多少猜悔个结点即可。
可以由先序遍历算法改进，递归实现。
// T:二叉树根结点
// n:开始层
// c:要编译的层次
int GetNodeCount(TREE *T,int n,int c)
{
if(T==0)
return 0;
if(n>=c)
return 1;
return GetNodeCount(T->l,n+1,c)+ GetNodeCount(T->r,n+1,c);
}
‘贰’ EXCEL的一些统计高级算法的问题
分类: 电脑/网络
问题描述:
现在使用EXCEL进行一些统计的数据处理
初学者所以什么也不明白
请问我需要使用什么工具或者什么函数才能解决比如
y=a+bx1+cx2+dx3+.....+nx9,这种等式能否用计算机帮我计算出参数：a\b\c\d\.........\n？
的问题
如果有 请你千万千万年详细说说 可以吗 谢谢
解析:
这个是可以用excel来分析的.
这个问题叫做多元线性回归,其山模实这种分析方法有很多假设前提条件的.若违反的话结果可能偏差很大,比如多重共码唯散线性,残差不随机,不正态等问题,呵呵,千万不要被这些术语吓着.
如果有兴趣可以看统计专业的书,若没兴趣可以当作假设条件成立.
这个问题完全可以使用excel进行分析.
具体方法如下:首先要打开这个功能,点菜单工具->加载宏.
如果不知道是哪个就所有迟氏的都打勾,这样你的工具菜单里就多了资料分析呀,规划求解呀之类的菜单.资料分析(简体的excel可能名字不一样)就是我们要用的功能.
将您要分析的资料按每列一个变量的方式填入excel,第一行可以是标题也可以没有.然后 工具->资料分析->回归->y的取值就将y列数据选中(用拉的就可以了).x数据就将所有的x数据拉入(注意每个变量一定要以每列一个变量的方式).第一行是标识的话就打勾,不是的话不用管,其它的基本也以不管,点击确定,就会多出一张工作表,这就是要的结果了.
包括截距呀,各个x变量的系数,p值,置信区间.
这个方程拟合的好坏,调整的 R 平方来表示,越大说明越好.
当然了excel只是比较初等的统计分析工具,若要再专业一点,可以使用minitab(也是很初等的一种),spss(较专业,适合大数人用),sas(很专业,基本使用编程完成,适合少部分专业人士用).
‘叁’ 统计算法的使用什么方法来统计算法、代码的执行时间
1.使用<time.h>的clock()函数
模板程序：
#include<time.h>
#include<iostream>usingnamespacestd;intmain()
{
time_tt;
//一些初始化的东西
t=clock();//开始时候的GET,clock()函数用于获得系统当前时间
//你需要计时的代码，算法，语句等等
cout<<Timeconsumed:<<clock()-t<<endl;
//结束时候获得差值
return0;
}
用clock()函数能够精确到1ms，但是它不是标准化所推荐的而且工业化程序也不容许使用<time.h>
2.使用GetTickCount
这个和clock()相同，只是它比较标准，GetTickCount可以到18－20ms进度
3.汇编指令
前面的都是在MS级别逗留的计时，当我们需要统计一个语句使用时间的时候，我们通常经过多次循环来求总时间。
缺点：1)由于需要统计的语句耗时可能比循环需要的JMP,INC指令耗时还要少（尤其JMP指令很慢），所以统计并不精确，大多耗时为循环使用时间
2)编译器对于循环有优化，可能与单语句的汇编代码不同造成统计结果无参考意义
所以我们能不能避免这些问题呢？可以使用
直接读取CPU开机以来执行的机器周期数，一条汇编指令：RDTSC(就是ReaDTimeStampCount)精度可以达到ns级别。（准确地说精度是1/你的CPU的时钟频率，这也是极限）使用：longHighStart,LowStart,HighEnd,LowEnd;
longnumhigh,numlow;__asm//使用汇编混编
{
RDTSC
movHighStart,edx
movLowStart,eax
}
//此处放上你的算法或代码，语句等等
__asm
{
RDTSC
movHighEnd,edx
movLowEnd,eax
//获取两次计数器值得差
subeax,LowStart
cmpeax,0
jgL1
negeax
jmpL2L1:movnumlow,eax
L2:sbbedx,HighStart
movnumhigh,edx
}unsignedlongtimer=(numhigh<<32)+numlow;//得出最终结果（单位时NS）
‘肆’ 这个统计的算法是怎么算的啊 给出个公式啊
这题目你哪搞来的啊，这么难！！！怪不得到现在还没人回答，你还是另请高明吧！！！
‘伍’ 设计一个算法,统计所有三位数中能被7整除的数的个数,并给出表示这个算法的伪
一个算法,统计所有三位数中能被7整除的数的个数,并给出表示这个算法的伪设计俺帮你加急完成！
‘陆’ 编写算法 统计出单链表HL中结点的值等于给定值X的结点数 int CountX(LNode*HL,ELemType)
假设LNode的定义为仿颂：
struct LNode{
ElementType data;
struct LNode *next;
};
这个问题直接遍历链表，判断相等就可以了。代码如下：（可能有错，烦请检查）正含
int CountX(LNode *HL, ElementType X){
if(HL == NULL)
return 0;
LNode *p;
p = HL->next; //假设头结点不含数据。如果头结点也含有数据，那就 p=HL;
int count = 0;
while(p != NULL){
if(p->data == X)
++count;
p = p->备清郑next;
}
return count;
}
‘柒’ 设计一个算法,统计所有三位数中能被7整除的数的个数,并给出表示这个算法的伪代码
int i=999;
int count=0;
while(i>谈哪100){
if(i%7==0) count++;
i--;
}
printf("档侍掘行核%d",count);
‘捌’ 五种常用算法
五种常用算法主要有以下几种：
1.回归算法。回归算法是试图采用对误差的衡量来探索变量之间的关系的一类算法，是统计机器学习的利器。
2.基于实例的算法。基于实例的算法常常用来对决策问题建立模型，这样的模型常常先选取一批样本数据，然后根据某些近似性把新数据与样本数据进行比较。用户通过这种方式来寻找最佳的匹配，因此，基于实例的算法常常也被称为“赢家通吃”学习或者“基于记忆的学习”。
3.正则化方法。正则化方法是其他算法（通常是回归算法）的延伸，根据算法的复杂度对算法进行调整，通常对简单模型予以奖励，而对复杂算法予以惩罚。
算法分类编辑算法可大致分为：基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。
‘玖’ 常见APP数据统计算法
【基本数据】
日/月PV：竖闷当日浏览量；
日/月UV：当日浏览人数；
日/月活跃用户（DAU/MAU）：在所选时间内，用户主观神租打开过至少一次app，即算活跃用户；
【用户黏性】
人均单日启动次数：是指在所选时间段内，app或行业平均每天被每个用户打开的次数。计算公式：sum{周期内第一游纤兆天 ～最后一天的（日度启动次数/日度活跃人数）}/周期内天数（日度平均算法）。
人均单日使用时长：是指在所选时间短内，app或行业平均每天被每个用户使用的时长。计算公式：sum{周期内第一天～最后一天的（日度使用时长/日度活跃人数）}/周期内天数（日度平均算法）。
单次使用时长：是指用户在选定时间段内人均每次使用app的时间；
【潜力算法】
活跃增幅：是指在选定时间段内启动过的用户数量（拍重之后即多日启动的活跃用户仅算1次）。
次月留存率增幅：是指统计周期内，新安装用户在次月依然使用app的用户比。计算公式：上月新安装在当月仍然活跃的人数/上月新安装的人数。
行业渗透率增幅：是指所选时间短内，app的活跃用户占该app所属行业活跃用户的比例。计算公式：app的活跃人数/app所属行业的活跃人数；
‘拾’ 用户拒绝算法后，会对互联网公司有何影响
我觉得这会对互联网公司的业务发展产生深远影响，甚至会直接动摇互联网公司的业务模式。
随着算法时代的不断革新，我们会发现算法对用户本身的控制变得越来越强。对于不关注互联网行业的用户来说，感受不到算法对自身的生活有多么大的影响。但实际上，用户所能看到的信息基本上都是算法统计后的结果，这也是算法专门给用户分发的信息。从某种程度上来讲，用户完全被互联网公司的算法圈养起来了。
一、算法时代造成了大数据杀熟的问题和垄断问题。
当互联网公司发展到一定规模的时候，互联网公司掌握了越来越多的用户数据。结合算法的威力，很多互联网公司开始做出变相垄断的行为，同时也会对用户做出大数据杀熟的行为。这些行为并不利于整体互联网行业的发展，甚至会恶化目前的互联网环境。