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利用求n!的方法计算2!+4!+5!的值 分别利用递归和非递归的方法实现求n!

知与谁同 2019-12-01 20:16:11 452 浏览量 回答数 1

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直接插入排序。 当待排序列基本有序时,对冒泡排序来说,若最大关键字位于序列首部,则每趟排序仅能使其“下沉”一个位置,要使其下沉到底部仍需n-1趟排序,也即时间复杂度仍为O(n^2)。而对简单选择排序来说,其比较次数与待排序列的初始状态无关;归并排序要求待排序列已经部分有序,而部分有序的含义是待排序列由若干有序的子序列组成,即每个子序列必须有序,并且其时间复杂度为O(n log2n);直接插入排序在待排序列基本有序时,每趟的比较次数大为降低,也即n-1趟比较的时间复杂度由O(n^2)降至O(n)。 各种排序方法的选择: ①就平均时间性能而言,快速排序最佳,其所需时间最省,但快速排序在最坏情况下的时间性能不如堆排序和归并排序。当n较大时,归并排序较堆排序省,但归并排序所需的辅助空间最大。 ②简单排序方法中,直接插入排序最简单,当待排序的结点已按键值“基本有序”且n较小时,则应采用直接插入排序或冒泡排序,直接插入排序比冒泡排序更快些,因此经常将直接插入排序和其他的排序方法结合在一起使用。 ③当n很大且键值位数较小时,采用基数排序较好;而当键值的最高位分布较均匀时,可先按其最高位将待排序结点分成若干子表,而后对各子表进行直接插入排序。 ④从方法的稳定性来比较,直接插入排序、冒泡排序、归并排序和基数排序是稳定的排序方法;而直接选择排序、希尔排序、堆排序和快速排序都是不稳定的排序方法。 内部排序方法的选择: 各种排序方法各有优缺点,故在不同情况下可作不同的选择。通常需考虑的因素有:待排序的记录个数;记录本身的大小;记录的键值分布情况等。 *若待排序的记录个数n较小时,可采用简单排序方法 *若n 较大时,应采用快速排序或堆排序。 若待排序的记录已基本有序,可采用起泡排序。

知与谁同 2019-12-02 01:19:30 0 浏览量 回答数 0

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我总共想出了三种算法来实现这个目的:Array.prototype.unique1 = function() { var n = []; //一个新的临时数组 for(var i = 0; i < this.length; i++) //遍历当前数组 { //如果当前数组的第i已经保存进了临时数组,那么跳过, //否则把当前项push到临时数组里面 if (n.indexOf(this[i]) == -1) n.push(this[i]); } return n; } Array.prototype.unique2 = function() { var n = {},r=[]; //n为hash表,r为临时数组 for(var i = 0; i < this.length; i++) //遍历当前数组 { if (!n[this[i]]) //如果hash表中没有当前项 { n[this[i]] = true; //存入hash表 r.push(this[i]); //把当前数组的当前项push到临时数组里面 } } return r; } Array.prototype.unique3 = function() { var n = [this[0]]; //结果数组 for(var i = 1; i < this.length; i++) //从第二项开始遍历 { //如果当前数组的第i项在当前数组中第一次出现的位置不是i, //那么表示第i项是重复的,忽略掉。否则存入结果数组 if (this.indexOf(this[i]) == i) n.push(this[i]); } return n; }其中第1种和第3种方法都用到了数组的indexOf方法。此方法的目的是寻找存入参数在数组中第一次出现的位置。很显然,js引擎在实现这个方法的时候会遍历数组直到找到目标为止。所以此函数会浪费掉很多时间。 而第2中方法用的是hash表。把已经出现过的通过下标的形式存入一个object内。下标的引用要比用indexOf搜索数组快的多。 为了判断这三种方法的效率如何,我做了一个测试程序,生成一个10000长度的随机数组成的数组,然后分别用几个方法来测试执行时间。 结果表明第二种方法远远快于其他两种方法。 但是内存占用方面应该第二种方法比较多,因为多了一个hash表。这就是所谓的空间换时间。 就是这个测试页面,你也可以去看看。 根据hpl大牛的思路,我写了第四种方法:Array.prototype.unique4 = function() { this.sort(); var re=[this[0]]; for(var i = 1; i < this.length; i++) { if( this[i] !== re[re.length-1]) { re.push(this[i]); } } return re; }这个方法的思路是先把数组排序,然后比较相邻的两个值。 排序的时候用的JS原生的sort方法,JS引擎内部应该是用的快速排序吧。 最终测试的结果是此方法运行时间平均是第二种方法的三倍左右,不过比第一种和第三种方法快了不少。

小旋风柴进 2019-12-02 02:15:36 0 浏览量 回答数 0

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(1)交换类排序法交换类排序法是指借助数据元素之间的互相交换进行排序的一种方法。冒泡排序法与快速排序法都属于交换类排序方法。冒泡排序法是一种最简单的交换类排序方法,它是通过相邻数据元素的交换逐步将线性表变成有序。假设线性表的长度为n,则在最坏情况下,冒泡排序需要经过n/2遍的从前往后的扫描和n/2遍的从后往前的扫描,需要的比较次数为n(n–1)/2。但这个工作量不是必需的,一般情况下要小于这个工作量。快速排序法也是一种交换类的排序方法,但由于它比冒泡排序法的速度快,因此称之为快速排序法。其关键是对线性表进行分割,以及对各分割出的子表再进行分割。(2)插入类排序法插入类排序法主要有简单插入排序法和希尔排序法。简单插入排序法,是指将无序序列中的各元素依次插入到已经有序的线性表中。在这种排序方法中,每一次比较后最多移掉一个逆序,因此,这种排序方法的效率与冒泡排序法相同。在最坏情况下,简单插入排序需要n(n–1)/2次比较。希尔排序法对简单插入排序做了较大的改进。它是将整个无序序列分割成若干小的子序列分别进行插入排序。希尔排序的效率与所选取的增量序列有关。在最坏情况下,希尔排序所需要的比较次数为O(n1.5)。(3)选择类排序选择类排序主要有简单选择类排序法和堆排序法。简单选择排序法的基本思想是:扫描整个线性表,从中选出最小的元素,将它交换到表的最前面(这是它应有的位置);然后对剩下的子表采用同样的方法,直到子表空为止。对于长度为n的线性表,在最坏情况下需要比较n(n–1)/2次。堆排序法也属于选择类排序法。具有n个元素的序列(h1, h2, …, hn),当且仅当满足条件: 或 (i=1, 2, …, n/2)时称之为堆。可见,堆顶元素(即第一个元素)必为最大项。堆排序的方法对于规模较小的线性表并不适合,但对于较大规模的线性表来说是很有效的。在最坏情况下,堆排序需要比较的次数为O(nlog2n)。 如果帮助到您,请记得采纳为满意答案哈,谢谢。祝您生活愉快。 vae.la

晚来风急 2019-12-02 01:19:10 0 浏览量 回答数 0

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设置浮点型数字方法

蛮大人123 2019-12-01 19:54:46 895 浏览量 回答数 1

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用递归的方法计算n!的值,n从键盘输入

知与谁同 2019-12-01 20:15:52 554 浏览量 回答数 1

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用递归的方法计算n!的值,n从键盘输入

知与谁同 2019-12-01 20:16:37 578 浏览量 回答数 1

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锦标赛法是选择操作的一种方法。 假设种群规模为n,该法的步骤为: 1.随机产生n个个体作为第一代(其实这步准确的说不是属于选择操作的,但每个算子并没有绝对的界限,这个是在选择操作之前的必做之事) 2.从这n个个体中随机(注意是随机)选择k(k<n)个个体,k的取值小,效率就高(节省运行时间),但不宜太小,一般取为n/2(取整) 3.从这k个个体中选择最大的一个个体(涉及到排序的方法),作为下一代n个个体中的一个个体 4.重复2-4步,至得到新的n个个体 5.进行这新的n个个体之间的交叉操作 不论是二进制还是十进制,方法都是一样的

美人迟暮 2019-12-02 01:28:31 0 浏览量 回答数 0

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  1、递归   是指对一个问题的求解,可以通过同一问题的更简单的形式的求解来表示. 并通过问题的简单形式的解求出复杂形式的解. 递归是解决一类问题的重要方法. 递归程序设计是程序设计中常用的一种方法,它可以解决所有有递归属性的问题,并且是行之有效的. 但对于递归程序运行的效率比较低,无论是时间还是空间都比非递归程序更费,若在程序中消除递归调用,则其运行时间可大为节省. 以下讨论递归的时间效率分析方法,以及与非递归设计的时间效率的比较.   2、时间复杂度的概念及其计算方法   算法是对特定问题求解步骤的一种描述. 对于算法的优劣有其评价准则,主要在于评价算法的时间效率,算法的时间通过该算法编写的程序在计算机中运行的时间来衡量,所花费的时间与算法的规模n有必然的联系,当问题的规模越来越大时,算法所需时间量的上升趋势就是要考虑的时间度量。   算法的时间度量是依据算法中最大语句频度(指算法中某条语句重复执行的次数)来估算的,它是问题规模n的某一个函数f(n). 算法时间度量记作:T(n)=O(f(n)) 。它表示随问题规模n的增大,算法执行时间的增长率和f(n)的增长率相同,称作算法的时间复杂度,简称时间复杂度[2]。   例如下列程序段: (1)x=x+1;(2)for(i=1;i<=n;i++) x=x+1;(3)for(j=1;j<=n;j++) for(k=1;k<=n;k++) x=x+1. 以上三个程序段中,语句x=x+1的频度分别为1,n,n2,则这三段程序的时间复杂度分别为O(1),O(n),O(n2)。   求解过程为:先给出问题规模n的函数的表达式,然后给出其时间复杂度T(n)。   但是在现实程序设计过程中,往往遇到的问题都是比较复杂的算法,就不能很容易地写出规模n的表达式,也比较难总结其时间复杂度. 递归函数就是属于这种情况. 下面举例说明递归函数的时间复杂度的分析方法。

马铭芳 2019-12-02 01:24:21 0 浏览量 回答数 0

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在SQL Server中获取两个表之间的公共行和不同行的最佳方法是什么?

祖安文状元 2020-01-04 15:53:46 0 浏览量 回答数 1

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关于Java动态绑定的疑惑

蛮大人123 2019-12-01 20:06:45 1061 浏览量 回答数 1

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如何将方法作为参数传递

小六码奴 2019-12-01 19:59:57 16 浏览量 回答数 1

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在算法分析中,当一个算法中包含递归调用时,其时间复杂度的分析会转化为一个递归方程求解。实际上,这个问题是数学上求解渐近阶的问题,而递归方程的形式多种多样,其求解方法也是不一而足,比较常用的有以下四种方法: (1)代入法(Substitution Method) 代入法的基本步骤是先推测递归方程的显式解,然后用数学归纳法来验证该解是否合理。 (2)迭代法(Iteration Method) 迭代法的基本步骤是迭代地展开递归方程的右端,使之成为一个非递归的和式,然后通过对和式的估计来达到对方程左端即方程的解的估计。 (3)套用公式法(Master Method) 这个方法针对形如“T(n) = aT(n/b) + f(n)”的递归方程。这种递归方程是分治法的时间复杂性所满足的递归关系,即一个规模为n的问题被分成规模均为n/b的a个子问题,递归地求解这a个子问题,然后通过对这a个子间题的解的综合,得到原问题的解。 (4)差分方程法(Difference Formula Method) 可以将某些递归方程看成差分方程,通过解差分方程的方法来解递归方程,然后对解作出渐近阶估计。 下面就以上方法给出一些例子说明。 一、代入法 大整数乘法计算时间的递归方程为:T(n) = 4T(n/2) + O(n),其中T(1) = O(1),我们猜测一个解T(n) = O(n2 ),根据符号O的定义,对n>n0,有T(n) < cn2 - eO(2n)(注意,这里减去O(2n),因其是低阶项,不会影响到n足够大时的渐近性),把这个解代入递归方程,得到: T(n) = 4T(n/2) + O(n) ≤ 4c(n/2)2 - eO(2n/2)) + O(n) = cn2 - eO(n) + O(n) ≤ cn2 其中,c为正常数,e取1,上式符合 T(n)≤cn2 的定义,则可认为O(n2 )是T(n)的一个解,再用数学归纳法加以证明。 二、迭代法 某算法的计算时间为:T(n) = 3T(n/4) + O(n),其中T(1) = O(1),迭代两次可将右端展开为: T(n) = 3T(n/4) + O(n) = O(n) + 3( O(n/4) + 3T(n/42 ) ) = O(n) + 3( O(n/4) + 3( O(n/42 ) + 3T(n/43 ) ) ) 从上式可以看出,这是一个递归方程,我们可以写出迭代i次后的方程: T(n) = O(n) + 3( O(n/4) + 3( O(n/42 ) + ... + 3( n/4i + 3T(n/4i+1 ) ) ) ) 当n/4i+1 =1时,T(n/4i+1 )=1,则 T(n) = n + (3/4) + (32 /42 )n + ... + (3i /4i )n + (3i+1 )T(1) < 4n + 3i+1 而由n/4i+1 =1可知,i<log4 n,从而 3i+1 ≤ 3log4 n+1 = 3log3 n*log4 3 +1 = 3nlog4 3 代入得: T(n) < 4n + 3nlog4 3,即T(n) = O(n)。 三、套用公式法 这个方法为估计形如: T(n) = aT(n/b) + f(n) 其中,a≥1和b≥1,均为常数,f(n)是一个确定的正函数。在f(n)的三类情况下,我们有T(n)的渐近估计式: 1.若对于某常数ε>0,有f(n) = O(nlogb a-ε ),则T(n) = O(nlogb a ) 2.若f(n) = O(nlogb a ),则T(n) = O(nlogb a *logn) 3.若f(n) = O(nlogb a+ε ),且对于某常数c>1和所有充分大的正整数n,有af(n/b)≤cf(n),则T(n)=O(f(n))。 设T(n) = 4T(n/2) + n,则a = 4,b = 2,f(n) = n,计算得出nlogb a = nlog2 4 = n2 ,而f(n) = n = O(n2-ε ),此时ε= 1,根据第1种情况,我们得到T(n) = O(n2 )。 这里涉及的三类情况,都是拿f(n)与nlogb a 作比较,而递归方程解的渐近阶由这两个函数中的较大者决定。在第一类情况下,函数nlogb a 较大,则T(n)=O(nlogb a );在第三类情况下,函数f(n)较大,则T(n)=O(f (n));在第二类情况下,两个函数一样大,则T(n)=O(nlogb a *logn),即以n的对数作为因子乘上f(n)与T(n)的同阶。 但上述三类情况并没有覆盖所有可能的f(n)。在第一类情况和第二类情况之间有一个间隙:f(n)小于但不是多项式地小于nlogb a ,第二类与第三类之间也存在这种情况,此时公式法不适用。

美人迟暮 2019-12-02 01:24:52 0 浏览量 回答数 0

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递归算法的时间复杂度分析 收藏 在算法分析中,当一个算法中包含递归调用时,其时间复杂度的分析会转化为一个递归方程求解。实际上,这个问题是数学上求解渐近阶的问题,而递归方程的形式多种多样,其求解方法也是不一而足,比较常用的有以下四种方法: (1)代入法(Substitution Method) 代入法的基本步骤是先推测递归方程的显式解,然后用数学归纳法来验证该解是否合理。 (2)迭代法(Iteration Method) 迭代法的基本步骤是迭代地展开递归方程的右端,使之成为一个非递归的和式,然后通过对和式的估计来达到对方程左端即方程的解的估计。 (3)套用公式法(Master Method) 这个方法针对形如“T(n) = aT(n/b) + f(n)”的递归方程。这种递归方程是分治法的时间复杂性所满足的递归关系,即一个规模为n的问题被分成规模均为n/b的a个子问题,递归地求解这a个子问题,然后通过对这a个子间题的解的综合,得到原问题的解。 (4)差分方程法(Difference Formula Method) 可以将某些递归方程看成差分方程,通过解差分方程的方法来解递归方程,然后对解作出渐近阶估计。 下面就以上方法给出一些例子说明。 一、代入法 大整数乘法计算时间的递归方程为:T(n) = 4T(n/2) + O(n),其中T(1) = O(1),我们猜测一个解T(n) = O(n2 ),根据符号O的定义,对n>n0,有T(n) < cn2 - eO(2n)(注意,这里减去O(2n),因其是低阶项,不会影响到n足够大时的渐近性),把这个解代入递归方程,得到: T(n) = 4T(n/2) + O(n) ≤ 4c(n/2)2 - eO(2n/2)) + O(n) = cn2 - eO(n) + O(n) ≤ cn2 其中,c为正常数,e取1,上式符合 T(n)≤cn2 的定义,则可认为O(n2 )是T(n)的一个解,再用数学归纳法加以证明。 二、迭代法 某算法的计算时间为:T(n) = 3T(n/4) + O(n),其中T(1) = O(1),迭代两次可将右端展开为: T(n) = 3T(n/4) + O(n) = O(n) + 3( O(n/4) + 3T(n/42 ) ) = O(n) + 3( O(n/4) + 3( O(n/42 ) + 3T(n/43 ) ) ) 从上式可以看出,这是一个递归方程,我们可以写出迭代i次后的方程: T(n) = O(n) + 3( O(n/4) + 3( O(n/42 ) + ... + 3( n/4i + 3T(n/4i+1 ) ) ) ) 当n/4i+1 =1时,T(n/4i+1 )=1,则 T(n) = n + (3/4) + (32 /42 )n + ... + (3i /4i )n + (3i+1 )T(1) < 4n + 3i+1 而由n/4i+1 =1可知,i<log4 n,从而 3i+1 ≤ 3log4 n+1 = 3log3 n*log4 3 +1 = 3nlog4 3 代入得: T(n) < 4n + 3nlog4 3,即T(n) = O(n)。 三、套用公式法 这个方法为估计形如: T(n) = aT(n/b) + f(n) 其中,a≥1和b≥1,均为常数,f(n)是一个确定的正函数。在f(n)的三类情况下,我们有T(n)的渐近估计式: 1.若对于某常数ε>0,有f(n) = O(nlogb a-ε ),则T(n) = O(nlogb a ) 2.若f(n) = O(nlogb a ),则T(n) = O(nlogb a *logn) 3.若f(n) = O(nlogb a+ε ),且对于某常数c>1和所有充分大的正整数n,有af(n/b)≤cf(n),则T(n)=O(f(n))。 设T(n) = 4T(n/2) + n,则a = 4,b = 2,f(n) = n,计算得出nlogb a = nlog2 4 = n2 ,而f(n) = n = O(n2-ε ),此时ε= 1,根据第1种情况,我们得到T(n) = O(n2 )。 这里涉及的三类情况,都是拿f(n)与nlogb a 作比较,而递归方程解的渐近阶由这两个函数中的较大者决定。在第一类情况下,函数nlogb a 较大,则T(n)=O(nlogb a );在第三类情况下,函数f(n)较大,则T(n)=O(f (n));在第二类情况下,两个函数一样大,则T(n)=O(nlogb a *logn),即以n的对数作为因子乘上f(n)与T(n)的同阶。 但上述三类情况并没有覆盖所有可能的f(n)。在第一类情况和第二类情况之间有一个间隙:f(n)小于但不是多项式地小于nlogb a ,第二类与第三类之间也存在这种情况,此时公式法不适用。 本文来自CSDN博客,转载请标明出处: http://blog.csdn.net/metasearch/archive/2009/08/09/4428865.aspx

晚来风急 2019-12-02 01:24:21 0 浏览量 回答数 0

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在算法分析中,通常只需要分析时间复杂度的渐进行为,即分析出运行时间的渐进确界。 于是,渐进大于可以这样理解:设g(n)渐进大于f(n) 则存在数c>0和n0,使得对于任意 n >= n0 有 c*g(n) >= f(n). 多项式大于定义如下: 存在常数c>0,c1>0,c2>0,使得 c1 * f(n) * n ^ c <= g(n) <= c2*f(n)*n^c 它是一种更强的渐进大于。 譬如说: n多项式大于n^(log 4 3) 取 c = 1 - log 4 3即可满足多项式大于定义。 但是nlogn仅仅渐进大于n 因为对于任意c>0,均有logn < n^c(由洛必达法则可知)。 主方法的第三种情况要求是多项式大于,故T(n) = 2 * T(n/2) + nlgn不能应用主方法

青衫无名 2019-12-02 01:20:26 0 浏览量 回答数 0

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思路:递归求阶乘函数,如果输入的参数等于1则返回1,否则返回n乘以该函数下次递归。 参考代码: #include<stdio.h>int fun(int n){if(n==1||n==0) return 1;//如果参数是0或者1返回1return n*fun(n-1);//否则返回n和下次递归的积}int main(){int n;scanf("%d",&n);printf("%d\n",fun(n));return 0;}/*5120*/ 【递归算法的原理】 递归是计算机科学的一个重要概念,递归的方法是程序设计中有效的方法,采用递归编写递归能使程序变得简洁和清晰。

马铭芳 2019-12-02 01:25:30 0 浏览量 回答数 0

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递归的基本思想是把规模大的问题转化为规模小的相似的子问题来解决。 在函数实现时,因为解决大问题的方法和解决小问题的方法往往是同一个方法,所以就产生了函数调用它自身的情况。 另外这个解决问题的函数必须有明显的结束条件,这样就不会产生无限递归的情况了。 举个例子,我们来计算阶乘n! = 1 x 2 x 3 x ... x n public static void main(String[] args) { int num = factorial(10); System.out.println(num); } private static int factorial(int n){ if(n == 1) { return 1; } return n * factorial(n - 1); }

1248780489098131 2020-01-06 17:02:56 0 浏览量 回答数 0

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简单的解释:方法内调用它本身。 传递和回归必须存在一个临界点:比如最内层被调用的方法内给了一个返回值,或者是最内存被调用方法结束,然后将结果返回给上一层的方法.,然后一层层结束,一层层返回。 它的使用场景,比如会用递归来解决斐波那契数列、阶乘。。的问题。 例子:给一个整数n:求1+2+3+.....+n的值 首先是执行main()方法,main()方法进栈,然后调用main()方法中的add(5)方法,add(5)方法进栈。当执行到return add(4)+5时,add(5)方法会调用add(4)方法,add(4)方法进展,然后依次递归调用,直到add(1)方法进栈为止。 当执行add(1)方法时,会首先进行判断if(n==1),然后满足条件,该方法返回一个整数 1(临界点),(这个返回值是返回给add(2)方法的),然后add(1)方法执行完毕,出栈。 此时add(2)方法接收了add(1)方法的返回值,执行add(2)方法,最后走到return add(1)+2==return 1+2  ,add(2)方法执行完毕,将返回值返回给add(3)方法,出栈。 然后依次执行add(3)、add(4)、add(5)。。依次出栈。具体步骤看下图: add(5)方法接受到前几个递归方法执行完毕后传来的值:1+2+3+4,执行它本身,return add(4)+5==return 1+2+3+4+5,将该结果返回给main()方法,add(5)出栈。递归结束 main()方法接受到了add(5)方法返回值,15,打印输出,main()方法结束,出栈。

马铭芳 2019-12-02 01:24:10 0 浏览量 回答数 0

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1) 确定密钥的宽度。 2) 随机选择两个不同的素数p处q,它们的宽度是密钥宽度的二分之一。 3) 计算出p和q的乘积n 。 4) 在2和Φ(n)之间随机选择一个数e , e 必须和Φ(n)互素,整数e用做加密密钥(其中Φ(n)=(p-1)*(q-1))。 5) 从公式ed ≡ 1 mod Φ(n)中求出解密密钥d 。 6) 得公钥(e ,n ), 私钥 (d , n) 。 7) 公开公钥,但不公开私钥。 8) 将明文P (假设P是一个小于n的整数)加密为密文C,计算方法为: C = P^e mod n 9) 将密文C解密为明文P,计算方法为: P = C^d mod n 然而只根据n和e(不是p和q)要计算出d是不可能的。因此,任何人都可对明文进行加密,但只有授权用户(知道d)才可对密文解密

liujae 2019-12-02 01:27:18 0 浏览量 回答数 0

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程序源代码: 方法一 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- def fib(n): a,b = 1,1 for i in range(n-1): a,b = b,a+b return a # 输出了第10个斐波那契数列 print fib(10) 方法二 #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- # 使用递归 def fib(n): if n==1 or n==2: return 1 return fib(n-1)+fib(n-2) # 输出了第10个斐波那契数列 print fib(10) 以上实例输出了第10个斐波那契数列,结果为: 55 方法三 如果你需要输出指定个数的斐波那契数列,可以使用以下代码: #!/usr/bin/python # -*- coding: UTF-8 -*- def fib(n): if n == 1: return [1] if n == 2: return [1, 1] fibs = [1, 1] for i in range(2, n): fibs.append(fibs[-1] + fibs[-2]) return fibs # 输出前 10 个斐波那契数列 print fib(10) 以上程序运行输出结果为: [1, 1, 2, 3, 5, 8, 13, 21, 34, 55]

珍宝珠 2019-12-02 03:17:50 0 浏览量 回答数 0

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排序方法 最坏时间复杂度 最好时间复杂度 平均时间复杂度 直接插入 O(n2) O(n) O(n2) 简单选择 O(n2) O(n2) O(n2) 起泡排序 O(n2) O(n) O(n2) 快速排序 O(n2) O(nlog2n) O(nlog2n) 堆排序 O(nlog2n) O(nlog2n) O(nlog2n) 归并排序 O(nlog2n) O(nlog2n) O(nlog2n) 所以选d

寒凝雪 2019-12-02 01:18:06 0 浏览量 回答数 0

问题

如何使用pdb工具来调试python脚本?

驻云科技 2019-12-01 21:40:02 1786 浏览量 回答数 3

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方法1 print '遍历列表方法1:'for i in list: print("序号:%s 值:%s" % (list.index(i) + 1, i)) 方法2 print 'n遍历列表方法2:'for i in range(len(list)): print("序号:%s 值:%s" % (i + 1, list[i])) 方法3 print 'n遍历列表方法3:'for i, val in enumerate(list): print("序号:%s 值:%s" % (i + 1, val))

ylrf1212 2019-12-02 01:08:43 0 浏览量 回答数 0

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常见的几种排序算法复杂度如下: 方式: 平均 最坏 最好 插入 n^2 n^2 n 希尔 n^1.3 / / 冒泡 n^2 n^2 n 快速 nlogn n^2 nlogn 选择 n^2 n^2 n^2 堆排 nlogn nlogn nlogn 归并 nlogn nlogn nlogn 基数 d(n+r) d(n+r) d(n+r) 其中最好、最坏、平均三项复杂度全是一样的就是与初始排序无关的排序方法,也就是: 选择排序、堆排、归并、基数

寒凝雪 2019-12-02 01:17:35 0 浏览量 回答数 0

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继承不会要求主类和子类的方法必须是统一的,一个类实现一个接口要求实现里面所有的方法,否则必须将这个类声明为抽象类。 关于你的问题,且看下面的demo: class app { public static function ado(){ echo 'app_do'; } } require_once "./app.php"; class model extends app{ public function model_do(){ echo "\n-------------static\n"; static::ado(); echo "\n-------------parent\n"; parent::ado(); echo "\n-------------model\n"; model::ado(); echo "\n-------------parent\n"; app::ado(); echo "\nmodel_do\n"; } } $a = new model(); $a->model_do(); 运行结果: -------------static app_do -------------parent app_do -------------model app_do -------------parent app_do model_do 希望对你有所帮助。。 ######静态方法不能调用非实例化的动态方法 。但是动态能调静态的######可以的 model::method();######static::method();

kun坤 2020-06-09 11:25:56 0 浏览量 回答数 0

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PHP类继承的一段代码,输出结果如何得到,求解?

落地花开啦 2019-12-01 19:51:59 905 浏览量 回答数 1

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中兴n798手机(安卓)客户端设置方法应该是怎样的

ntwy 2019-12-01 21:57:38 6994 浏览量 回答数 1

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十进制整数转二进制字符串的递归写法: public String dtob(int n) { if (n == 0 || n == 1) { return Integer.toString(n); } else { return dtob(n / 2) + Integer.toString(n % 2); } }-------------------------n!=n*(n-1)*(n-2)*......*2*1等同于n!=n*(n-1)! 其中n!与(n-1)! 相当于F(n)=n * F(n-1);所以F(n)方法如下: public int F(int n){ if(n == 0){ return 1; } return n * F(n - 1); }

寒凝雪 2019-12-02 01:25:54 0 浏览量 回答数 0

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这里估计你们老师需要你们写出每个函数的作用,下面我就给你简单写一下 1.InitList 这个主要是初始化列表,将头结点置空 2.InsertList_Tail 在列表尾部插入一个节点,首先构造节点,成功后判断列表是否为空,如果为空则将当前构造的节点作为头结点,如果不为空,则遍历链表到尾节点,在列表的最后插入一个新节点 3.InsertList_Head 在原列表的头部插入一个节点,也就是在HL->head和HL->next之间插入一个新节点 4.OutList 从头结点开始,遍历输出所有节点的data。 5.InvertList 逆置链表,如原来是n1->n2->n3逆置后为n3->n2->n1 6.Find_Min 找出链表中最小元素值,首先把min初始化一个大于链表中所有节点值的值,如1000000,然后遍历链表中的所有节点,取出节点的data与min进行比较,如果data小于min,则更新min为当前的data,否则min不变,继续遍历后面的元素 7.DeleteList 删除链表中节点值为指定值的节点,在这里注意在遍历查找指定节点时要始终保存上一个元素,如原始链表为n1 n2 n3 n4 n5,那么要删除n3时,你需要有一个指针指向n2,这样可以直接改变n2->next=n3->next 8.main main方法使用尾插法建立链表,并调用上面的方法做实验

玄学酱 2019-12-02 01:22:03 0 浏览量 回答数 0

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a = rand(1,10);%随机生成一组数 a%未排序前原始数据 n = length(a);%数组程度 for j = 1: n-1 for i= 1:n-1 if a(i)>a(i+1) c = a(i); a(i) = a(i+1); a(i+1) = c; end end end a %排序后数组显示 这是最笨的方法,需要循环n*n次,可以有一些改进的方法, 比如加入标志位,如果在一次循环中标志位不变,则停止循环。 希望楼主自己体会 并改进。

玄学酱 2019-12-02 01:17:54 0 浏览量 回答数 0
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