编程计算的方法

Ⅰ 如何使用编程软件计算公式

第一步，先计算P，计算出Pi和P平均的差，保存为P1；
第二步，同理计算出O1；
第三步，O1乘以P1，并求和，记作A；公式上半部分已经得出了。
第四步，P1平方然后求和再开方，记作P2，同理，得出O2；
最后，r=A/（P2*O2）

Ⅱ 数控编程中节点计算的常用方法

1.等间距直线段逼近法。
2，等程序段直线逼近法。
3，等误差直线段逼近法。

Ⅲ 软件编程经常用的算法都有哪些

排序算法 所谓排序，就是使一串记录，按照其中的某个或某些关键字的大小，递增或递减的排列起来的操作。
分类
在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为：
计算的复杂度（最差、平均、和最好表现），依据串行（list）的大小（n）。一般而言，好的表现是O。(n log n)，且坏的行为是Ω(n2)。对于一个排序理想的表现是O(n)。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n)。
记忆体使用量（以及其他电脑资源的使用）
稳定度：稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序。也就是一个排序算法是稳定的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S，且在原本的串行中R出现在S之前，在排序过的串行中R也将会是在S之前。
一般的方法：插入、交换、选择、合并等等。交换排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）。选择排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。
当相等的元素是无法分辨的，比如像是整数，稳定度并不是一个问题。然而，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。
(4, 1) (3, 1) (3, 7) (5, 6)
在这个状况下，有可能产生两种不同的结果，一个是依照相等的键值维持相对的次序，而另外一个则没有：
(3, 1) (3, 7) (4, 1) (5, 6) (维持次序)
(3, 7) (3, 1) (4, 1) (5, 6) (次序被改变)
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序，但是稳定排序算法从来不会如此。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较，就会被决定使用在原先资料次序中的条目，当作一个同分决赛。然而，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担。
排列算法列表
在这个表格中，n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量。
稳定的
冒泡排序（bubble sort） — O(n2)
鸡尾酒排序 (Cocktail sort, 双向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 （insertion sort）— O(n2)
桶排序 （bucket sort）— O(n); 需要 O(k) 额外 记忆体
计数排序 (counting sort) — O(n+k); 需要 O(n+k) 额外 记忆体
归并排序 （merge sort）— O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
原地归并排序 — O(n2)
二叉树排序 （Binary tree sort） — O(n log n); 需要 O(n) 额外记忆体
鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k); 需要 O(k) 额外记忆体
基数排序 （radix sort）— O(n·k); 需要 O(n) 额外记忆体
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability, 需要 (1+ε)n 额外记忆体
不稳定
选择排序 （selection sort）— O(n2)
希尔排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本
Comb sort — O(n log n)
堆排序 （heapsort）— O(n log n)
Smoothsort — O(n log n)
快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望时间, O(n2) 最坏情况; 对于大的、乱数串行一般相信是最快的已知排序
Introsort — O(n log n)
Patience sorting — O(n log n + k) 最外情况时间, 需要 额外的 O(n + k) 空间, 也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence）
不实用的排序算法
Bogo排序 — O(n × n!) 期望时间, 无穷的最坏情况。
Stupid sort — O(n3); 递回版本需要 O(n2) 额外记忆体
Bead sort — O(n) or O(√n), 但需要特别的硬体
Pancake sorting — O(n), 但需要特别的硬体
排序的算法
排序的算法有很多，对空间的要求及其时间效率也不尽相同。下面列出了一些常见的排序算法。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序，他们对空间的要求不高，但是时间效率却不稳定；而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点，但时间效率却能稳定在很高的水平。基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法。
插入排序
冒泡排序
选择排序
快速排序
堆排序
归并排序
基数排序
希尔排序
插入排序
插入排序是这样实现的：
首先新建一个空列表，用于保存已排序的有序数列（我们称之为"有序列表"）。
从原数列中取出一个数，将其插入"有序列表"中，使其仍旧保持有序状态。
重复2号步骤，直至原数列为空。
插入排序的平均时间复杂度为平方级的，效率不高，但是容易实现。它借助了"逐步扩大成果"的思想，使有序列表的长度逐渐增加，直至其长度等于原列表的长度。
冒泡排序
冒泡排序是这样实现的：
首先将所有待排序的数字放入工作列表中。
从列表的第一个数字到倒数第二个数字，逐个检查：若某一位上的数字大于他的下一位，则将它与它的下一位交换。
重复2号步骤，直至再也不能交换。
冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同，也是平方级的，但也是非常容易实现的算法。
选择排序
选择排序是这样实现的：
设数组内存放了n个待排数字，数组下标从1开始，到n结束。
i=1
从数组的第i个元素开始到第n个元素，寻找最小的元素。
将上一步找到的最小元素和第i位元素交换。
如果i=n－1算法结束，否则回到第3步
选择排序的平均时间复杂度也是O(n²)的。
快速排序
现在开始，我们要接触高效排序算法了。实践证明，快速排序是所有排序算法中最高效的一种。它采用了分治的思想：先保证列表的前半部分都小于后半部分，然后分别对前半部分和后半部分排序，这样整个列表就有序了。这是一种先进的思想，也是它高效的原因。因为在排序算法中，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系，而"保证列表的前半部分都小于后半部分"就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了，大大减少了数字间不必要的比较。但查找数据得另当别论了。
堆排序
堆排序与前面的算法都不同，它是这样的：
首先新建一个空列表，作用与插入排序中的"有序列表"相同。
找到数列中最大的数字，将其加在"有序列表"的末尾，并将其从原数列中删除。
重复2号步骤，直至原数列为空。
堆排序的平均时间复杂度为nlogn,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使得"找到数列中最大的数字"这样的操作只需要O(1)的时间复杂度，维护需要logn的时间复杂度），但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）。
看起来似乎堆排序与插入排序有些相像，但他们其实是本质不同的算法。至少，他们的时间复杂度差了一个数量级，一个是平方级的，一个是对数级的。
平均时间复杂度
插入排序 O(n2)
冒泡排序 O(n2)
选择排序 O(n2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
归并排序 O(n log n)
基数排序 O(n)
希尔排序 O(n1.25)
冒泡排序
654
比如说这个，我想让它从小到大排序，怎么做呢？
第一步：6跟5比，发现比它大，则交换。564
第二步：5跟4比，发现比它大，则交换。465
第三步：6跟5比，发现比它大，则交换。456

Ⅳ 编程算法是什么

程序算法是对特定问题求解过程的描述，是指令的有限序列，每条指令完成一个或多个操作。通俗地讲，就是为解决某一特定问题而采取的具体有限的操作步骤。

在有限的操作步骤内完成。有穷性是算法的重要特性，任何一个问题的解决不论其采取什么样的算法，其终归是要把问题解决好。如果一种算法的执行时间是无限的，或在期望的时间内没有完成，那么这种算法就是无用和徒劳的，我们不能称其为算法。

相关信息：

算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说，计算机算法是问题规模n 的函数f(n)，算法的时间复杂度也因此记做T(n)=Ο(f(n))；因此，问题的规模n 越大，算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关，称作渐进时间复杂度（Asymptotic Time Complexity）。

算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似，一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比，空间复杂度的分析要简单得多。

Ⅳ 求编程方法

1、学好C语言，你可以很好地应付任何一种编程工具。

2、一定要多上机练习，通过程式了解相关知识。几经反复方得正果。

3、不要把学习C语言当成一种任务，更不要把它看成很难完成的任务。要充满自信，只要是一个智力正常的人都能学好C语言。始终保持游戏的心态，多发现其中的乐趣。当感到编程趣味无穷，那你在电脑方面将前程无量。

4、如果一个程式一时无法弄清楚最后暂时放在一边，过一段时间你可能会从其他的程式中悟出道理。

5、C语言是一个整体，各个方面是有机联系的，要从总体上把握它，不要把它割裂成互不关联的部件。

6、不要完全相信教材（包括本讲义），所有结论最好都上机验证。
简单的说，编程就是为了借助于计算机来达到某一目的或解决某个问题，而使用某种程序设计语言编写程序代码，并最终得到结果的过程。
计算机虽然功能十分强大。可以供你上网、打游戏、管理公司人事关系等等，但是没有程序，它就等于是一堆废铁，不会理会我们对它下达的“命令”。于是，我们要驯服它，只有通过一种方式——程序，这也是我们和计算机沟通的唯一方式。
那程序到底是什么呢？
程序也就是指令的集合，它告诉计算机如何执行特殊的任务。
打个比方说，它好比指导你烹调菜品的菜谱或指挥行驶一路到达目的地的交警（或者交通路标）。没有这些特殊的指令，就不能执行预期的任务。计算机也一样，当你想让计算机为你做一件事情的时候，计算机本身并不能主动为我们工作，因此我们必须对它下达指令，而它根本不会也不可能听懂人类自然语言对事情的描述，因此我们必须使用程序来告诉计算机做什么事情以及如何去做？甚至对最简单的任务也需要指令，例如如何取得击键，怎样在屏幕上放一个字母，怎样在磁盘中保存文件等等。
这么麻烦，连这些东西编程都要考虑！怪不得人家说编程好难！你错了，其实许多这样的指令都是现成的，包含在处理芯片中内置于操作系统中，因此我们不必担心它们工作，他们都是由处理器和操作系统来完成的，并不需要我们来干预这些过程。
上面讲到的计算机本身不会主动的做任何事情。因此我们要通过程序的方式来让计算机为我们“效劳”。而这个过程就是我们“编”出来的。编程可以使用某一种程序设计语言来实现，按照这种语言的语法来描述让计算机要做的事情。
我们这里所讲的语法和外语中的语法完全两码事，这里讲的语法只是读你的程序书写做出一写规定而已。
写出程序后，再由特殊的软件将你的程序解释或翻译成计算机能够识别的“计算机语言”，然后计算机就可以“听得懂”你的话了，并会按照你的吩咐去做事了。因此，编程实际上也就是“人给计算机出规则”这么一个过程。
随计算机语言的种类非常的多，总的来说可以分成机器语言，汇编语言，高级语言三大类。
电脑每做的一次动作，一个步骤，都是按照已经用计算机语言编好的程序来执行，程序是计算机要执行的指令的集合，而程序全部都是用我们所掌握的语言来编写的。所以人们要控制计算机一定要通过计算机语言向计算机发出命令。
计算机所能识别的语言只有机器语言，即由构成的代码。但通常人们编程时，不采用机器语言，因为它非常难于记忆和识别。
目前通用的编程语言有两种形式：汇编语言和高级语言。
汇编语言的实质和机器语言是相同的，都是直接对硬件操作，只不过指令采用了英文缩写的标识符，更容易识别和记忆。它同样需要编程者将每一步具体的操作用命令的形式写出来。
汇编程序的每一句指令只能对应实际操作过程中的一个很细微的动作，例如移动、自增，因此汇编源程序一般比较冗长、复杂、容易出错，而且使用汇编语言编程需要有更多的计算机专业知识，但汇编语言的优点也是显而易见的，用汇编语言所能完成的操作不是一般高级语言所能实现的，而且源程序经汇编生成的可执行文件不仅比较小，而且执行速度很快。
高级语言是目前绝大多数编程者的选择。和汇编语言相比，它不但将许多相关的机器指令合成为单条指令并且去掉了与具体操作有关但与完成工作无关的细节，例如使用堆栈、寄存器等，这样就大大简化了程序中的指令。由于省略了很多细节，所以编程者也不需要具备太多的专业知识。

Ⅵ C语言中如何编程计算阶乘

常见的有两种：

递归版本：

intFac(intn){
if(n==0)return1;
returnn*Fac(n-1);
}

还有一种是循环版：

intans=1;
for(inti=1;i<=n;i++)ans*=i;

测试方法：

#include<stdio.h>

intFac(intn){
if(n==0)return1;
returnn*Fac(n-1);
}

intmain(){
intn;
while(scanf("%d",&n)!=EOF){
intans=1;
for(inti=1;i<=n;i++)ans*=i;
printf("%d%d
",ans,Fac(n));
}
return0;
}

有个值得注意的地方：阶乘时，数增大的很快，在n达到13时就会超过int的范围，此时可以用long long或是 __int64来存储更高精度的值，如果还想存储更高位的，需要用数组来模拟大数相乘。