1.NOI 二分法求函数的零点 总时间限制:  1000ms 内存限制:  65536kB 描述 有函数: f(x) = x5 - 15 * x4+ 85 * x3- 225 * x2+ 274 * x - 121 已知 f(1.5) > 0 , f(2.4) < 0 且方程 f(x) = 0 在区间 [1.5,2.4] 有且只有一个根,请用二分法求出该根. 输入 无. 输出 该方程在区间[1.5,2.4]中的根.要求四舍五入到小数点后6位. 代码: #include<iostream&…

本节大纲 迭代器&生成器 装饰器  基本装饰器 多参数装饰器 递归 算法基础:二分查找.二维数组转换 正则表达式 常用模块学习 作业:计算器开发 实现加减乘除及拓号优先级解析 用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式,运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 迭代器&…

what's the 递归? 递归函数的定义:在函数里可以再调用函数,如果这个调用的函数是函数本身,那么就形成了一个递归函数. 递归的最大深度为997,这个是程序强制定义的,997完全可以满足一般情况下用到递归的情形. #最大997层 def foo(n): print(n) n += 1 foo(n) foo(1) 举个栗子: 假设你想知道A的年龄,但你只知道A比B大2岁,B又比C大两岁,C又比D大两岁,D比E大两岁,恰好你知道E的岁数,那是不是就能知道A的岁数了呢,这就可以组成一个递归.那我…

# 编辑者:闫龙 #递归,二分算法演示 l = [i for i in range(1,100)]#定义一个列表l,并追加1-99的所有数字 def FindNum(num,l):#定义函数FindNum传递需要查找的数字和l列表 start = int(len(l)/2) #获取列表l的中间值,用于二分算法 if(start == 0):#判断如果l列表的取中元素为0的话证明l列表中的元素已经只剩1个元素了 print(num,"is Miss")#如果生下一个元素都不能找到num的…

这段时间在学Java,期间学到了一些排序和查找方法.特此写来和大家交流,也方便自己的日后查看与复习. 1.下边是Java的主类: public class Get { public static void main(String[] args) { int len=10; int[] a=new int[len]; for(int i=0;i<len;i++) { int t=(int)(Math.random()*10); a[i]=t; } //静态初始化数组 //int[] b=new i…

浮点数二分算法 编写浮点数二分,记住下面的思路,代码也就游刃有余了! 1.首先找到数组的中间值,mid=(left+right)>>1,区间[left, right]被划分成[left, mid]和[mid , right]. 2.然后通过check(mid)判断中间值是不是满足这个性质,保证落到区间里就对了,check是根据不同的题型编写的. 3.最后就能使用折半,缩小区间了,当认为区间已经很小的时候,比如<=10^-6,其实就找到了答案. 浮点数二分算法的核心 浮点数二分的本质也是边…

整数二分算法 编写整数二分,记住下面的思路,代码也就游刃有余了! 1.首先找到数组的中间值,mid=(left+right)>>1,区间[left, right]被划分成[left, mid]和[mid + 1, right]:如果是mid = l + r + 1 >> 1,区间[left, right]被划分成[left, mid - 1]和[mid, right]. 2.然后通过check(mid)判断中间值是不是满足这个性质,check是根据不同的题型编写的. 3.最后就能使…

二分算法 就是在 一组 有序 数组中 通过中间值(数组中间的那个数字)的方法 找到 某个数的下标,如果大于中间值 ,则在中间值与最大值之间 的中间值再比较. public class two { //二分算法 public static void main(String[] args) { int array[]={1,22,44,55,77}; int index=getIndex(array,0,array.length-1, 22); System.out.println(index);…

二分算法通常用于有序序列中查找元素: 有序序列中是否存在满足某条件的元素: 有序序列中第一个满足某条件的元素的位置: 有序序列中最后一个满足某条件的元素的位置. 思路很简单,细节是魔鬼. 一.有序序列中是否存在满足某条件的元素 首先,二分查找的框架: def binarySearch(nums, target): l = 0 #low h = ... #high ​ while l...h: m = (l + (h - l) / 2) #middle,防止h+l溢出 if nums[m] ==…

二分算法通常用于有序序列中查找元素: 有序序列中是否存在满足某条件的元素: 有序序列中第一个满足某条件的元素的位置: 有序序列中最后一个满足某条件的元素的位置. 思路很简单,细节是魔鬼. 二分查找 一.有序序列中是否存在满足某条件的元素 首先,二分查找的框架: def binarySearch(nums, target): l = 0 #low h = ... #high ​ while l...h: m = (l + (h - l) / 2) #middle,防止h+l溢出 if nums[m…