学号 导论20232328学期

2023短学期0907题解

# 数组的排序 ### Description 对一个数组内的元素按绝对值从小到大排个序吧。 ### Input 第一行输入一个数n(1 点击查看代码 ``` #include #include #include using namespace std; bool compareAbs(int a, ......
题解 学期 2023 0907

2023短学期0908题解

# 简单算术 Description 计算数列1 - 1/3 + 1/5 - 1/7 + 1/9 - 1/11 + …的前n项之和。 Input 输入有多组数据 输入一个正整数n。 Output 输出数列前n项的和。输出保留5位小数。 Samples input Copy 10 100000 5 1 ......
题解 学期 2023 0908

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (87)-- 算法导论8.2 4题

# 四、用go语言,设计一个算法,它能够对于任何给定的介于0到 k 之间的 n 个整数先进行预处理,然后在 O(1)时间内回答输入的 n个整数中有多少个落在区间[a..b]内。你设计的算法的预处理时间应为 O(n+k)。 ## 文心一言: 这个问题可以使用哈希表(HashMap)来解决。首先,我们创 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

璞睿提醒 | 新学期新高三生要经历哪些大考?如何备考!

​高三是至关重要的一年,大大小小的考试肯定是少不了的,包括开学考、月考、期中、期末、一模和二模等等。 今天我们将带新高三的同学了解高三即将经历的5次大考,什么时候考?都考什么?如何备考?考后要做什么? 01期中考试 高三期中考试通常会在月考之后的两个月内(11月)进行,由各区统一命题和考试。考试规模 ......
备考 新高 学期

$9.6$ 短学期题解

## $a$ ```cpp int a[N]; void solve(){ int n=read(); for(int i=1;i=5?"Penta Kill":"Shut Down"); //puts(ans>0?"Yes":"No"); } ``` ## $b$ 想了很久,感觉没有不用最短路算法 ......
题解 学期 9.6

2023短学期0905场题解

1.挖地雷 Description 在一个地图上有N个地窖(N 点击查看代码 ``` #include using namespace std; const int N = 20; int connect[N][N], mark[N], a[N], n;//mark用于标记该地窖是被访问过 int ......
题解 学期 2023 0905

2023短学期0905场题解

1.挖地雷 Description 在一个地图上有N个地窖(N 点击查看代码 ``` #include using namespace std; const int N = 20; int connect[N][N], mark[N], a[N], n;//mark用于标记该地窖是被访问过 int ......
题解 学期 2023 0905

对下学期的展望

新学期伊始,这学期对我来说还是非常重要的。在学期初,需要理清一下思维,明确自己的目标,做一下计划。 首先就是文化课,课内有 4 门,马原、概率论、离散和大物。其中大物在前几天的先修考试中拿了 96 分,但是因为几个原因我决定继续学习、期末考试。 0. 知道自己错了个 3 分的简单题,很可惜,现在终于 ......
学期

课程导论

【课程名称】:《面向对象程序设计》 【开课学期】:第3学期 【课程性质】:专业核心 【教学团队】:任芬、郭庆兴 【学分学时】:本课程为5学分,学时90 【实验环境】: 编译器及开发包使用 JDK1.8+,并配备完整的 JDK 帮助文档。 初期使用记事本编写程序,或者 Editplus 等文本工具开发 ......
导论 课程

$9.5$ 短学期题解

## $a$ 一个简单的坐标转换,原来的 $a[i][j]$ 会变为 $b[j][n-i+1]$ ```cpp int b[N][N]; void solve(){ int n=read(),m=read(); for(int i=1;i0?"YES":"NO"); //puts(ans>0?"Ye ......
题解 学期 9.5

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (86)-- 算法导论8.2 3题

# 三、用go语言,假设我们在 COUNTING-SORT的第 10行循环的开始部分,将代码改写为: # 10 for j = 1 to A.length # 试证明该算法仍然是正确的。它还稳定吗? ## 文心一言: 首先,让我们先明确 COUNTING-SORT 算法的基本思想。COUNTING- ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

陈恕行《现代偏微分方程导论》第一章习题参考答案

可能有错误, 如果发现请在评论区指出. #第一节 >**1. 证明$C_c^\infty( {\mathbb{ R } }^n)$在$L^p({ \mathbb{ R } }^n)$和$C^0(\mathbb{R}^n)$中稠密.** **证明**. 先证明$L^p$的情形, 设$u\in L^p$ ......
微分 导论 方程 习题 答案

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (85)-- 算法导论8.2 2题

# 二、用go语言,试证明 COUNTING-SORT 是稳定的。 ## 文心一言: 要证明 COUNTING-SORT 是稳定的,我们需要证明在排序过程中,具有相同值的元素在排序后仍保持其原始的相对顺序。COUNTING-SORT 是一种基于计数的排序算法,其核心思想是利用计数数组记录待排序元素的 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (84)-- 算法导论8.2 1题

# 一、用go语言,参照图8-2 的方法,说明 COUNTING-SORT 在数组 A=(6,0,2,0,1,3,4,6,1,3,2)上的操作过程。 ## 文心一言: Counting Sort 是一种非比较型整数排序算法,适用于一定范围内的整数排序。它的基本思想是,对每一个输入元素 x,确定小于 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

读书笔记_BPMN_业务流程建模标准导论(第二版)

## 读书笔记_BPMN_业务流程建模标准导论(第二版) ### 2023.8.31 开学季 - [x] - [x] - [ ] - [ ] - [ ] - [ ] - [ ] - [ ] - [ ] - [ ] - [ ] ```flow st=>start: 开始:>https://www.12 ......
业务流程 导论 流程 业务 笔记

选择排序输出多轮学号

### 题目描述 有n名学生从左往右排成一行站成队列,学号是1至n。给出这n名学生的身高,学号是i的学生的身高是`h[i]`,所有学生的身高都不相同。现在进行`n-1`轮操作,第`i`轮操作由如下三个步骤构成: 第一步:从当前学生队列排在第i个位置的学生至排在最后一个位置的学生当中,选出身高最矮的学 ......
学号

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (83)-- 算法导论8.1 4题

# 四、用go语言,假设现有一个包含n个元素的待排序序列。该序列由 n/k 个子序列组成,每个子序列包含k个元素。一个给定子序列中的每个元素都小于其后继子序列中的所有元素,且大于其前驱子序列中的每个元素。因此,对于这个长度为 n 的序列的排序转化为对 n/k个序列中的k个元素的排序。试证明: 这个排 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (82)-- 算法导论8.1 1题

# 一、如果用go语言,在一棵比较排序算法的决策树中,一个叶结点可能的最小深度是多少? ## 文心一言: 在一个排序决策树(如二叉搜索树)中,每个叶节点的最小深度等于输入数据中最大元素与最小元素之间的位距离。这是因为在最坏的情况下,每个比较都需要将最大元素向最小元素的路径移动,因此叶节点的最小深度就 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (81)-- 算法导论7.4 6题

# 六、如果用go语言,考虑对 PARTITION 过程做这样的修改:从数组 A 中随机选出三个元素,并用这三个元素的中位数(即这三个元素按大小排在中间的值)对数组进行划分。求以a 的函数形式表示的、最坏划分比例为 a:(1-a)的近似概率,其中 0 pivot { greater = append ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (80)-- 算法导论7.4 5题

# 五、如果用go语言,当输入数据已经“几乎有序”时,插入排序速度很快。在实际应用中,我们可以利用这一特点来提高快速排序的速度。当对一个长度小于 k 的子数组调用快速排序时,让它不做任何排序就返回。当上层的快速排序调用返回后,对整个数组运行插人排序来完成排序过程。试证明:这一排序算法的期望时间复杂度 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (79)-- 算法导论7.4 4题

# 四、请用go语言,证明:RANDOMIZED-QUICKSORT 期望运行时间是 Ω(nlgn)。 ## 文心一言: 首先,为了证明RANDOMIZED-QUICKSORT的期望运行时间是Ω(nlg n),我们需要证明在最坏的情况下,该算法的运行时间是O(nlg n)。然后,我们需要证明在最坏的 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (78)-- 算法导论7.4 2题

# 二、如果用go语言,证明:在最好情况下,快速排序的运行时间为 Ω(nlgn)。 ## 文心一言: 在最好情况下,快速排序的运行时间为Ω(nlgn)的证明如下: 快速排序是一种分治算法,它将一个数组分成两个子数组,然后对这两个子数组分别进行排序。在最好情况下,每次划分都能将数组等分,即每次划分后得 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (77)-- 算法导论7.3 2题

# 二、如果用go语言,在 RANDOMIZED-QUICKSORT 的运行过程中,在最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 被调用了多少次?在最好情况下呢?以θ符号的形式给出你的答案? ## 文心一言: 在 RANDOMIZED-QUICKSORT 的运行过程中,最坏情况下,随机数生成器 RAND ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (76)-- 算法导论7.3 1题

# 一、如果用go语言,为什么我们分析随机化算法的期望运行时间,而不是其最坏运行时间呢? ## 文心一言: 在分析算法的性能时,期望运行时间是一个重要的指标,它描述了算法在平均情况下的表现。期望运行时间考虑了所有可能的情况,包括输入数据的分布和随机性等因素。 对于随机化算法,最坏情况下的运行时间可能 ......
文心 导论 算法 chatgpt VS

(六)MIT公开课雷达系统导论之雷达天线

0 写在前面人生就像奕棋,一步失误,全盘皆输。——弗洛伊德Focus: 1 天线简介天线:辐射或接收无线电波的装置。辐射的电磁波由电场和磁场组成,电场和磁场共同满足麦克斯韦方程。天线特性:在某些方向上增强辐射,在其他方向上抑制辐射;专为定向性和最大能量传输而设计。2 天线基础辐射:偶极子由振荡源驱动 ......
导论 天线 系统 MIT

(五)MIT公开课雷达系统导论之检测与脉压

0 写在前面遇大事要稳,遇急事应缓,遇难事宜变。1 噪声中的目标检测1.1 基本概念使用A/D转换器定期对雷达回波进行采样;采样的返回可以包括感兴趣的目标和噪声,阈值用于抑制噪声。阈值用于抑制噪声噪声概率曲线下的区域,从检测阈值到无穷大(向右)是误报的概率。噪声密度曲线下的整个区域为1。对于固定阈值 ......
脉压 导论 系统 MIT

(七)MIT公开课雷达系统导论之雷达杂波

0 写在前面所有的过分在乎他人的看法,都是因为我们不够了解自己,不够爱惜自己。—叔本华1 杂波介绍雷达回波包括:感兴趣目标的后向散射、接收器噪声、大气噪声、其他雷达干扰、干扰机干扰。来自不需要的物体的后向散射:地、海、雨、箔条、鸟、地面交通。典型海军防空场景:2 地杂波地杂波属性:地杂波反向散射平均 ......
导论 系统 MIT

(八)MIT公开课雷达系统导论之杂波抑制

0 写在前面人字有两笔,一撇写前半生,一捺写后半生,前半生写执着,后半生写释怀;人生,不念过往,不畏将来。运动目标显示(Moving Target Indicator ,MTI)和脉冲多普勒(Pulsed Doppler,PD)处理使用多普勒来抑制杂波并增强对运动目标的检测;较小的目标需要更多的杂波 ......
导论 系统 MIT

(九)MIT公开课雷达系统导论之跟踪与参数估计

0 写在前面最重要的,不是别人有没有爱我们,而是我们值不值得被爱。 ——戴尔·卡耐基1 内容介绍参数估计和跟踪功能:雷达检测到目标后,需要继续检测目标;根据雷达观测估计目标参数位置、大小、运动等;将检测与特定目标相关联;使用范围、角度和多普勒测量,确定所有这些附近的探测是否来自同一个目标:预测未来目 ......
导论 参数 系统 MIT

(十)MIT公开课雷达系统导论之发射机与接收机

0 写在前面真正的生活品质,是回到自我,清楚衡量自己的能力与条件,在这有限的条件下追求最好的事物与生活。——林清玄1 内容介绍雷达发射与接收可以分为两个子系统:高功率发射系统和低功率波形产生与接收系统。雷达发射机/接收机的设计直接三个参数:发射机平均功率;系统热温度;系统损耗。2 发射机总览功率放大 ......
发射机 接收机 导论 系统 MIT