算法分析与设计实验报告
第八次实验
所需的平均时间为
的可能性。希望获得一个随机化算法
的每一个实例均有。
不输出数组数只输出结果比较：
附录：
完整代码（随机化算法）
Sherwood.cpp
//随机化算法线性时间选择输入预处理洗牌
#include"RandomNumber.h"
#include
#include
#include
using namespace std;
template
Type select(Type a[],int l,int r,int k); //声明选出要选择的元素的函数
template
Type select(Type a[],int n,int k);
template
void Shuffle(Type a[],int n);
template
inline void Swap(Type &a,Type &b);
void ran(int *input,int n) //随机生成数组元素函数{
int i;
srand(time(0));
for(i=0;i input[i]=rand()%100; //生成的数据在0~100之间input[i]='\0'; } int main() { int n; cout<<"输入元素个数："; cin>>n; int *a=new int[n+1]; cout<<"原数组为："< ran(a,n); //随机生成数组 for(int i=0; i { cout< } cout< Shuffle(a,n);//洗牌，将原有的输入进行随机洗牌 cout<<"洗牌后数组为："< for(int i=0; i { cout< } cout< clock_t start,end,over; //计算程序运行时间的算法start=clock(); end=clock(); over=end-start; start=clock(); //选出序列中的最大值元素 cout<<"所给数组的最大值为："< //选出序列中的最小值元素 cout<<"所给数组的最小值为："< end=clock(); printf("The time is %6.3f",(double)(end-start-over)/CLK_TCK); //显示运行时间cout< system("pause"); return 0; } //计算a[0:n-1]中第k小元素 //假设a[n]是一个键值无穷大的元素 template Type select(Type a[],int n,int k) { if(k<1 || k>n) { cout<<"请输入正确的k!"< return 0; } return select(a,0,n-1,k); //如果输入合法则进行选择，找出要求的解 } //计算a[l:r]中第k小元素 template Type select(Type a[],int l,int r,int k) { while(true) { if(l>=r) //此种情况表示只有一个元素 { return a[l]; } int i = l; int j = r+1; Type pivot = a[l]; //轴值每次都选择最左边的元素 //以划分基准为轴做元素交换 while(true) { //将 //将>pivot的元素换到轴值右边 while(a[++i] while(a[--j]>pivot); if(i>=j) { break; } Swap(a[i],a[j]); } if(j-l+1 == k) //如果轴值是要选的元素即第k小 { return pivot; } //如果轴值不是要选的元素 //a[j]必然小于等于pivot,做最后一次交换，满足左侧比pivot小，右侧比pivot大a[l] = a[j]; a[j] = pivot; //对子数组重复划分过程 if(j-l+1 { k = k-j+l-1;//右侧：k-(j-l+1)=k-j+l-1 l = j + 1; } else//第k小在pivot的左边部分 { r = j - 1; } } } template inline void Swap(Type &a,Type &b) { Type temp = a; a = b; b = temp; } //随机洗牌算法 template void Shuffle(Type a[],int n) { static RandomNumber rnd; //随机数类 for(int i=0; i { int j = rnd.Random(n-i)+i; //随机生成i~n之间的整数 Swap(a[i],a[j]); //随机选取的数作为基准值 } } RandomNumber.h #include"time.h" const unsigned long maxshort=65536L; const unsigned long multiplier=1194211693L; const unsigned long adder=12345L; class RandomNumber //定义一个随机数类 { private: //当前种子 unsigned long randSeed; public: //构造函数，默认值表示由系统自动生产种子 RandomNumber(unsigned long s=0); unsigned short Random(unsigned long n);//产生0~n-1之间的随机整数double fRandom(void);//产生[0,1)之间的随机实数 }; RandomNumber::RandomNumber(unsigned long s)//产生种子 { if(s==0) { randSeed=time(0);//用系统时间产生种子 } else { randSeed=s;//由用户提供种子 } } //产生0~n-1之间的随机整数 unsigned short RandomNumber::Random(unsigned long n) { randSeed=multiplier*randSeed+adder; //线性同余式 return (unsigned short)((randSeed>>16)%n); } double RandomNumber::fRandom(void)//产生[0,1)之间的随机实数 { return Random(maxshort)/double(maxshort);} 实验二选择结构程序设计 一、实验目的和要求 1.掌握关系表达式和逻辑表达式的使用。 2.熟悉选择结构程序设计。 3.熟练使用if语句进行程序设计。 4.使用switch语句实现多分支选择结构。 二、实验设备 PC机VisualC++6.0 三、实验内容 （一）实验准备 1.从程序流程的角度来看，程序可以分为三种基本结构，即顺序结构、分支（选择）结构、循环结构。 2.If-else语句： 一般形式为：if（表达式） 语句1； else 语句2； 该语句用于实现分支结构，根据表达式的值选择语句1或语句2中的一条执行。首先求解表达式，如果表达式的值为“真”，则执行语句1；如果表达式的值为“假”，则执行语句2. 2.switch语句 switch语句可以处理多分支选择问题，根据其中break语句的使用方法， 一般分为三种情况。 （二）实验项目 1.计算a+|b| #include 算法分析与设计实验报告 第八次实验 所需的平均时间为 的可能性。希望获得一个随机化算法 的每一个实例均有。 不输出数组数只输出结果比较： 附录： 完整代码（随机化算法） Sherwood.cpp //随机化算法线性时间选择输入预处理洗牌 #include"RandomNumber.h" #include template 福州大学数学与计算机科学学院 《计算机算法设计与分析》上机实验报告（1） 图中箭头指向表示大的数值指向小的数值，所以根据图 可以看出，在x的右边，每一个包含5个元素的组中至少有3 个元素大于x，在x的左边，每一组中至少有3个元素小于x （保证x分割一边必定有元素存在）。 图中显示的中位数的中位数x的位置，每次选取x作为划 分的好处是能够保证必定有一部分在x的一边。所以算法最坏 情况的递归公式可以写成： ，使用替换法可以得出） （。 n cn T 4、算法代码： #include int a[2000]; int b[2000]; for(int i=0; i<2000; i++) { a[i]=b[i]=rand()%10000; cout< 8.1比较排序算法的时间下界 决策树模型 比较排序的过程可以被抽象地视为决策树。一棵决策树是一棵满二叉树，表示某排序算法作用于给定输入所做的所有比较。排序算法的执行对应于遍历一条从树的根到叶节点的路径。每个内结点对应一个比较ai&aj，左子树决定着ai<=aj以后的比较，右子树决定着ai>aj以后的比较。当到达一个叶节点时，排序算法就已确定。排序算法能够正确工作的的必要条件是，n个元素的n！种排列都要作为决策树的一个叶节点出现。设决策树的高度为h，叶子数目为l，那么有2h>=l>=n!，于是有h>lgn! = Ω(nlgn)。这说明比较排序的最坏时间复杂度为Ω(nlgn)。这也说明合并排序和堆排序的复杂度已经渐进最优了。 练习： 8.1-1 在比较排序的决策树中，一个叶节点最小可能的深度是多少？ 分析：n-1。因为至少要比较n-1次。不知道有没有更加理论化的证明？ 8.1-3 证明：对于长度为n的n！种输入中的至少一半而言，不存在具有线性时间的比较排序算法。对n！的1/n部分而言又怎样？1/2n部分呢？ 分析：假设在决策树种，m个叶节点的深度为h =O(n)；那么有2h > m，于是可知h为 Ω(lgm)。将m=n!/2代入，可知这与h=O(n)相矛盾。同样，对于1/n*n!和1/2n*n!也一样。 8.1-4 现有n个元素要排序，输入序列为n/k个子序列，每个包含k个元素，每个子序列中的元素都小于后继子序列中的元素，大于前驱子序列中的元素。这样只要对个子序列中的k 各元素进行排序就可以得到对整个输入序列的排序结果，证明：这个排序问题中所需的比较 次数有一个下界Ω(nlgk)。 分析：每个k元素子序列的排列数目为k!，那么整个序列在上述条件下的排列数目为(k!)n/k。按决策树的分析方法，决策树的深度为h>lg((k!)n/k) = n/k lg (k!)>n/k lg (k/2)k/2= n/2lgk/2。因此h=Ω(nlgk)。 8.2计数排序 计数排序假设n个输入元素的每一个都是介于0到k之间的整数，此处k为某个整数。当 k=O(n)时，计数排序的运行时间为Θ(n)。 计数排序的思想就是对每一个输入元素x，确定出小于x的元素个数。有了这一信息，就可以把x直接放到最终输出数组的为位置上了。 下面是计数排序的伪码，假定输入是数组A[1...n], 存放排序结果的B[1...n]，以及提供计数临时存储的C[0...k]。 COUNTING-SORT(A,B,k) 1 for i <-- 0 to k 2 do C[i] <-- 0 3 for j <-- 1 to length[A] 4 do C[A[j]] <-- C[A[j]]+1 5 for i <-- 1 to k 化学实验教学中的活动表现评价方法 -CAL-FENGHAI-(2020YEAR-YICAI)_JINGBIAN 化学实验教学中的活动表现评价方法 一、化学实验教学中的活动表现评价的含义、特点及意义 1. 化学实验教学中的活动表现评价的含义活动表现评价( Performance Assessment) 发起于美国,20 世纪80 年代后,这种评价方法被大量地用于学科课程的教学诊断评价中。它是质性评价方法的一种具体表现形式。 化学实验教学的活动表现评价,是指评价者(可以是化学教师、家长、学生自己或同伴) 依据学生在解决问题的活动中的行为表现,对学生化学实验学习的过程与结果所进行的一种客观、综合的评价。对于化学实验教学的活动表现评价的含义,还应从以下几个方面作进一步的理解。 ·这种评价离不开一定的化学实验学习活动,而且这种活动是由学生完成的。 ·活动具有较强的目的性,学生在化学实验学习活动中要完成某种任务或一系列任务。 ·活动具有较强的情景性,力求在真实的情景中完成任务。 ·这种评价关注学生在活动中的外显的行为表现。 ·这些表现不仅仅只是化学实验学习活动的结果,更重要的还应包括学生在具体的化学实验学习活动过程中的一系列行为。 2. 化学实验教学的活动表现评价的特点及意义同传统的纸笔测验相比,化学实验教学中的活动表现评价具有以下几个优点： ·评价力求在真实的情景中来进行,因而,通过评价可以使学生关注与化学实验有关的实际问题,并探究解决问题的途径和方法。 ·评价的范围扩大了,不仅能评价认知领域的内容,同时也能对学生的化学实验探究能力、化学实验态度情感与价值观等进行评价。因而,有利于对学生的科学素养的发展作出全面、准确的判断。 ·评价深度增加了,不仅仅只是在记忆性内容的层面上进行评价,而且还常常涉及到应用和创造等能力的考察。因而,有利于通过评价来促进学生的创新精神和实践能力的发展。 ·评价不是“一次性”的或“一考定终身”,而是通过一系列的活动来进行评价,因而,通过评价可以较为真实的了解学生科学素养的发展情况。 ·评价是针对学生个体的,同样一个化学实验学习活动,每一名学生在活动中的表现是不同的,有的甚至差异还很大,因而,这种评价更具有个别性和针对 算法分析与设计实验报告 第8次实验 附录：完整代码 #include const unsigned long adder=12345L; class RandomNumber{ private: //当前种子 unsigned long randSeed; public: RandomNumber (unsigned long s=0); //构造函数，默认值0表示由系统自动产生种子 unsigned short Random(unsigned long n); //产生0：n-1之间的随机整数 double fRandom(void); //产生[0，1）之间的随机实数 }; RandomNumber::RandomNumber(unsigned long s){ if(s==0) randSeed=time(0); else randSeed=s; } unsigned short RandomNumber::Random(unsigned long n){ randSeed=multiplier*randSeed+adder; return(unsigned short)((randSeed>16)%n); } double RandomNumber::fRandom(void){ return Random(maxshort)/double(maxshort); } template 实验方案的设计与评价 一、实验方案的设计 （一）、一个相对完整的化学实验方案一般应包括的内容有：实验名称、实验目的、实验原理、实验用品和实验步骤、实验现象记录，及结果处理、问题和讨论等。 （二）、实验方案设计的基本要求 1、科学性 （1）、当制备具有还原性的物质时，不能用强氧化性酸，如： ①、制氢气不能用HNO3、浓H2SO4，宜用稀H2SO4等。另外，宜用 粗锌（利用原电池原 理加快反应速率），不宜用纯锌（反应速率慢）。 ②、同理，制H2S、HBr、HI等气体时，皆不宜用浓H2SO4。前者宜 用稀盐酸，后两者宜 用浓磷酸。 FeS + 2HCl = FeCl2+ H2S↑H3PO4+ NaBr NaH2PO4+ HBr↑（制HI用NaI） （2）、与反应进行、停滞有关的问题 用CaCO3制CO2，不宜用H2SO4。生成的微溶物CaSO4会覆盖在CaCO3表面，阻止反应进 一步进行。 （3）、MnO2和浓盐酸在加热条件下反应，制备的Cl2中含HCl气体和水蒸气较多；若用 KMnO4代替MnO2进行反应，由于反应不需加热，使制得的Cl2中含HCl气体和水蒸气极 少。 （4）、酸性废气可用碱石灰或强碱溶液吸收，不用石灰水，因为Ca（OH）2属于微溶物质，石灰水中Ca（OH）2的含量少。 （5）、检查多个连续装置的气密性，一般不用手悟法，因为手掌热量有限。 （6）、用排水法测量气体体积时，一定要注意装置内外压强应相同。 （7）、实验室制备Al（OH）3的反应原理有两个：由Al3+制Al（OH）3，需加氨水；由AlO2-制Al（OH）3，需通CO2气体。 （8）、装置顺序中，应先除杂后干燥。如实验室制取Cl2的装置中，应先用饱和食盐水除去HCl气体，后用浓H2SO4吸收水蒸气。 2、可行性 （1）、在制备Fe（OH）2时，宜将NaOH溶液煮沸，以除去NaOH溶液中溶解的O2；其次在新制的FeSO4溶液中加一层苯，可以隔离空气中的O2，防止生成的Fe（OH）2被氧化。 （2）、实验室一般不宜采用高压、低压和低温（低于0℃）等条件。 （3）、在急用时：宜将浓氨水滴入碱石灰中制取NH3，不宜用NH4Cl与Ca（OH）2反应制取NH3；又如，宜将浓HCl滴入固体KMnO4中制备Cl2；还有将H2O2滴入MnO2中制O2，或将H2O滴入固体Na2O2中制备O2等。 （4）、收集气体的方法可因气体性质和所提供的装置而异。 （5）、尾气处理时可采用多种防倒吸的装置。 3、安全性 实验设计应尽量避免使用有毒的药品和一些有危险性的实验操作，当必须使用时，应注意 有毒药品的回收处理，要牢记操作中应注意的事项，以防造成环境污染和人身伤害。 （1）、制备可燃性气体，在点燃前务必认真验纯，以防爆炸！ （2）、易溶于水的气体，用溶液吸收时应使用防倒吸装置。 （3）、对强氧化剂（如KClO3等）及它与强还原剂的混合物，千万不能随意研磨，以防止 发生剧烈的氧化还原反应，引起人身伤害等事故。 （4）、有毒气体的制备或性质实验均应在通风橱或密闭系统中进行，尾气一般采用吸收或燃 烧的处理方法。 （5）、混合或稀释时，应将密度大的液体缓慢加到密度小的液体中，以防液体飞溅。如浓硫 酸的稀释等。 （6）、用Cu制CuSO4，可先将Cu在空气中灼烧成CuO，再加稀 算法分析线性时间选择复杂度分析 第二组：袁瑾(计科1304：201308010410)， 欧阳玉峰（计科1304:201308080216）， 程帆瑾（物联1302:201378010206）。 一、问题描述： 给一个线性序列，要求在一个平均时间线性的情况下进行第k小元素的选择。 二、方法一： 模仿快速排序的方法对输入序列进行递归划分，但只对划分出的子数组之一进行递归处理。 代码如下： RandomizedSelect(a, p, r, k): if p==r : return a[p] i = RandomizedPartition(a,p,r) j = i-p+1 if k<=j : return RandomizedSelect(a,p,i,k) return RandomizedSelect(a,i+1,r,k-j) 三、方法一时间复杂度： 先从上边的函数说起。其实质是模拟一个快速排序的过程。快速排序是随机选择一个轴值，然后比轴值小的排在左边，比轴值大的排在右边。上边的函数四个参数a,p,r,k。a是数组的参数，p是数组开始元素的下标，r的数组结束的下标。k是找第k小的元素。每次划分所需要的时间是O(n),此时每个元素需要和轴值进行比较一次。所以最好的情况是选完轴值一次快排后，左边刚好有k-1个元素，则此时轴值则是第k小元素。而一般情况是，轴值左边有m个元素，m 【时间简“识”】 说明：本文摘自于经管之家(原人大经济论坛) 作者：胖胖小龟宝。原版请到经管之家(原人大经济论坛) 查看。 1.带你看看时间序列的简史 现在前面的话—— 时间序列作为一门统计学，经济学相结合的学科，在我们论坛，特别是五区计量经济学中是热门讨论话题。本月楼主推出新的系列专题——时间简“识”，旨在对时间序列方面进行知识扫盲（扫盲，仅仅扫盲而已……），同时也想借此吸引一些专业人士能够协助讨论和帮助大家解疑答惑。 在统计学的必修课里，时间序列估计是遭吐槽的重点科目了，其理论性强，虽然应用领域十分广泛，但往往在实际操作中会遇到很多“令人发指”的问题。所以本帖就从基础开始，为大家絮叨絮叨那些关于“时间”的故事！ Long long ago，有多long估计大概7000年前吧，古埃及人把尼罗河涨落的情况逐天记录下来，这一记录也就被我们称作所谓的时间序列。记录这个河流涨落有什么意义当时的人们并不是随手一记，而是对这个时间序列进行了长期的观察。结果，他们发现尼罗河的涨落非常有规律。掌握了尼罗河泛滥的规律，这帮助了古埃及对农耕和居所有了规划，使农业迅速发展，从而创建了埃及灿烂的史前文明。 好~~从上面那个故事我们看到了 1、时间序列的定义——按照时间的顺序把随机事件变化发展的过程记录下来就构成了一个时间序列。 2、时间序列分析的定义——对时间序列进行观察、研究，找寻它变化发展的规律，预测它将来的走势就是时间序列分析。 既然有了序列，那怎么拿来分析呢 时间序列分析方法分为描述性时序分析和统计时序分析。 1、描述性时序分析——通过直观的数据比较或绘图观测，寻找序列中蕴含的发展规律，这种分析方法就称为描述性时序分析 描述性时序分析方法具有操作简单、直观有效的特点，它通常是人们进行统计时序分析的第一步。 2、统计时序分析 （1）频域分析方法 原理：假设任何一种无趋势的时间序列都可以分解成若干不同频率的周期波动 发展过程： 1）早期的频域分析方法借助富里埃分析从频率的角度揭示时间序列的规律 2）后来借助了傅里叶变换，用正弦、余弦项之和来逼近某个函数 3）20世纪60年代，引入最大熵谱估计理论，进入现代谱分析阶段 特点：非常有用的动态数据分析方法，但是由于分析方法复杂，结果抽象，有一定的使用局限性 （2）时域分析方法 《线性时间选择》讲解文档 问题： 给定线性序集中n个元素和一个整数k，1≤k≤n，要求找出这n个元素中第k小的元素 基本思想： template 实验1 《科达组装电脑管理信息系统》 一、上机实验目的 1. 了解使用数据库开发一个小型信息系统的过程。 2. 掌握使用Access 数据库保存数据、按用户要求对数据进行处理，通过友好界面输出信息报告的方法。 3. 掌握Access 数据库查询、统计、输出等功能。 4.通过实验理解数据库知识、软件开发工具知识和管理信息系统知识，了解如何将它们融会贯通起来为解决实际应用问题服务。 二、上机实验基本要求 1. 在规定上机时间内完成信息系统的开发任务，由指导老师检查通过。 2. 按时提交上机实验报告。 3. 指出系统的创新之处（学生要说明系统的创新点及意义）。 三、开发系统资料 （一）公司基本情况 科达电脑公司现在是一个销售电脑外部设备和组装电脑的小公司，成长很快。该公司成立于1997 年，由于销售量增长很快，公司考虑扩展其业务。 公司目前推出5 种型号的计算机：入门级PC、家用PC、小企业PC、高能PC 和超强PC。公司采用标准配件组装这些计算机，其中一些配件如键盘、鼠标、主板及电源对所有型号的计算机都是一样的。另外一些配件象CPU，不同型号的计算机有不同的配置，入门级和家用PC 使用的是Celeron 系列产品，而其它型号则使用不同速度的Pentium 系列产品。还有一些配件包括硬盘、显示器和声卡对不同型号的计算机有不同的配置。在某些计算机中可能有一个特别的配件，另外一些则可能有多个特别的配件。例如，一些计算机中配置多条内存，另一些则配置多个硬盘。 （二）各种型号计算机的配置说明 科达公司的仓库里存放着装配公司五种计算机的全部配件，一共有36 个品种，每组装一台计算机，会使用15～20 种配件。 下列表格给出了每种计算机使用配件的详细情况。（注意，这些表格含有大量的重复和冗余，这种格式是不宜用作数据库表的）。 多元线性回归模型实验报告 13级财务管理 101012013101 蔡珊珊 【摘要】首先做出多元回归模型，对于解释变量作出logx等变换，选择拟合程度最高的模型，然后判断出解释变量之间存在相关性，然后从检验多重线性性入手，由于解释变量之间有的存在严重的线性性，因此采用逐步回归法，将解释变量进行筛选，保留对模型解释能力较强的解释变量，进而得出一个初步的回归模型，最后对模型进行异方差和自相关检验。 【操作步骤】1.输入解释变量与被解释变量的数据 2.作出回归模型 R^2=0.966951 DW=0.626584 F-statictis=241.3763 ②我们令y1=log(consumption),x4=log(people),x5=log(price),x6=log(retained),x7= log(gdp), 作出回归模型 ② 发现拟合程度很高，也通过了F检验与T检验。但是我们首先检查模型的共线性 发现x4与x6,x4与x7,x6与x7存在很强的共线性，对模型会造成严重影响。 目前暂用模型y1=10.55028-3.038439x4-0.236518x5+2.647396x6-0.557805x7，我们将陆续进行调整。 3.分别作出各解释变量与被解释变量之间的线性模型 ①作出汽车消费量与汽车保有量之间的线性回归模型 R^2=0.956231 DW=0.147867 F-statistic=786.4967 因为prob小于α置信度，则可说明β1不明显为零。经济意义存在 Y1^=4.142917 + 0.761197x6 (8.283960) （28.04455） 湖南涉外经济学院计算机科学与技术专业《算法设计与分析》课程 线性时间选择（中位数） 实验报告 班级： 学号： 姓名： 教师： 成绩： 2012年5月 【实验目的】 1 掌握线性时间选择的基本算法及其应用 2 利用线性时间选择算法找出数组的第k小的数 3 分析实验结果，总结算法的时间和空间复杂度 【系统环境】 Windows7 旗舰版平台 【实验工具】 VC++6.0英文企业版 【问题描述】 描述：随机生成一个长度为n的数组。数组为随机生成，k由用户输入。在随机生成的自然数数组元素找出这n个数的第k小的元素。 例：A[5]={3,20,50,10,21} k=3,则在数组A中第3小的元素为20 【实验原理】 原理：将所有的数（n个），以每5个划分为一组，共[n/5]组（将不足五个的那组忽略）；然后用任意一种排序算法（因为只对五个数进行排序，所以任取一种排序法就可以了，这里我选用冒泡排序），将每组中的元素排好序再分别取每组的中位数，得到[n/5]个中位数；再取这[n/5]个中位数的中位数（如果n/5是偶数，就找它的2个中位数中较大的一个）作为划 分基准，将全部的数划分为两个部分，小于基准的在左边，大于等于基准的放右边。在这种情况下，找出的基准x至少比3(n-5)/10个元素大，因为在每一组中有2个元素小于本组的中位数，中位数处于1/2*[n/5-1]，即n/5 个中位数中又有(n-5)/10个小于基准x。同理，基准x也至少比3(n-5)/10个元素小。而当n≥75时，3(n-5)/10≥n/4所以按此基准划分所得的2个子数组的长度都至少缩短1/4。 思路：如果能在线性时间内找到一个划分基准，使得按这个基准所划分出的2个子数组的长度都至少为原数组长度的ε倍(0<ε<1是某个正常数)，那么就可以在最坏情况下用O(n)时间完成选择任务。 例如：若ε=9/10，算法递归调用所产生的子数组的长度至少缩短1/10。所以，在最坏情况下，算法所需的 计算时间T(n)满足递归式T(n)≤T(9n/10)+O(n) 。由此可得T(n)=O(n)。 方法：利用函数的相互调用和函数的递归调用实现程序的最终实现，一个主函数，三个子函数。在主函数中只是单独的调用中位数算法的select函数，然后以select为入口进行调用bubble排序函数和partition划分函数。 【源程序代码】 #include 第十一章临床检验方法评价 本章考点： 1.基本概念和定义（了解） 2.临床检验方法评价（掌握，重点） 3.评价分析方法（了解，难点） 4.评价方法可接受性（熟悉） 5.应用范例：血清葡萄糖 70年代由Barnett和Youden首次提出了选择和评价临床实验室的客观计划。由国际临床化学联合会（IFCC）提供的文件提供了方法评价名词术语和哲学思想的一般讨论以及它与整个质量保证过程的相互关系。在1992年7月，病理学和检验医学档案包含了几篇有关方法评价的有用文章。也出版了该主题的书籍。美国国家临床检验标准化委员会（NCCLS）已制定了当进行方法学评价时，临床实验室人员和厂家执行的协同一致的草案。 本章的目的是描述临床实验室人员能用于客观地选择和评价分析方法的技术。为了实现这一目标，我们提供了（1）与方法学选择和评价过程密不可分的基本概念和定义的讨论；（2）选择候选方法的程序；（3）性能标准的讨论；（4）逐步描述如何评价候选的方法；（5）用于可接受方法的标准的描述。任何新方法（包括新的试验原理、新的仪器和新的试剂）在正式投入常规应用前都必须进行的评价程序。图6-11-1中显示的关键步骤为方法选择、方法评价和质量控制。 为了证实这种信息如何用于实际情况，我们在本节结束时举一实例。 新的或修改的方法引入到临床实验室对临床实验室专业技术人员期望保证高质量的服务来说是经常性的任务。方法的选择和评价是执行新方法过程的关键步骤（见图6-11-1）。因此，良好的实验室规范（实践）要求必须仔细地选择新的或修改的方法，在常规应用之前对其性能必须在实验室条件下进行严格和公正的评价。 一、基本概念和定义 见表6-11-1指出新方法成功评价的五个关键要点。抓住这5个关键点，成功的方法评价就能实现。方法选择和评价过程必须开始于临床。评价过程应寻求知道候选方法是否具有足够的分析重复性和准确度来产生结果，使其为临床所用。统计的和经济的考虑也是重要的，但是要与临床方面进行比较。例如，对于方法评价需要统计技术，但是统计的显著性意义并不能提供判断方法的可接受性的基础。关于接受或拒绝的决定应基于数据可进行误差的估计，并为临床所接受。实验成本的压力也已成为特别重要，但不是唯一因素。在选择候选方法时需要对其进行考虑。 表6－11－1 新方法成功评价的关键点 1.整个任务应用临床观点； 2.在开始之前，设定目标－分析目标； 3.执行正确的试验，收集所需的数据； 4.正确地使用统计工具，以便正确地估计误差； 5.作出客观方法的正确评论。 二、临床检验方法评价（重点） 振动试验的正确选择方法 振动试验是力学环境试验中的一种。振动台就是用于此类试验的专门的力学环境试验设备。振动试验机模拟产品在制造，组装运输及使用过程中所遭遇的各种环境，用以鉴定产品是否忍受环境振动的能力，适用于电子、机电、光电、汽机车、玩具……等各行各业的研究、开发、品管、制造。 一、振动的描述 1、什么叫振动 振动是一种波动。机械振动是物体在平衡点附近反复进行的机械运动。 2、振动的分类 振动可分为随机振动和周期振动。 周期振动包括正谐、多谐、方波、锯齿波。 周期振动都可分解为一系列简谐振动之和。 按是否有外力推动，振动又可分为自由振动和强迫振动。 二、正谐振动的描述 2.1 频率、角频率 频率和角频率都是用来描述单位时间内振动的次数的。 每秒钟振动的次数，高频红外碳硫分析仪称为振动的频率，常用f表示。单位是：次数/每秒，用Hz表示。 假如用机械转子激振器每秒钟的转动弧度数来描述振动，称为振动的角频率，常用ω表示。单位是：弧度/每秒。 频率和角频率之间有如下的关系: ω=2πf 3.2 位移、速度、加速度 位移、速度和加速度都是用来描述振动的幅度的。 位移是指振动时物体离开平衡位置的最大距离，常用A表示。单位是：米（m）。 速度是指振动时物体运动的最大速度，常用v表示。单位是：米/每秒（m/s）。 加速度是指振动时物体运动的最大加速度，常用a表示。单位是：米/每秒平方（m/s2）。有时也用重力加速度g来表示：g=9.8m/s2。 在正弦振动的情况下，且使用国际单位制时，位移、速度、加速度三者之间有如下的关系： v=ωA=2πfA a=ωv=ω2A=（2πf）2A 三、使用振动试验机的优点： 1、设计时，可分析破坏点、易不良点， 2、质量时，可分析每一批产品所产生的不同点和不良点， 3、生产时，可完全一边振动一边测量，使产品不良率早发现， 4、耐久测量，让产品耐久使用、使不耐久的组件提早改进，公司品牌口碑即会更好。 四、振动台的分类、原理、特点 振动台按它们的工作原理可以分为电动台、机械台、液压台三种。 电动台以输出激振力为主要规格。它的频率范围最宽，一般为5-3000Hz。最大位移一般为±12-25mm。最大加速度一般可达100g。配以水平滑台可以作水平振动。配以随机控制仪可以作随机振动。精度指标好。但是它的台面尺寸小,常须另配辅助台面；运行成本及价格比较高。常用于电工、电子元器件等产品的高频、高加速度振动试验。 机械台以最大负载为主要规格。频率范围一般为5-80Hz。最大位移一般为±3-5mm。 物电学院09级电子（2）学号 200940620219 姓名 刘杰 阜阳师范学院 大学物理实验报告 【实验名称】：数字电表原理与万用表设计使用 【实验目的】：1、了解数字电表的基本原理及常用双积分模数转换芯片外围参数的选 取原则、电表的校准原则以及测量误差的来源。 2、了解万用表的特性、组成和工作原理。 3、掌握分压、分流电路的原理以及设计对电压、电流和电阻的多量程测量。 4、了解交流电压、三极管和二极管相关参数的测量。 5、通过数字电表原理的学习，能够在传感器设计中灵活应用数字电表。 【实验仪器】：1、309FB 型数字电表原理及万用表设计实验仪； 2、四位半通用数字万用表； 3、双踪示波器。 【实验原理】：一、数字电表原理: 常见的物理量都是幅值大小连续变化的所谓模拟量，指针式仪表可以直接对模拟电压和电流进行显示。而对于数字式仪表，则需要先把模拟电信号（通常是电压信号）转换成数字信号，再进行显示和处理。 数字信号与模拟信号不同，其幅值大小不是连续的，就是说数字信号的大小只能是某些分立的数值，所以需要进行量化处理。若最小量化单位为?，则数字信号的大小是?的整数倍，该整数可以用二进制码表示。设mV 1.0=?，我们把被测电压U 和?比较，看U 是?的多少倍，并把结果四舍五入取为整数N （二进制）。一般情况下，1000≥N 即可满足测量精度要求（量化误差%1.01000/1=≤）。所以，最常见的数字表头的最大示数为1999 ，被称为三位半（2 13）数字表。如U 是?（mV 1.0）的1861倍，即1861=N ，显示结果为mV)( 1.186。这样的数字表头，再加上电压极性判别显示电路和小数点选择位，就可以测量显示mV 9.199~9.199- 的电压，显示精度为mV 1.0 。 1、双积分模数转换器（7107ICL ）的基本工作原理: 双积分模数转换电路的原理比较简单，当输入电压为X V 时，在一定时间1T 内对电量为零的电容器C 进行恒流充电（电流大小与待测电压X V 成正比），这样电容器两极板之间的电量将随时间线性增加，当充电时间到1T 后，电容器上积累的电量Q 与被测电压X V 成正比； 第五章临床生化检验方法的选择和评价 临床生化检验方法的选择和评价，是临床生化检验质量控制的重要基础工作。当建立一个新的方法，或引进新的方法、都应对它们的技术性能作出评价，以便科学的选择和应用。它们之间的关系可用图5-1 来表示。 图5-1 方法选择和评价与其它实验之间的关系 图5-1 方法选择和评价与其它实验之间的关系 第一节检验方法的正确选择 一检验方法和标准品的分级 （一）方法的分级 临床生化检验方法根据其准确度与精密度的不同可以分为决定性方法、参考方法、常规方法等三级。 1．决定性方法（definitive method）是指准确度最高，系统误差最小，经过详细的研究， 没有发现产生误差的原因或在某些方面不够明确的方法。用于发展及评价参考方法和一级标准品。 2．参考方法（reference method）是指准确度与精密度已经充分证实的分析方法，干扰因 素少，系统误差与重复测定的随机误差相比可以忽略不计，有适当的灵敏度、特异性及较宽的分析范围。这类方法在条件许可的实验室中应经常使用。用于评价常规方法和试剂盒，鉴定二级标准品。 3．常规方法（routine m ethod）指性能指标符合临床或其他目的的需要，有足够的精密度、 准确度、特异性和适当的分析范围，而且经济实用。这类方法经有关学术组织认可后可称为推荐方法（recommended method），推荐方法应具有足够的实验证据。 临床化学决定性方法及参考方法见表5-1。 表5-1 临床化学决定性方法及参考方法 （Tietz，clin chem. 1979, 25: 834） 项目决定性方法参考方法 钙ID-MS 原子吸收分光光度法 氯电量滴定法、中子活化法电流滴定法 镁ID-MS 原子吸收分光光度法 磷ID-MS —— 钾ID-MS、中子活化法火焰光度法 钠重量分析法、中子活化法火焰光度法 白蛋白——免疫化学法 总蛋白——双缩脲法 肌酐ID-MS、离子交换层析法离子交换层析法 尿素ID-MS 尿素酶法 尿酸ID-MS 尿酸酶法（紫外法） 胆红素——重氮反应法 葡萄糖ID-MS 己糖激酶法 胆固醇ID-MS Abell-Kendall 法，胆固醇氧化酶法 甘油三酯ID-MS 酶法 AST（GOT）——MDH-NADH 法 ALT（GPT）——LDH-NADH 法 转肽酶（r-GT）——连续监测产物生成法 肌酸激酶——NAD+偶联法 注：ID-MS：同位素稀释一质谱法MDH：苹果酸脱氢酶LDH：乳酸脱氢酶 （二）标准品的分级 国际标准化委员会将标准品（参考物）的定义暂定为：它的一种或几种物理或化学性质已经充分确定；被用于校正仪器或用于评价一种测定方法的物质，并将其分成三级。 1．一级标准品（原级参考物）是一种稳定而均一的物质，它的数值已由决定性方法确定，或由高度准确的若干方法确定，所含杂质也已经定量，且有证书；用于校正决定性方法，评价及校正参考方法以及为二级标准品定值。 2．二级标准品（次级参考物）也称校准品，包括用于常规分析的标准液。这类标准品可由实验室自已配制或为商品，它的示值必须用一级标准品和参考方法并由训练有素的，能熟练掌握参考方法的操作者确定；主要用于常规方法的评价或为控制物定值和常规测定的结果计算。 3．校准品用二级标准品和常规方法测定得到校准品，用于常规测定中的标准。 各级测定方法及标准品之间的相互关系及准确度传递见图5-2。 图5-2 方法与标准品之间的准确度传递 【题目】：给定线性序集中n个元素和一个整数k，1≤k≤n，要求找出这n个元素中第k小的元素，（这里给定的线性集是无序的）【思路】：如果能在线性时间内找到一个划分基准，使得按这个基准所划分出的2个子数组的长度都至少为原数组长度的ε倍(0<ε<1是某个正常数)，那么就可以在最坏情况下用O(n)时间完成选择任务。例如：若ε=9/10，算法递归调用所产生的子数组的长度至少缩短1/10。所以，在最坏情况下，算法所需的计算时间T(n)满足递归式 T(n)≤T(9n/10)+O(n) 。由此可得T(n)=O(n)。 #include实验二 选择结构程序设计 实验报告,DOC
随机化算法实验(Sherwood型线性时间选择)
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线性时间排序
化学实验教学中的活动表现评价方法
舍伍德线性时间选择
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复杂度-线性时间选择算法复杂度分析
时间序列分析——最经典的
算法设计与分析线性时间选择讲解文档
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--临床检验方法评价
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实验报告1
临床生化检验方法的选择和评价
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