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        逆波蘭算法 逆波蘭式算法代碼 逆波蘭計(jì)算

        導(dǎo)讀:逆波蘭算法 逆波蘭式算法代碼 逆波蘭計(jì)算 一、逆波蘭式算法代碼 三相橋式逆變電路spwm算法? 二、逆波蘭計(jì)算 a逆b逆的概率怎么計(jì)算? 三、逆波蘭式計(jì)算器流程圖 求逆矩陣的計(jì)算器? 四、逆波蘭算法c c語(yǔ)言壓縮算法? 五、逆波蘭算法流程圖 波蘭式和逆波蘭式的特點(diǎn)? 六、逆波蘭怎么求 -a的逆矩陣怎么求? 七、逆波蘭算法 undo undo和redo的區(qū)別? 八、逆波蘭算法的時(shí)間復(fù)雜度 由算法的時(shí)間遞推關(guān)系怎么計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度?

        一、逆波蘭式算法代碼

        三相橋式逆變電路spwm算法?

        不能,涉及母線電壓利用率,SPWM生成的交流電壓的最大峰值為Udc/2,可以通過(guò)載波注入三次諧波或者采用SVPWM提高母線電壓利用率

        二、逆波蘭計(jì)算

        a逆b逆的概率怎么計(jì)算?

        AB逆:U-AB A逆B逆:(U-A)(U-B)=U-A-B+AB A并B逆:U-A∪B=U-(A+B-AB)=U-A-B+AB A逆并B逆:(U-A)∪(U-B)=2U-A-B-(U-A)(U-B)=U-AB

        三、逆波蘭式計(jì)算器流程圖

        求逆矩陣的計(jì)算器?

        逆矩陣是數(shù)學(xué)知識(shí)的一種,很多學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的同學(xué)們應(yīng)該很了解吧。逆矩陣計(jì)算器是一款可以對(duì)矩陣的逆進(jìn)行計(jì)算的免費(fèi)程序,本程序引入了分?jǐn)?shù)算法,可以對(duì)分?jǐn)?shù)元素計(jì)算并得出分?jǐn)?shù)結(jié)果。那么這款軟件怎么樣呢?接下來(lái),介紹一下。

        逆矩陣的求法

        A^(-1)=(1/|A|)×A* ,其中A^(-1)表示矩陣A的逆矩陣,其中|A|為矩陣A的行列式,A*為矩陣A的伴隨矩陣。

        逆矩陣的另外一種常用的求法:

        (A|E)經(jīng)過(guò)初等變換得到(E|A^(-1))。

        注意:初等變化只用行(列)運(yùn)算,不能用列(行)運(yùn)算。E為單位矩陣。

        一般計(jì)算中,或者判斷中還會(huì)遇到以下11種情況來(lái)判斷逆矩陣:

        1 秩等于行數(shù)

        2 行列式不為0

        3 行向量(或列向量)是線性無(wú)關(guān)組

        4 存在一個(gè)矩陣,與它的乘積是單位陣

        5 作為線性方程組的系數(shù)有唯一解

        6 滿秩

        7 可以經(jīng)過(guò)初等行變換化為單位矩陣

        8 伴隨矩陣可逆

        9 可以表示成初等矩陣的乘積

        10 它的轉(zhuǎn)置矩陣可逆

        11 它去左(右)乘另一個(gè)矩陣,秩不變MZP

        逆矩陣計(jì)算器怎么用

        逆矩陣計(jì)算器使用方法

        在編輯框中輸入矩陣,整數(shù)原樣輸入,小數(shù)按分?jǐn)?shù)的形式輸入(例如:3.14應(yīng)輸入314/100),每個(gè)元素間用空格分開(kāi)。

        四、逆波蘭算法c

        c語(yǔ)言壓縮算法?

        方法1:最簡(jiǎn)單就是將所有字符加起來(lái),代碼如下:

          unsigned long HashString(const char *pString, unsigned long tableSize)

          {

          unsigned long hashValue = 0;

          while(*pString)

          hashValue += *pString++;

          return hashValue % tableSize;

          }

          分析:如果字符串的長(zhǎng)度有限,而散列表比較大的話,浪費(fèi)比較大。例如,如果字符串最長(zhǎng)為16字節(jié),那么用到的僅僅是散列表的前16*127=2032。假如散列表含2729項(xiàng),那么2032以后的項(xiàng)都用不到。

          方法2:將上次計(jì)算出來(lái)的hash值左移5位(乘以32),再和當(dāng)前關(guān)鍵字相加,能得到較好的均勻分布的效果。

          unsigned long HashString(const char *pString,unsigned long tableSize)

          {

          unsigned long hashValue = 0;

          while (*pString)

          hashValue = (hashValue << 5) + *pString++;

          return hashValue % tableSize;

          }

          分析:這種方法需要遍歷整個(gè)字符串,如果字符串比較大,效率比較低。

          方法3:利用哈夫曼算法,假設(shè)只有0-9這十個(gè)字符組成的字符串,我們借助哈夫曼算法,直接來(lái)看實(shí)例:

          #define Size 10

          int freq[Size];

          string code[Size];

          string word;

          struct Node

          {

          int id;

          int freq;

          Node *left;

          Node *right;

          Node(int freq_in):id(-1), freq(freq_in)

          {

          left = right = NULL;

          }

          };

          struct NodeLess

          {

          bool operator()(const Node *a, const Node *b) const

          {

          return a->freq < b->freq;

          }

          };

          void init()

          {

          for(int i = 0; i < Size; ++i)

          freq[i] = 0;

          for(int i = 0; i < word.size(); ++i)

          ++freq[wo rd[i]];

          }

          void dfs(Node *root, string res)

          {

          if(root->id >= 0)

          code[root->id] = res;

          else

          {

          if(NULL != root->left)

          dfs(root->left, res+"0");

          if(NULL != root->right)

          dfs(root->right, res+"1");

          }

          }

          void deleteNodes(Node *root)

          {

          if(NULL == root)

          return ;

          if(NULL == root->left && NULL == root->right)

          delete root;

          else

          {

          deleteNodes(root->left);

          deleteNodes(root->right);

          delete root;

          }

          }

          void BuildTree()

          {

          priority_queue<Node*, vector<Node*>, NodeLess> nodes;

          for(int i = 0; i < Size; ++i)

          {

          //0 == freq[i] 的情況未處理

          Node *newNode = new Node(freq[i]);

          newNode->id = i;

          nodes.push(newNode);

          }

          while(nodes.size() > 1)

          {

          Node *left = nodes.top();

          nodes.pop();

          Node *right = nodes.top();

          nodes.pop();

          Node *newNode = new Node(left->freq + right->freq);

          newNode->left = left;

          newNode->right = right;

          nodes.push(newNode);

          }

          Node *root = nodes.top();

          dfs(root, string(""));

          deleteNodes(root);

          }

        五、逆波蘭算法流程圖

        波蘭式和逆波蘭式的特點(diǎn)?

        波蘭式:在通常的表達(dá)式中,二元運(yùn)算符總是置于與之相關(guān)的兩個(gè)運(yùn)算對(duì)象之前,所以,這種表示法也稱(chēng)為前綴表達(dá)式。

        逆波蘭式:將運(yùn)算對(duì)象寫(xiě)在前面,而把運(yùn)算符號(hào)寫(xiě)在后面。用這種表示法表示的表達(dá)式也稱(chēng)做后綴式。逆波蘭式的特點(diǎn)在于運(yùn)算對(duì)象順序不變,運(yùn)算符號(hào)位置反映運(yùn)算順序。

        六、逆波蘭怎么求

        -a的逆矩陣怎么求?

        1、可逆矩陣一定是方陣。

        2、如果矩陣A是可逆的,其逆矩陣是唯一回的。

        3、A的逆矩陣的逆矩陣還是A。記作(A-1)-1=A。

        4、可逆矩陣A的轉(zhuǎn)置矩陣AT也可逆,并且(AT)-1=(A-1)T(轉(zhuǎn)置的逆等于逆的轉(zhuǎn)置)

        5、若矩陣A可逆,則矩陣A滿足消去律。即AB=O(或BA=O),則B=O,AB=AC(或BA=CA),則B=C。

        6、兩個(gè)答可逆矩陣的乘積依然可逆。

        7、矩陣可逆當(dāng)且僅當(dāng)它是滿秩矩陣。

        七、逆波蘭算法 undo

        undo和redo的區(qū)別?

        redo和undo區(qū)別討論

        名詞:兩種流程,redo重做流程,undo撤銷(xiāo)還原流程;或者是redo日志與undo段的簡(jiǎn)稱(chēng)。

        動(dòng)詞:redo即重做,undo即撤銷(xiāo)還原。

        redo即redo日志,記錄數(shù)據(jù)庫(kù)變化的日志(區(qū)別我們常見(jiàn)的簡(jiǎn)單的文本日志,redo日志里面記錄的都是數(shù)據(jù)啊,表數(shù)據(jù)啊等等壓縮處理,但也很大)。

        undo即undo段,是指數(shù)據(jù)庫(kù)為了保持讀一致性,存儲(chǔ)歷史數(shù)據(jù)在一個(gè)位置。

        八、逆波蘭算法的時(shí)間復(fù)雜度

        由算法的時(shí)間遞推關(guān)系怎么計(jì)算時(shí)間復(fù)雜度?

        關(guān)于時(shí)間復(fù)雜度的計(jì)算是按照運(yùn)算次數(shù)來(lái)進(jìn)行的,比如1題:

        sum1(intn)

        {intp=1,sum=0,m;//1次

        for(m=1;m<=n;m++)//n+1次

        {p*=m;//n次

        sum+=p;}//n次

        return(sum);//1次

        }

        最后總的次數(shù)為

        1+(n+1)+n+n+1+1=3n+3

        所以時(shí)間復(fù)雜度f(wàn)(o)=n;(時(shí)間復(fù)雜度只管n的最高次方,不管他的系數(shù)和表達(dá)式中的常量)

        其余的一樣,不明白的可以來(lái)問(wèn)我

        Hash:855a9893b016bc10937d0af00ffa76700a2e6dc8

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