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• 程序如何检查堆栈溢出Problem Statement: 问题陈述： Mathematical calculations can sometimes give incorrect and varied results.... 数学计算有时会得出错误且变化的结果。 为了克服这个问题，我...
程序如何检查堆栈溢出Problem Statement:
问题陈述：
Mathematical calculations can sometimes give incorrect and varied results. To overcome this problem we should use balanced brackets.
数学计算有时会得出错误且变化的结果。 为了克服这个问题，我们应该使用平衡括号。
Balanced brackets are those who have a closing bracket corresponding to each of its opening bracket and in respective order. Here, I am considering square brackets [ ], circular brackets ( ) and curly braces { } as parentheses.
平衡括号是指具有对应于每个开头括号并按顺序排列的结尾括号的那些括号 。 在此，我考虑将方括号[] ，圆括号()和花括号{}作为括号。
The stack is a type of data structure in which any data inserted is considered to be added on top of first entered data and any data deleted or removed from the data layer structure is deleted from the top only; thus this data structure works on the principle of LIFO (Last In First Out).
堆栈是一种数据结构，其中任何插入的数据都被视为添加在第一个输入数据的顶部，而从数据层结构中删除或删除的任何数据仅从顶部删除。 因此，此数据结构基于LIFO ( 后进先出)原理工作。
First, we make the user enter the number of test cases.Then for each corresponding test case we, call a function named balanced parentheses(). This function allows declaring a stack which can store datatype char. Then, the user is made to enter a string, and then it iterates by the length of string and whenever it approaches an opening bracket, that bracket is inserted (pushed i.e. push function)to the top of the stack. Whenever it comes across a closing bracket, the top element of the stack is deleted( or popped i.e pop function) with a corresponding opening bracket(as one opening and one corresponding closing bracket give empty Stack). While iterating through the length of the string, if it encounters any character other than the brackets(either opening or closing), then it won't affect our stack in any way.
首先，让用户输入测试用例的数量，然后为每个对应的测试用例调用一个名为Balanced Parentheses()的函数。 此函数允许声明一个可以存储数据类型char的堆栈 。 然后，使用户输入一个字符串，然后以字符串的长度进行迭代，并且每当它接近一个打开的括号时，都会将该括号插入(推入即推入功能)到堆栈的顶部。 只要碰到一个右括号，就会用相应的右括号删除堆栈顶部的元素(或弹出即弹出功能)(因为一个开口和一个相应的右括号给出了空的堆栈)。 在遍历字符串的长度时，如果遇到除方括号以外的其他任何字符(打开或关闭)，那么它将不会以任何方式影响我们的堆栈。
In the end, the whole string has been iterated by its length times, then for the correct case our stack must be empty if it is not, then the brackets in the string entered are not balanced.
最后，整个字符串已按其长度倍数进行了迭代，然后在正确的情况下我们的堆栈必须为空(如果不是)，那么输入的字符串中的括号将不平衡。
Remeber the following examples:
请记住以下示例：
    ( ) : balanced brackets
) ( : unbalanced brackets
{ ( ) ( ) } : balanced brackets

See, in expression [(3+5)(12)] the brackets are correctly placed and give the result as 96.
请参见表达式[(3 + 5)(12)]中的括号正确放置，结果为96 。
Whereas in {[65-1))]2} the two closing brackets aren't balanced with corresponding opening circular brackets and use of such terms should be taken care of while solving complex mathematical equations.
而在[[[65-1))] 2}中 ，两个闭合括号不与相应的打开圆括号保持平衡，因此在解决复杂的数学方程式时应注意使用此类术语。
C ++程序检查平衡括号 (C++ program to check balanced parentheses)
//Updated by Anshuman Singh

#include <iostream> //main header file
#include <stack>
using namespace std;

void balance_parentheses();

int main()
{
int t;
cout << "Enter number of test cases:";
cin >> t;

for (int i = 0; i < t; i++) {
//calling of function for checking of brackets
balance_parentheses();
}

return 0;
}

void balance_parentheses()
{
stack<char> a;
string s;
cout << "Enter string may or may not containing parentheses:";
cin >> s;

int flag = 0; //flag is an arbitrary variable

for (int i = 0; i < s.length(); i++)
//for length of the string calculated by number of letters
{
if (s[i] == '{' || s[i] == '[' || s[i] == '(') {
//push function to enter terms in a stack
a.push(s[i]);
flag = 1;
}
if (!a.empty()) {
if (s[i] == '}') {
if (a.top() == '{')
// top of the stack
{
a.pop();
//pop function to delete terms from the top of array
continue;
}
else
break;
}
if (s[i] == ']') {
if (a.top() == '[') {
a.pop();
continue;
}
else
break;
}
if (s[i] == ')') {
if (a.top() == '(') {
a.pop();
continue;
}
else
break;
}
}
else {
break;
}
}

if ((a.empty()) && (flag == 1))
cout << "YES" << endl;
else
cout << "NO" << endl;
}

Output
输出量
Enter number of test cases:2
Enter string may or may not containing parentheses:}[])]
NO
Enter string may or may not containing parentheses:[]{}()
YES


翻译自: https://www.includehelp.com/data-structure-tutorial/check-for-balanced-parentheses-by-using-stacks-cpp-program.aspx程序如何检查堆栈溢出
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• ## 八种样本抽样方法介绍

万次阅读 多人点赞 2019-10-16 09:24:15
介绍 你肯定很熟悉以下情况：你下载了一个比较大的数据集，并开始分析并建立你的机器学习模型。...那么我们如何克服这个问题呢?是否有一种方法可以选择数据的子集并进行分析，并且该子集可以很好地表示整...

介绍
你肯定很熟悉以下情况：你下载了一个比较大的数据集，并开始分析并建立你的机器学习模型。当加载数据集时，你的计算机会爆出"内存不足"错误。
即使是最优秀的人也会遇到这种事。这是我们在数据科学中面临的最大障碍之一，在受计算限制的计算机上处​​理大量数据(并非所有人都拥有Google的资源实力!)。
那么我们如何克服这个问题呢?是否有一种方法可以选择数据的子集并进行分析，并且该子集可以很好地表示整个数据集?

这种方法称为抽样。我相信你在学校期间，甚至在你的职业生涯中，都会遇到这个名词很多次。抽样是合成数据子集并进行分析的好方法。但是，那我们只是随机取一个子集呢?
我们将在本文中进行讨论。我们将讨论八种不同类型的抽样技术，以及每种方法的使用场景。这是一篇适合初学者的文章，会介绍一些统计的知识

目录

什么是抽样?
为什么我们需要抽样?
抽样步骤
不同类型的抽样技术
概率抽样的类型
非概率抽样的类型

什么是抽样?
让我们从正式定义什么是抽样开始。

抽样是一种方法，它使我们能够基于子集(样本)的统计信息来获取总体信息，而无需调查所有样本。

上图完美地说明了什么是抽样。让我们通过一个例子更直观的进行理解。
我们想要找到Delhi这个城市所有成年男性的平均身高。Delhi的人口大约为3千万，男性大约为1500万(这些都是假想数据，不要当成实际情况了)。你可以想象，要找到Delhi所有男性的身高来计算平均身高几乎是不可能的。
我们不可能接触到所有男性，因此我们无法真正分析整个人口。那么，什么可以我们做的呢?我们可以提取多个样本，并计算所选样本中个体的平均身高。

但是，接下来我们又提出了一个问题，我们如何取样?我们应该随机抽样吗?还是我们必须问专家?
假设我们去篮球场，以所有职业篮球运动员的平均身高作为样本。这将不是一个很好的样本，因为一般来说，篮球运动员的身高比普通男性高，这将使我们对普通男性的身高没有正确的估计。
这里有一个解决方案，我们在随机的情况下随机找一些人，这样我们的样本就不会因为身高的不同而产生偏差。
为什么我们需要抽样?
我确定你在这一点上已经有了直觉的答案。
抽样是为了从样本中得出关于群体的结论，它使我们能够通过直接观察群体的一部分(样本)来确定群体的特征。

选择一个样本比选择一个总体中的所有个体所需的时间更少
样本选择是一种经济有效的方法
对样本的分析比对整个群体的分析更方便、更实用

抽样步骤
将概念形象化是在记忆的好方法。因此，这是一个以流程图形式逐步进行抽样的流程图!

让我们以一个有趣的案例研究为例，将这些步骤应用于执行抽样。几个月前，我们在印度举行了大选。你一定看过当时每个新闻频道的民意调查:

这些结果是根据全国9亿选民的意见得出的还是根据这些选民的一小部分得出的?让我们看看是怎么做的。
第一步

抽样过程的第一步是明确定义目标群体。

因此，为了进行民意调查，投票机构仅考虑18岁以上且有资格在人口中投票的人。
第二步
抽样框架(Sampling Frame)  –这是构成样本总体的个体列表。
因此，这个例子的抽样框架将是是名字出现在一个选区的所有投票人列表。
第三步
一般来说，使用概率抽样方法是因为每一张选票都有相等的价值。不考虑种姓、社区或宗教，任何人都可以被包括在样本中。不同的样品取自全国各地不同的地区。
第四步
样本量(Sample Size)-是指样本中所包含的个体的数量，这些个体的数量需要足量以对期望的准确度和精度进行推断。
样本量越大，我们对总体的推断就越准确。
在民意调查中，各机构试图让尽可能多的不同背景的人参与抽样调查，因为这有助于预测一个政党可能赢得的席位数量。
第五步
一旦确定了目标人群，抽样框架，抽样技术和样本数量，下一步就是从样本中收集数据。
在民意测验中，机构通常会向人民提出问题，例如他们要投票给哪个政党或前政党做了什么工作，等等。
根据答案，各机构试图解释选民投票给谁，以及一个政党要赢得多少席位。
不同类型的抽样技术
这里是另一个图解!这一个是关于我们可以使用的不同类型的采样技术:

概率抽样： 在概率抽样中，总体中的每个个体都有相等的被选中的机会。概率抽样给了我们最好的机会去创造一个真正代表总体的样本
非概率抽样：在非概率抽样中，所有元素被选中的机会都不相等。因此，有一个显著的风险，即最终得到一个不具代表性的样本，它不会产生可推广的结果

例如，假设我们的人口由20个人组成。每个个体的编号从1到20，并由特定的颜色(红色、蓝色、绿色或黄色)表示。在概率抽样中，每个人被选中的概率是1/20。
对于非概率抽样，这些概率是不相等的。一个人被选中的机会可能比别人大。现在我们对这两种抽样类型有了一定的了解，让我们分别深入了解每种抽样类型，并理解每种抽样的不同类型。

概率抽样的类型
简单随机抽样
这是你一定要遇到的一种抽样技术。在这里，每个人都是完全由随机选择的，人口中的每个成员都有被选择的机会。
简单的随机抽样可减少选择偏差。

这种技术的一大优点是它是最直接的概率抽样方法。但它有一个缺点，它可能不会选择特别多我们真正感兴趣的个体元素。蒙特卡罗方法采用重复随机抽样的方法对未知参数进行估计。
系统抽样
在这种类型的抽样中，第一个个体是随机选择的，其他个体是使用固定的“抽样间隔”选择的。让我们举一个简单的例子来理解这一点。
假设我们的总体大小是x，我们必须选择一个样本大小为n的样本，然后，我们要选择的下一个个体将是距离第一个个体的x/n个间隔。我们可以用同样的方法选择其余的。

假设，我们从第3个人开始，样本容量是5。因此，我们要选择的下一个个体将是(20/5)= 4，从第3个人开始，即7(3 4)，依此类推。
3、3 4=7、7 4=11、11 4=15、15 4=19 . 3、7、11、15、19

系统抽样比简单随机抽样更方便。然而，如果我们在人群中选择项目时存在一种潜在的模式，这也可能导致偏差(尽管这种情况发生的几率非常低)。
分层抽样
在这种类型的抽样中，我们根据不同的特征，如性别、类别等，把人口分成子组(称为层)。然后我们从这些子组中选择样本:

在这里，我们首先根据红、黄、绿、蓝等不同的颜色将我们的种群分成不同的子组。然后，从每一种颜色中，我们根据它们在人口中的比例选择一个个体。
当我们想要从总体的所有子组中得到表示时，我们使用这种类型的抽样。然而，分层抽样需要适当的人口特征的知识。

整群抽样
在整群抽样中，我们使用总体的子组作为抽样单位，而不是个体。全体样本被分为子组，称为群，并随机选择一个完整的群作为抽样样本。

在上面的例子中，我们将人口分为5个群。每个群由4个个体组成，我们在样本中选取了第4个群。我们可以根据样本大小包含更多的群。
当我们集中在一个特定领域或区域时，就会使用这种类型的抽样。
非概率抽样的类型
便利抽样
这可能是最简单的抽样方法，因为个人的选择是基于他们的可用性和参与意愿。
这里，假设编号为4、7、12、15和20的个体想要成为样本的一部分，因此，我们将把它们包含在样本中。

便利抽样容易产生显著的偏见，因为抽样可能不能代表诸如宗教或人口的性别等具体特征。

配额抽样
在这种抽样中，我们根据预先确定的总体特征来选择样本。考虑到我们必须为我们的样本我们选择一个倍数为4的个体:

因此，编号为4、8、12、16和20的个人已经为我们的样本保留。
在配额抽样中，选择的样本可能不是未考虑的人口特征的最佳代表。
判断抽样
这也称为选择性抽样。在选择要求参加者时，取决于专家判断。

假设，我们的专家认为，应该将编号为1、7、10、15和19的人作为我们的样本，因为它们可以帮助我们更好地推断人口。你可以想象，配额抽样同样也容易受到专家的偏见，不一定具有代表性。

雪球抽样
我很喜欢这种抽样方法。现有的人被要求推荐更多他们认识的人，这样样本的大小就会像滚雪球一样增加。当抽样框架难以识别时，这种采样方法是有效的。
在这里，我们随机选择了1个人作为样本，然后他推荐了6个人，6个人推荐了11个人，依此类推。
1-> 6-> 11-> 14-> 19

雪球抽样有很大的选择偏见风险，因为被引用的个体将与推荐他们的个体具有共同的特征。
结尾
在本文中，我们了解了抽样的概念，抽样所涉及的步骤以及不同类型的抽样方法。抽样在统计世界和现实世界中都有广泛的应用。
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• >  为什么要读这本书？  ① 该书是介于算法和教你如何操作软件之间的一本书，可以帮助你更好的使用Simulator的设置。  ② Simulator仿出的结果可靠不？精确不？是否收敛？应该如何处理，如何设置...4) 如何克服
<<Designers Guide to Spice and Spectre>> 为什么要读这本书？ ① 该书是介于算法和教你如何操作软件之间的一本书，可以帮助你更好的使用Simulator的设置。 ② Simulator仿出的结果可靠不？精确不？是否收敛？应该如何处理，如何设置？ ③ 读完这本书，你应该会： 1) Simulator如何计算结果？ 2) Simulator会产生何种错误？如何识别？ 3) 如何提高仿真精度？ 4) 如何克服不收敛的情况？ 5) 对于一些特殊电路，会产生什么错误？如何识别？ 6) 明白仿真器里设置convergence，error control的一些重要参数 7) 能知道仿真器的错误信息出在什么地方，如何解决？     DC分析 1. DC解的个数和特性 ① 电路的DC解可能不止一个 ② 仿真器没法自动判断解的稳定性，因此得到的解可能是稳定的，也可能是不稳定的 2. DC分析中，收敛最重要，其次是精度（因为只要收敛，一般精度够） 3. 现代电路软件组织方程组的方法：modern nodal analysis（节点分析方法） 4. 求解非线性方程的收敛准则 ① 牛顿更新收敛准则（update convergence criteria） ()()1,maxkknnnvvreltolvvabstol&#8722;&#8722;<&#8901;+ 这里()()()1,maxmax,kknnvvv&#8722;= ② 牛顿残余收敛准则（residue convergence criteria） ()(),maxknnfvreltolfiabstol<&#8901;+ 一般reltol=10-3, vabstol=1uV, iabstol=1pA 这里，两个准则都是必需的。如果节点阻抗低，则小电压引起大电流，因此残余收敛准则（处理的是电流）起作用；如果节点阻抗高，则小电流引起大电压，因此更新收敛准则（处理的是电压）起作用。 5. 牛顿迭代收敛的3个条件（这3个条件任何一条都可能不满足） ( &#8901; )连续可微；V(0)充分接近于V(×)；解V(×)是惟一的 6. 大电路收敛更困难 7. 3大问题：解不唯一（不止一个解），解不收敛（找不到解），解不精确。后面逐一寻找。 ① 解不惟一：Nodeset，Nodeforce（initial condition被用在nodeforce中），这里用到rforce。设置Gmin ② 解不收敛：使用nodesets；增加Gmin，iabstol，vabstol，reltol；增加迭代次数Maxiters；使用homotopy方法。 ③ 解不精确：减小Gmin（可以设为0），减小reltol，iabstol，vabstol 8. 解不惟一 &#8658; Jacobi matrix奇异，没法迭代 由于器件模型或者电路参数造成的解不惟一，spectre没办法查出来；由于拓扑结构造成的可以查出来。 9. 解不惟一如何解决？&#8658; Nodeset，Nodeforce（initial condition被用在nodeforce中） ④ Nodeset对DC和Transient都有作用，Nodeforce仅对DC有作用 ⑤ Nodeset仅作为收敛辅助用，如果电路有惟一解，它不影响该解的唯一性。而Nodeforce直接作为解在该节点的值，因此直接破坏了解的惟一性。事实上， Nodeforce产生的解是非平衡的。Nodeset产生的是平衡的。 10. gmin的作用：将非线性器件的端子上并联gmin的电阻，使得解唯一（让Jacobi距阵非奇异）。对于浮空节点，spectre自动将该节点连接电阻gmin到地。默认情况下gmin=1e-12 Ω-1 rforce的作用：对于nodeforce，nodesets，initial condition里面设置的电压，用一个理想电压源串联rforce然后偏置到该节点。默认情况下rforce=1 Ω 11. 当用牛顿方法求解失败（不收敛），改用homotopy方法（continuation方法）求解 ()(),fvλλ= ← 引入参数，让参数从0到1变化 几种通用方法：source stepping/gmin stepping/pseudo stepping/dptran source，gmin的方法会受到不连续，折回，分叉的影响，而dptran/ptran的方法虽然连续，但是加入的电容有可能使电路振荡。 12. DC不收敛怎么办？ ① 解决方法：diagnose=yes；使用nodeset；增加iabstol和gmin（可能会影响精度）；增加迭代次数maxiters；改变rforce；看restart=yes是否有效果；使用tran仿真来寻找DC点（请参考后面） ② 一般来说，当DC不收敛，而且不收敛不是由于拓扑结构，元件参数等原因引起的时候，采用的方法是逐渐的DC扫描某些参数（比如说source，gmin，bf，等等），或者是采用瞬态分析（扫描时间）。也就是所谓的连续性方法。 13. 如何改善DC的精度 ① 影响的原因2个：gmin和收敛准则： 1) 对于某些电路，利用节点上存储的电荷工作，节点希望它浮空，比如说电荷存储器件，不能容忍通过gmin损失的电荷，这种情况下，应该设置gmin=0。不过这样可能导致Jacobi距阵奇异。 2) 牛顿残余收敛准则针对的是KCL定律，相当于节点电流有一点的误差，不守恒。对于高阻抗节点，即是小的电流误差会导致很大电压误差 ② 解决方法：减小reltol（这是通用方法）同时保持iabstol和vabstol合理；使用nodeset；如果gmin影响则设置gmin=0 14. restarting from a previous solution（关于restart的设置问题） 仿真A 仿真B 初始值1------------->初始值2----------------> ① 如果初始值1是正确合理的，而仿真A改变了初始值1（比如说瞬态仿真），即2≠1，那么仿真B应该从1启动，因此必需设置restart=yes。典型的例子是先仿DC，再仿Tran，再仿AC。由于Tran改变了DC的工作点，因此AC仿真就不正确了（默认从2启动），此时再AC中要设置restart=yes（此时从1启动） ② 如果是扫描过程（比如说参数扫描寻找DC工作点），那么2才是合理需要的，因此仿真应该从2启动，因此设置restart=no（默认是no） 15. 极小的浮空电阻使得KCL不满足（absolute convergence criteria），再spice中，没有关于KCL的收敛准则，因此极不可靠。spectre两个都有，可靠

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• 如何克服软件危机 ：软件工程 消除软件危机的途径 对计算机软件正确认识。 推广使用开发软件成功的技术和方法，研究探索更好更有效的技术和方法，消除错误概念和做法。 开发和使用更好的软件工具。 对于时间、人员...
软件危机

软件危机是指在计算机软件的开发和维护过程中所遇到的一系列严重问题。
原因：技术原因（软件规模，复杂度），管理原因（缺乏理论指导过分依靠个人，对用户需求没有完整准确的认识）
如何克服软件危机 ：软件工程

消除软件危机的途径

对计算机软件正确认识。
推广使用开发软件成功的技术和方法，研究探索更好更有效的技术和方法，消除错误概念和做法。
开发和使用更好的软件工具。
对于时间、人员、资源等需要引入更加合理的管理措施。
软件工程正是从技术和管理两方面研究如何更好地开发和维护计算机软件的一门新兴学科。

无章法（个人英雄主义）==>工程项目管理模式（团队合作开发）

软件工程体系结构

主要目标：高效开发高质量软件，降低开发成本

统一建模语言（UML）

统一建模语言顾名思义它是一种语言，或者说是一种工具，而不是一种方法。
统一建模语言将软件开发中的语言表示与过程进行了分离，具有重要的功能：可视化（Visualization）、规格说明（Specification）、构造（Constructing）和文档化（Documenting）。
Kruchten的4+1视图：

逻辑视图
进程视图
开发视图
物理视图
用例视图

UML构成：

用例图：用于表示系统与使用者（或其他外部系统）之间的交互，也有助于将需求映射到系统。
活动图：用于表示系统中顺序和平行的活动。
类图：用于表示类、类型、接口及其间的关系。
对象图：用于表示类图中定义的类的对象实例，其配置对系统很重要。
顺序图：用于表示重要的对象之间互动顺序。
通信图：用于表示对象交互的方法和需要支持交互的连接。
时序图：用于表示重点对象之间的交互时间安排。
交互概况图：用于将顺序图、通信图和时序图收集到一起，以捕捉系统中发生的重要交互情况。
组成结构图：用于表示类或组件的内部，可以在特定的上下文中描述类间的关系。
组件图：用于表示系统内的重要组件和彼此间交互所用的接口。
包图：用于表示类与组件群组的分级组织。
状态机图：用于表示整个生命周期中对象的状态和可以改变状态的事件。
部署图：用于表示系统最终怎样被部署到真实的世界中。

软件工程开发方法

软件工程三个要素：方法、工具和过程。
方法是完成软件开发各项任务的技术，回答**“如何做”**；
工具是为方法的运用提供自动或半自动软件支撑环境，回答**“用什么做”**；
过程是为获得高质量的软件要完成的一系列任务的框架，规定完成各项任务步骤，回答**“如何控制、协调、保证质量”**。

1.传统方法

传统开发方法又称为结构化方法，是一种静态的思想。
生命周期模型
软件过程划分为若干个阶段
每个阶段有各自的任务
阶段之间有某种顺序性

2.面向对象方法

对象作为融合数据及在数据之上的操作行为的统一的软件构件。
把所有对象都划分成类(Class)。每个类都定义了一组数据和一组操作。
按照父类(或称为基类)与子类(或称为派生类)的关系，把若干个相关类组成一个层次结构的系统(也称为类等级)。在类等级中，下层派生类自动拥有上层基类中定义的数据和操作，称为继承。
对象彼此间仅能通过发送消息互相联系－封装性。
特点：

面向对象方法学的出发点和基本原则，是尽可能模拟人类习惯的思维方式。
用面向对象方法学开发软件的过程，是一个主动地多次反复迭代的演化过程。
概念和表示方法上的一致性，阶段间平滑（无缝）过渡。
特殊到一般的归纳思维过程；一般到特殊的演绎思维过程。（继承的思想）
最终产品中的对象与现实世界中的实体相对应，降低了复杂性，提高了可理解性，简化了软件的开发和维护工作。
对象是相对独立的实体，容易在软件产品中重复使用，促进了软件重用。
面用对象方法特有的继承性，也进一步提高了面向对象软件的可重用性。


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• 1. 算法的计算量的大小称为计算的（B ）。【北京邮电大学2000 二、3 （20/8分）】 A．效率 B. 复杂性 C. 现实性 D. 难度 2. 算法的时间复杂度取决于（C ）【中科院计算所 1998 二、1 （2分）】 A．问题的规模 B. ...
• 8.1.4 计算(MDX脚本或计算成员) 176 8.2 使用多维数据集和维度属性 179 8.2.1 时间智能 181 8.2.2 SCOPE关键字 181 8.2.3 账户智能和一元运算符定义 182 8.2.4 其他向导选项 185 8.2.5 货币换算 185 8.3 高级多维...
• 8.1.4 计算(MDX脚本或计算成员) 176 8.2 使用多维数据集和维度属性 179 8.2.1 时间智能 181 8.2.2 SCOPE关键字 181 8.2.3 账户智能和一元运算符定义 182 8.2.4 其他向导选项 185 8.2.5 货币换算 185 8.3 高级多维...
• 8.1.4 计算(MDX脚本或计算成员) 176 8.2 使用多维数据集和维度属性 179 8.2.1 时间智能 181 8.2.2 SCOPE关键字 181 8.2.3 账户智能和一元运算符定义 182 8.2.4 其他向导选项 185 8.2.5 货币换算 185 8.3 高级多维...
• 8.1.4 计算(MDX脚本或计算成员) 176 8.2 使用多维数据集和维度属性 179 8.2.1 时间智能 181 8.2.2 SCOPE关键字 181 8.2.3 账户智能和一元运算符定义 182 8.2.4 其他向导选项 185 8.2.5 货币换算 185 8.3 高级多维...