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基础编程Fundamental of Programming涉及的任务包括:分析、生成算法、剖析算法的准确性和资源消耗,以及算法的实现(通常用选定的编程语言,通常称为编码)。程序的源代码是用程序员可以理解的一种或多种语言编写的,而不是由中央处理单元直接执行的机器代码。编程的目的是找到一个指令序列,在计算机上自动执行一项任务(可以像操作系统一样复杂),通常是为了解决一个特定的问题。因此,熟练的编程通常需要几个不同学科的专业知识,包括应用领域的知识、专门的算法和形式逻辑。

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计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|Analysis of an Algorithm

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Let us now apply some of the techniques of the preceding sections to the study of a typical algorithm.

Algorithm M (Find the maximum). Given $n$ elements $X[1], X[2], \ldots, X[n]$, we will find $m$ and $j$ such that $m=X[j]=\max _{1 \leq i \leq n} X[i]$, where $j$ is the largest index that satisfies this relation.

M1. [Initialize.] Set $j \leftarrow n, k \leftarrow n-1, m \leftarrow X[n]$. (During this algorithm we will have $m=X[j]=\max _{k<i \leq n} X[i]$.)
M2. [All tested?] If $k=0$, the algorithm terminates.
M3. [Compare.] If $X[k] \leq m$, go to M5.
M4. [Change $m$.] Set $j \leftarrow k, m \leftarrow X[k]$. (This value of $m$ is a new current maximum.)
M5. [Decrease $k$. .] Decrease $k$ by one and return to M2. I
This rather obvious algorithm may seem so trivial that we shouldn’t bother to analyze it in detail; but it actually makes a good demonstration of the way in which more complicated algorithms may be studied. Analysis of algorithms is quite important in computer programming, because there are usually several algorithms available for a particular application and we would like to know which is best.

计算机代写|基础编程代写Fundamental of Programming代考|Asymptotic Representations

We often want to know a quantity approximately, instead of exactly, in order to compare it to another. For example, Stirling’s approximation to $n$ ! is a useful representation of this type, when $n$ is large, and we have also made use of the fact that $H_n \approx \ln n+\gamma$. The derivations of such asymptotic formulas generally involve higher mathematics, although in the following subsections we will use nothing more than elementary calculus to get the results we need.
*1.2.11.1. The $O$-notation. Paul Bachmann introduced a very convenient notation for approximations in his book Analytische Zahlentheorie (1894). It is the $O$-notation, which allows us to replace the ” $”$ sign by “=” and to quantify the degree of accuracy; for example,
$$
H_n=\ln n+\gamma+O\left(\frac{1}{n}\right) .
$$
(Read, “H sub $n$ equals the natural $\log$ of $n$ plus Euler’s constant [pronounced ‘Oiler’s constant’] plus big-oh of one over $n . “)$

In general, the notation $O(f(n))$ may be used whenever $f(n)$ is a function of the positive integer $n$; it stands for a quantity that is not explicitly known, except that its magnitude isn’t too large. Every appearance of $O(f(n))$ means precisely this: There are positive constants $M$ and $n_0$ such that the number $x_n$ represented by $O(f(n))$ satisfies the condition $\left|x_n\right| \leq M|f(n)|$, for all integers $n \geq n_0$. We do not say what the constants $M$ and $n_0$ are, and indeed those constants are usually different for each appearance of $O$.

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基础编程代写

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算法M(求最大值)。给定$n$元素$X[1], X[2], \ldots, X[n]$,我们将找到$m$和$j$,使得$m=X[j]=\max _{1 \leq i \leq n} X[i]$,其中$j$是满足此关系的最大索引。

m1。[初始化]设置$j \leftarrow n, k \leftarrow n-1, m \leftarrow X[n]$。(在这个算法中,我们将有$m=X[j]=\max _{k M5。
m4。[修改$m$ .]设置$j \leftarrow k, m \leftarrow X[k]$。(这个值$m$是一个新的当前最大值。)
m5。[减少$k$ . .]减少$k$ 1,返回M2。我
这个相当明显的算法可能看起来很微不足道,我们不应该费心去详细分析它;但它实际上很好地展示了如何研究更复杂的算法。算法分析在计算机编程中非常重要,因为通常有几种算法可用于特定的应用,我们想知道哪一种是最好的。

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为了与另一个量进行比较,我们常常想知道一个量的近似值,而不是精确值。例如,斯特林近似$n$ !是这种类型的一个有用的表示,当$n$很大时,我们也利用了$H_n \approx \ln n+\gamma$。这种渐近公式的推导通常涉及高等数学,尽管在接下来的小节中,我们将只使用初等微积分来得到我们需要的结果。
*1.2.11.1。$O$ -符号。保罗·巴赫曼在他的《分析理论》(1894)一书中介绍了一种非常方便的近似符号。它是$O$ -符号,它允许我们用“=”代替“$”$”符号,并量化精确度;例如,
$$
H_n=\ln n+\gamma+O\left(\frac{1}{n}\right) .
$$
(读:“H sub $n$等于$n$的自然$\log$加上欧拉常数[读作’Oiler’常数]加上1 /的大oh $n . “)$

一般来说,只要$f(n)$是正整数$n$的函数,就可以使用$O(f(n))$符号;它代表一个不明确知道的量,除了它的大小不是太大。每次出现$O(f(n))$都意味着:对于所有整数$n \geq n_0$, $O(f(n))$表示的数字$x_n$满足条件$\left|x_n\right| \leq M|f(n)|$,存在正常数$M$和$n_0$。我们没有说常数$M$和$n_0$是什么,事实上,这些常数对于$O$的每次出现通常是不同的。

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微观经济学代写

微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。

线性代数代写

线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。

博弈论代写

现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。

微积分代写

微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。

它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。

计量经济学代写

什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。

根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。

MATLAB代写

MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。

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