基本實現(xiàn)方法(算法的實現(xiàn)方法有幾種)
1.算法的實現(xiàn)方法有幾種
但是可以分類。
以下是我查到的資料
算法可大致分為基本算法、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的算法、數(shù)論與代數(shù)算法、計算幾何的算法、圖論的算法、動態(tài)規(guī)劃以及數(shù)值分析、加密算法、排序算法、檢索算法、隨機化算法、并行算法。
算法可以宏泛的分為三類：
有限的，確定性算法 這類算法在有限的一段時間內(nèi)終止。他們可能要花很長時間來執(zhí)行指定的任務(wù)，但仍將在一定的時間內(nèi)終止。這類算法得出的結(jié)果常取決于輸入值。
有限的，非確定算法 這類算法在有限的時間內(nèi)終止。然而，對于一個（或一些）給定的數(shù)值，算法的結(jié)果并不是唯一的或確定的。
無限的算法 是那些由于沒有定義終止定義條件，或定義的條件無法由輸入的數(shù)據(jù)滿足而不終止運行的算法。通常，無限算法的產(chǎn)生是由于未能確定的定義終止條件。
算法設(shè)計與分析的基本方法 1.遞推法
2.遞歸遞歸指的是一個過程：函數(shù)不斷引用自身，直到引用的對象已知
3.窮舉搜索法
窮舉搜索法是對可能是解的眾多候選解按某種順序進行逐一枚舉和檢驗，并從眾找出那些符合要求的候選解作為問題的解。
4.貪婪法貪婪法是一種不追求最優(yōu)解，只希望得到較為滿意解的方法。貪婪法一般可以快速得到滿意的解，因為它省去了為找最優(yōu)解要窮盡所有可能而必須耗費的大量時間。貪婪法常以當前情況為基礎(chǔ)作最優(yōu)選擇，而不考慮各種可能的整體情況，所以貪婪法不要回溯。
5.分治法把一個復雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題，再把子問題分成更小的子問題……直到最后子問題可以簡單的直接求解，原問題的解即子問題的解的合并。
6.動態(tài)規(guī)劃法
動態(tài)規(guī)劃是一種在數(shù)學和計算機科學中使用的，用于求解包含重疊子問題的最優(yōu)化問題的方法。其基本思想是，將原問題分解為相似的子問題，在求解的過程中通過子問題的解求出原問題的解。動態(tài)規(guī)劃的思想是多種算法的基礎(chǔ)，被廣泛應用于計算機科學和工程領(lǐng)域。
7.迭代法迭代是數(shù)值分析中通過從一個初始估計出發(fā)尋找一系列近似解來解決問題（一般是解方程或者方程組）的過程，為實現(xiàn)這一過程所使用的方法統(tǒng)稱為迭代法。
2.科學研究中的基本方法有哪些
現(xiàn)代自然
科學
研究方法
自然科學方法論實質(zhì)上是哲學上的方法論原理在各門具體的自然科學中的應用。作為科學，它本身又構(gòu)成了一門軟科學，它是為各門具體自然科學提供方法、原則、手段、途徑的最一般的科學。自然科學作為一種高級復雜的知識形態(tài)和認識形式，是在人類已有知識的基礎(chǔ)上，利用正確的思維方法、研究手段和一定的實踐活動而獲得的，它是人類智慧和創(chuàng)造性勞動的結(jié)晶。因此，在科學研究、科學發(fā)明和發(fā)現(xiàn)的過程中，是否擁有正確的科學研究方法，是能否對科學事業(yè)作出貢獻的關(guān)鍵。正確的科學方法可以使研究者根據(jù)科學發(fā)展的客觀規(guī)律，確定正確的研究方向；可以為研究者提供研究的具體方法；可以為科學的新發(fā)現(xiàn)、新發(fā)明提供啟示和借鑒。因此現(xiàn)代科學研究中尤其需要注重科學方法論的研究和利用，這也就是我們要強調(diào)指出的一個問題。
一、科學實驗法
科學實驗、生產(chǎn)實踐和社會實踐并稱為人類的三大實踐活動。實踐不僅是理論的源泉，而且也是檢驗理論正確與否的惟一標準，科學實驗就是自然科學理論的源泉和檢驗標準。特別是現(xiàn)代自然科學研究中，任何新的發(fā)現(xiàn)、新的發(fā)明、新的理論的提出都必須以能夠重現(xiàn)的實驗結(jié)果為依據(jù)，否則就不能被他人所接受，甚至連發(fā)表學術(shù)論文的可能性都會被取締。即便是一個純粹的理論研究者，他也必須對他所關(guān)注的實驗結(jié)果，甚至實驗過程有相當深入的了解才行。因此，可以說，科學實驗是自然科學發(fā)展中極為重要的活動和研究方法。
（一）科學實驗的種類
科學實驗有兩種含義：一是指探索性實驗，即探索自然規(guī)律與創(chuàng)造發(fā)明或發(fā)現(xiàn)新東西的實驗，這類實驗往往是前人或他人從未做過或還未完成的研究工作所進行的實驗；二是指人們?yōu)榱藢W習、掌握或教授他人已有科學技術(shù)知識所進行的實驗，如學校中安排的實驗課中的實驗等。實際上兩類實驗是沒有嚴格界限的，因為有時重復他人的實驗，也可能會發(fā)現(xiàn)新問題，從而通過解決新問題而實現(xiàn)科技創(chuàng)新。但是探索性實驗的創(chuàng)新目的明確，因此科技創(chuàng)新主要由這類實驗獲得。
從另一個角度，又可把科學實驗分為以下類型。
定性實驗：判定研究對象是否具有某種成分、性質(zhì)或性能；結(jié)構(gòu)是否存在；它的功效、技術(shù)經(jīng)濟水平是否達到一定等級的實驗。一般說來，定性實驗要判定的是“有”或“沒有”、“是”或“不是”的，從實驗中給出研究對象的一般性質(zhì)及其他事物之間的聯(lián)系等初步知識。定性實驗多用于某項探索性實驗的初期階段，把注意力主要集中在了解事物本質(zhì)特性的方面，它是定量實驗的基礎(chǔ)和前奏。
定量實驗：研究事物的數(shù)量關(guān)系的實驗。這種實驗側(cè)重于研究事物的數(shù)值，并求出某些因素之間的數(shù)量關(guān)系，甚至要給出相應的計算公式。這種實驗主要是采用物理測量方法進行的，因此可以說，測量是定量實驗的重要環(huán)節(jié)。定量實驗一般為定性實驗的后續(xù)，是為了對事物性質(zhì)進行深入研究所應該采取的手段。事物的變化總是遵循由量變到質(zhì)變，定量實驗也往往用于尋找由量變到質(zhì)變關(guān)節(jié)點，即尋找度的問題。
驗證性實驗：為掌握或檢驗前人或他人的已有成果而重復相應的實驗或驗證某種理論假說所進行的實驗。這種實驗也是把研究的具體問題向更深層次或更廣泛的方面發(fā)展的重要探索環(huán)節(jié)。
結(jié)構(gòu)及成分分析實驗：它是測定物質(zhì)的化學組分或化合物的原子或原子團的空間結(jié)構(gòu)的一種實驗。實際上成分分析實驗在醫(yī)學上也經(jīng)常采用，如血、尿、大便的常規(guī)化驗分析和特種化驗分析等。而結(jié)構(gòu)分析則常用于有機物的同分異構(gòu)現(xiàn)象的分析。
對照比較實驗：指把所要研究的對象分成兩個或兩個以上的相似組群。其中一個組群是已經(jīng)確定其結(jié)果的事物，作為對照比較的標準，稱為“對照組”，讓其自然發(fā)展。另一組群是未知其奧秘的事物，作為實驗研究對象，稱為實驗組，通過一定的實驗步驟，判定研究對象是否具有某種性質(zhì)。這類實驗在生物學和醫(yī)學研究中是經(jīng)常采用的，如實驗某種新的醫(yī)療方案或藥物及營養(yǎng)晶的作用等。
相對比較實驗：為了尋求兩種或兩種以上研究對象之間的異同、特性等而設(shè)計的實驗。即把兩種或兩種以上的實驗單元同時進行，并作相對比較。這種方法在農(nóng)作物雜交育種過程中經(jīng)常采用，通過對比，選擇出優(yōu)良品種。
3.實現(xiàn)自己的目標的方法有那些
每個人都有目標，目標有大有小有難的也有容易的，發(fā)現(xiàn)現(xiàn)實中有些人設(shè)定的一個目標，但具備愚公移山的精神最終實現(xiàn)了他的夢想。
目標需要數(shù)字化，具體到每年每月每天的日常細節(jié)，用詳盡的計劃做步步為贏的行動，是實現(xiàn)所有目標的保證。執(zhí)著的信念是通向成功的源源不斷的動力。
每天學習新知識豐富自己永遠是通向成功的捷徑。培養(yǎng)成功的習慣，去完成那些短期內(nèi)可以實現(xiàn)的目標。
讓自己感受到成功實現(xiàn)目標帶來的快感。從此建立自信讓成功成為習慣。
成功的習慣導致積極的行動，積極的行動導致成功的結(jié)果。無數(shù)次的挑戰(zhàn)才到達一個新的境界，沒有人能隨隨便便實現(xiàn)自己的夢想，實現(xiàn)夢想是一個多么美好的事情，通往夢想道路曲折困難。
與積極的人為伍，積極的人是太陽，傳遞能量和希望。尋找你身邊那些積極熱情的人加入他們的隊伍中去吧。
近朱者赤近墨者黑，你會慢慢的變得樂觀和自信充滿能量去實現(xiàn)自己的夢想。
4.實現(xiàn)計數(shù)與定時的基本方法有哪些
標準
內(nèi)部有2個定時器/計數(shù)器 分別是T0和T1。每個定時器有4種工作方式，
方式0:13位定時計數(shù)方式，最大計數(shù)值為2^13=8192，定時8192個機器周期。此方式已經(jīng)不再用了，是為了和以前的單片機兼容，學初者不用掌握。
方式1:16位定時計數(shù)方式，最大計數(shù)值為2^16=65536，定時65536個機器周期。此方式可實現(xiàn)最大的定時時間和最大計數(shù)次數(shù)。是最常用方式之一。
方式2:8位自動重裝計數(shù)方式，最大計數(shù)值為2^8=256，定時256個機器周期。此方式工作時定時或計數(shù)到了不用重裝初值，精度較高。另外在串口通訊時常用此方式。是最常用方式之一。
方式3：特殊工作方式。將定時器0分成兩個8位功能不全的定時計數(shù)器，要占用T1部分功能。也不常用
通過選擇TMOD中的M0=0,M1=0 為方式0 ,M0=1,M1=0為方式1,M0=0,M1=1為方式2,M0=1,M1=1為方式3.
5.柵格化的基本實現(xiàn)方法
最基礎(chǔ)的柵格化算法將多邊形表示的三維場景渲染到二維表面。多邊形由三角形的集合表示，三角形由三維空間中的三個頂點表示。在最簡單的實現(xiàn)形式中，柵格化工具將頂點數(shù)據(jù)映射到觀察者顯示器上對應的二維坐標點，然后對變換出的二維三角形進行合適的填充。 一旦三角形頂點轉(zhuǎn)換到正確的二維位置之后，這些位置可能位于觀察窗口之外，也可能位于屏幕之內(nèi)。裁剪就是對三角形進行處理以適合顯示區(qū)域的過程。
最常用的技術(shù)是Sutherland-Hodgeman裁剪算法。在這種方法中，每次測試每個圖像平面的四條邊，對于每個邊測試每個待渲染的點。如果該點位于邊界之外，就剔除該點。對于與圖像平的面邊相交的三角形邊，即邊的一個頂點位于圖像內(nèi)部一個位于外部，那么就在交叉點插入一個點并且移除外部的點。 傳統(tǒng)的柵格化過程的最后一步就是填充圖像平面中的二維三角形，這個過程就是掃描變換。
第一個需要考慮的問題就是是否需要繪制給定的像素。一個需要渲染的像素必須位于三角形內(nèi)部、必須未被裁掉，并且必須未被其它像素遮擋。有許多算法可以用于在三角形內(nèi)進行填充，其中最流行的方法是掃描線算法。
由于很難確定柵格化引擎是否會從前到后繪制所有像素，因此必須要有一些方法來確保離觀察者較近的像素不會被較遠的像素所覆蓋。最為常用的一種方法是深度緩存，深度緩存是一個與圖像平面對應的保存每個像素深度的二維數(shù)組。每個像素進行繪制的時候都要更新深度緩存中的深度值，每個新像素在繪制之前都要檢查深度緩存中的深度值，距離觀察者較近的像素就會繪制，而距離較遠的都被舍棄。
為了確定像素顏色，需要進行紋理或者濃淡效果計算。紋理圖是用于定義三角形顯示外觀的位圖。每個三角形頂點除了位置坐標之外都與紋理以及二維紋理坐標 （u,v） 發(fā)生關(guān)聯(lián)。每次渲染三角形中的像素的時候，都必須在紋理中找到對應的紋素，這是根據(jù)在屏幕上像素與頂點的距離在與紋理坐標相關(guān)聯(lián)的三角形頂點之間插值完成的。在透視投影中，插值是在根據(jù)頂點深度分開的紋理坐標上進行的，這樣做就可以避免透視縮減（perspective foreshortening）問題。
在確定像素最終顏色之前，必須根據(jù)場景中的所有光源計算像素上的光照。在場景中通常有三種類型的光源。定向光是在場景中按照一個固定方向傳輸并且強度保持不變的光。在現(xiàn)實生活中，由于太陽距離遙遠所以在地球上的觀察者看來是平行光線并且其衰減微乎其微，所以太陽光可以看作是定向光。點光源是從空間中明確位置向所有方向發(fā)射光線的光源。在遠距離的物體上的入射光線會有衰減。最后一種是聚光燈，如同現(xiàn)實生活中的聚光燈一樣，它有一個明確的空間位置、方向以及光錐的角度。另外，經(jīng)常在光照計算完成之后添加一個環(huán)境光值以補償光柵化無法正確計算的全局照明效果。
有許多可以用于光柵化的濃淡算法。所有的濃淡處理算法都必須考慮與光源的距離以及遮蔽物體法向量與光照入射角。最快的算法讓三角形中的所有像素使用同樣的亮度，但是這種方法無法生成平滑效果的表面。另外也可以單獨計算頂點的亮度，然后繪制內(nèi)部像素的時候?qū)旤c亮度進行插值。速度最慢也最為真實的實現(xiàn)方法是單獨計算每點的亮度。常用的濃淡模型有 Gouraud shading 和 Phong shading。
6.常見的基本教學方法有哪些
我國中小學常用的教學方法有：
1）講授法
講授法是教師通過口頭語言向?qū)W生傳授知識的方法。講授法包括講述法、講解法、講讀法和講演法。教師運用各種教學方法進行教學時，大多都伴之以講授法。這是當前我國最經(jīng)常使用的一種教學方法。
2）談?wù)摲?/p>
談?wù)摲ㄒ嘟袉柎鸱?。它是教師按一定的教學要求向?qū)W生提出問題，要求學生回答，并通過問答的形式來引導學生獲取或鞏固知識的方法。談?wù)摲ㄌ貏e有助于激發(fā)學生的思維，調(diào)動學習的積極性，培養(yǎng)他們獨立思考和語言表述的能力。初中，尤其是小學低年級常用談?wù)摲ā?/p>
談?wù)摲煞謴土曊勗捄蛦l(fā)談話兩種。復習談話是根據(jù)學生已學教材向?qū)W生提出一系列問題，通過師生問答形式以幫助學生復習、深化、系統(tǒng)化已學的知識。啟發(fā)談話則是通過向?qū)W生提出來思考過的問題，一步一步引導他們?nèi)ド钊胨伎己吞饺⌒轮R。
3）演示法
演示教學是教師在教學時，把實物或直觀教具展示給學生看，或者作示范性的實驗，通過實際觀察獲得感性知識以說明和印證所傳授知識的方法。
演示教學能使學生獲得生動而直觀的感性知識，加深對學習對象的印象，把書本上理論知識和實際事物聯(lián)系起來，形成正確而深刻的概念；能提供一些形象的感性材料，引起學習的興趣，集中學生的注意力，有助于對所學知識的深入理解、記憶和鞏固；能使學生通過觀察和思考，進行思維活動，發(fā)展觀察力、想象力和思維能力。
4）練習法
練習法是學生在教師的指導下，依靠自覺的控制和校正，反復地完成一定動作或活動方式，借以形成技能、技巧或行為習慣的教學方法。從生理機制上說，通過練習使學生在神經(jīng)系統(tǒng)中形成一定的動力定型，以便順利地、成功地完成某種活動。練習在各科教學中得到廣泛的應用，尤其是工具性學科（如語文、外語、數(shù)學等）和技能性學科（如體育、音樂、美術(shù)等）。練習法對于鞏固知識，引導學生把知識應用于實際，發(fā)展學生的能力以及形成學生的道德品質(zhì)等方面具有重要的作用。
5）讀書指導法
讀書指導法是教師指導學生通過閱讀教科書、參考書以獲取知識或鞏固知識的方法。學生掌握書本知識，固然有賴于教師的講授，但還必須靠他們自己去閱讀、領(lǐng)會，才能消化、鞏固和擴大知識。特別是只有通過學生獨立閱讀才能掌握讀書方法，提高自學能力，養(yǎng)成良好的讀書習慣。
6）課堂討論法
課堂討論法是在教師的指導下，針對教材中的基礎(chǔ)理論或主要疑難問題，在學生獨立思考之后，共同進行討論、辯論的教學組織形式及教學方法，可以全班進行，也可分大組進行。
7）實驗法
實驗法是學生在教師的指導下，使用一定的設(shè)備和材料，通過控制條件的操作過程，引起實驗對象的某些變化，從觀察這些現(xiàn)象的變化中獲取新知識或驗證知識的教學方法。在物理、化學、生物、地理和自然常識等學科的教學中，實驗是一種重要的方法。一般實驗是在實驗室、生物或農(nóng)業(yè)實驗園地進行的。有的實驗也可以在教室里進行。實驗法是隨著近代自然科學的發(fā)展興起的?，F(xiàn)代科學技術(shù)和實驗手段的飛躍發(fā)展，使實驗法發(fā)揮越來越大的作用。通過實驗法，可以使學生把一定的直接知識同書本知識聯(lián)系起來，以獲得比較完全的知識，又能夠培養(yǎng)他們的獨立探索能力、實驗操作能力和科學研究興趣。它是提高自然科學有關(guān)學科教學質(zhì)量不可缺少的條件。
8）啟發(fā)法
啟發(fā)教學可以由一問一答、一講一練的形式來體現(xiàn)；也可以通過教師的生動講述使學生產(chǎn)生聯(lián)想，留下深刻印象而實現(xiàn)。所以說，啟發(fā)性是一種對各種教學方法和教學活動都具有的指導意義的教學思想，啟發(fā)式教學法就是貫徹啟發(fā)性教學思想的教學法。也就是說，無論什么教學方法，只要是貫徹了啟發(fā)教學思想的，都是啟發(fā)式教學法，反之，就不是啟發(fā)式教學法。
9）實習法
實習法就是教師根據(jù)教學大綱的要求，在校內(nèi)外組織學生實際的學習操作活動，將書本知識應用于實際的一種教學方法。這種方法能很好地體現(xiàn)理論與實際相結(jié)合的精神，對培養(yǎng)學生分析問題和解決問題能力，特別是實際操作本領(lǐng)具有重要意義。實習法，在自然科學各門學科和職業(yè)教育中占有重要的地位。這種方法和實驗方法比較起來，雖有很多類似的地方，但它在讓學生獲得直接知識，驗證和鞏固所學的書本知識，培養(yǎng)學生從事實際工作的技能和技巧以及能力等方面，卻有其特殊的作用。
7.人工智能的實現(xiàn)方法有哪些
人工智能在計算機上實現(xiàn)時有2種不同的方式：
一種是采用傳統(tǒng)的編程技術(shù)，使系統(tǒng)呈現(xiàn)智能的效果，而不考慮所用方法是否與人或動物機體所用的方法相同。這種方法叫工程學方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些領(lǐng)域內(nèi)作出了成果，如文字識別、電腦下棋等。
另一種是模擬法（MODELING APPROACH），它不僅要看效果，還要求實現(xiàn)方法也和人類或生物機體所用的方法相同或相類似。
遺傳算法（GENERIC ALGORITHM，簡稱GA）和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，簡稱ANN）均屬后一類型。遺傳算法模擬人類或生物的遺傳-進化機制，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是模擬人類或動物大腦中神經(jīng)細胞的活動方式。為了得到相同智能效果，兩種方式通常都可使用。采用前一種方法，需要人工詳細規(guī)定程序邏輯，如果游戲簡單，還是方便的。如果游戲復雜，角色數(shù)量和活動空間增加，相應的邏輯就會很復雜（按指數(shù)式增長），人工編程就非常繁瑣，容易出錯。而一旦出錯，就必須修改原程序，重新編譯、調(diào)試，最后為用戶提供一個新的版本或提供一個新補丁，非常麻煩。采用后一種方法時，編程者要為每一角色設(shè)計一個智能系統(tǒng)（一個模塊）來進行控制，這個智能系統(tǒng)（模塊）開始什么也不懂，就像初生嬰兒那樣，但它能夠?qū)W習，能漸漸地適應環(huán)境，應付各種復雜情況。這種系統(tǒng)開始也常犯錯誤，但它能吸取教訓，下一次運行時就可能改正，至少不會永遠錯下去，用不到發(fā)布新版本或打補丁。利用這種方法來實現(xiàn)人工智能，要求編程者具有生物學的思考方法，入門難度大一點。但一旦入了門，就可得到廣泛應用。由于這種方法編程時無須對角色的活動規(guī)律做詳細規(guī)定，應用于復雜問題，通常會比前一種方法更省力。
