fifo算法例题？

一、fifo算法例题？

数据速率小于写数据的速率时，为了防止数据丢失，我们需要用fifo缓冲数据，计算fifo大小也是面试常考的点之一。

只有突发传输过程fifo深度才有意义，若连续的写和读，且写速率大于读速率，那不管fifo有多深，都会被填满。

确定fifo的深度，关键在于计算突发读写时间内有多少个数据没有被读走，也就是说fifo最小深度等于没有读走的数据个数。

二、dda算法例题？

这次我们要学的是直线的生成算法。

**简单来说就是画一条从(x1, y1)到(x2, y2)的直线，实质上是一个发现最佳逼近直线的像素序列，并填入色彩数据的过程。这过程也称为直线光栅化。

直线光栅化，首先我们要保证三个特点：

连续性

粗细、亮度要均匀

像素逼近待画直线

直线的生成算法步骤：先要确定像素序列→确定像素点的坐标

我们先来看看最常见的方法：DDA算法(数字微分分析式算法)

1、首先设(x1, y1)和(x2, y2)分别为所求直线的起点和终点坐标然后分别设x的增量和y的增量dx=(x2-x1)dy=(y2-y1)

2、dy为y的增量，dx为x的增量，那么直线的斜率m为

然后又因为直线中每一点坐标可由前一点坐标变化一个增量(Dx,Dy)，所以我们又可以得到：

3、接着，我们要比较x2－ x1和y2 － y1，选择其中较大者，作为点前进的方向(假设x2－ x1较大)取该方向上的增量为一个像素单位(Dx=1)然后利用公式计算另一个方向的增量(Dy=Dx·m=m)。通过递推公式，把每次计算出的

经取整后输出，则可生成直线。

接着我们来看下代码：

#include <graphics.h> // 就是需要引用这个图形库 #include <conio.h> void DDA(int x1,int y1,int x2,int y2); void main() { initgraph(500, 500); //窗口大小 DDA(0,0,300,500); getch(); // 按任意键继续 closegraph(); // 关闭图形界面 } void DDA(int x1,int y1,int x2,int y2) { double m=0.0; int dx=x2-x1; int dy=y2-y1; double x=0.0,y=0.0; if(dx!=0) { m=(double)dy/dx; if(m<=1) { y=(double)y1; for(x=(double)x1;x<=x2;x++) { putpixel((int)x,(int)y+0.5,WHITE); y+=m; } } else { x=x1; m=1/m; for(y=y1;y<=y2;y++) { putpixel((int)x+0.5,y,WHITE); x+=m; } } } else { x=x1; for(y=y1;y1<=y2;y++) { putpixel(x,y,WHITE); } } }

三、elgamal算法例题？

ElGamal算法是一种常见加密算法, 与Diffie-Hellman算法有密切关联。

该算法安全性依赖于计算有限域上离散对数难题：求解离散对数(目前)是困难的,其逆运算指数运算简单。

算法思路:

假设有2个用户Alice 和 Bob，Bob欲使用ElGamal加密算法向Alice发送信息。对于Alice,首先要选择一个素数q, α是素数q的本原根。 [本原根的概念对应模q乘法群(需循环群)中的生成元。

Alice产生一个

,

∈(1, q - 1)

计算

=

mod q

A的私钥为

, 公钥为 {q, α,

}

公钥存在于某个可信公开中心目录,任何用户都可访问对于Bob, 首先去上述中心目录访问得Alice的公钥 {q, α,

}

然后将自己欲发送的明文M, (M ∈ [1, q - 1]）洗干净备好。

选一个随机整数k, k ∈ [1, q - 1]

计算可解密自己密文的秘钥 PrivateK =

mod q

C1 =

mod q , C2 = PrivateK * M mod q

明文对发送给Alice

Alice收到明文对：

PrivateK =

mod

M = C2 *

mod q

到这里..发现算法大多就是一些乘法,求幂之类的运算。剩下个关键内容就是如何寻找素数p的本原根，或者说如何找有限域GF(p)中的生成元。

我们在群这个概念里讨论。

p是素数，令Zp = {1, 2, 3, ..., p - 1},因为考虑乘法，去掉了0元素。

2个定理：

Euler定理：设P和a是互素的两个整数，则有aφ(p)＝1 mod p

拉格朗日定理: 设 G 是有限群， H 是 G 的子群,|H| 整除 |G|

回顾这样2个概念：设G是群, a∈G, 使得等式ak = e成立的最小整数k称为元素a的阶。而群的阶是指该群中的元素个数。值得留意的是，以某个生成元去生成某个子群，该子群的阶就是该元素的阶(当然了）。

因Zp中所有元素与p互素,由欧拉定理，Zp中所有元素的阶不超过p-1,(因为群的阶φ(p)是p-1,而至少有aφ(p)＝1 mod p)。

对于Zp中的任一元素，以该元素为生成元形成的一个循环群，设为S(群S的阶在数值上即该元素的阶)，根据群的封闭性可知S必然为Zp的子群，根据拉格朗日定理，可知Zp的元素的阶必然是|Zp| (即p-1)的因子。

于是可以得到这样一个结论：若有这样一个元素a，其阶为Ka, Ka是p-1的平凡因子(即因子1 或者因子p-1), 那么a或者是单位元，或者是生成元。 又知Zp的单位元是1，那么根据单位元的唯一性，可知若a非1，则a必为生成元。问题在于，p-1的因子可能很多，我们还不是得一个个去找到阶是p-1的平凡因子的元素？

为此，我们构造一种特殊的素数，使得p-1的因子数量很少。取p - 1 = 2 * Q ，其中p是素数，Q也是素数。 因为Q是素数，因子仅1， Q。所以p - 1的因子只有 {1, 2, Q, p - 1}四个。

到此已经非常明朗，我们找到满足上述条件的素数p，然后在Zp中寻找这样一个元素a，a的阶非2，非Q，即a^2 mod p != 1 && a^Q mod p != 1，若a又非单位元1，那么a必然是生成元

留意Zp未必一定有生成元, 若1 到 (p - 1)经上述检验都不满足, 考虑另取一个素数p。至于代码实现上出现的问题：若mpz_probab_prime_p(tmp.mt, 6) == 1 改为 mpz_probab_prime_p(tmp.mt, 6) == 2，p一旦较大，程序运行速度很慢。取2为真素数检验，速度很慢，1为概率素数检验，速度快

四、模式识别id3算法报告

模式识别ID3算法报告

模式识别是计算机科学中的一个重要领域，它涉及利用算法和技术来识别和分类模式、数据和特征。ID3算法是一种经典的模式识别算法，被广泛应用于数据挖掘和机器学习中。

ID3算法是由Ross Quinlan于1986年提出的，它基于信息熵和信息增益的原理，能够从给定的训练数据集中生成决策树模型。这个算法的核心思想是选择最佳的属性来划分数据集，以便在每个子集中实现最大的信息增益。

算法步骤

ID3算法的主要步骤如下：

1. 计算整个数据集的信息熵。
2. 对每个属性，计算其信息增益。
3. 选择具有最大信息增益的属性作为当前节点的划分属性。
4. 根据该属性的不同取值，将数据集划分为子集。
5. 对于每个子集，递归地应用上述步骤，直到满足终止条件。

通过这个过程，ID3算法能够生成一棵决策树模型，用于对新样本进行分类。

优缺点

ID3算法具有以下优点：

• 简单易懂，实现相对简单。
• 生成的决策树模型具有可解释性，能够清晰地展示属性之间的关系。
• 能够处理缺失数据和非数值型数据。

然而，ID3算法也存在一些缺点：

• 对于包含大量特征和数据的问题，ID3算法可能会生成过于复杂的决策树，容易产生过拟合的问题。
• ID3算法使用信息增益来选择划分属性，但信息增益偏向于选择具有更多取值的属性，容易造成选择偏差。
• 对于存在连续型属性的数据集，ID3算法需要进行离散化处理。

应用场景

ID3算法在数据挖掘和机器学习中有广泛的应用，特别是在分类问题上。它可以用于文本分类、垃圾邮件过滤、医学诊断等领域。

例如，在垃圾邮件过滤中，ID3算法可以根据邮件的特征属性（如发件人、主题、内容等）对邮件进行分类，判断其是否为垃圾邮件。通过构建决策树模型，可以实现高效准确的垃圾邮件过滤。

总结

ID3算法是模式识别中一种重要的分类算法，它能够根据给定的训练数据集生成决策树模型。虽然ID3算法具有简单易懂、可解释性强的优点，但也存在过拟合、选择偏差和处理连续型属性等缺点。

在实际应用中，我们可以根据具体问题的特点和需求，选择合适的算法来进行模式识别和分类任务。

五、单向扫描算法例题？

SCAN（扫描算法），会提示你寻道方向，然后按照起始方向移动磁头，直到最小，然后再往大处走，直到最大再往回走，直到完成。往返移动

CSCAN（循环扫描算法），类似于SCAN,但是它不来回移动，而是磁头移动方向是单向的，比如从大往小移动，那么达到最小值后，瞬间移动到后面的最大磁道处，再往小处移动，以此类推直到完成。

六、fifo算法例题表格？

数据速率小于写数据的速率时，为了防止数据丢失，我们需要用fifo缓冲数据，计算fifo大小也是面试常考的点之一。

只有突发传输过程fifo深度才有意义，若连续的写和读，且写速率大于读速率，那不管fifo有多深，都会被填满。

确定fifo的深度，关键在于计算突发读写时间内有多少个数据没有被读走，也就是说fifo最小深度等于没有读走的数据个数。

七、lzw算法例题详解？

LZW压缩算法是利用图像每一行的像素点的RGB值的相关程度达到压缩的目的，它对黑白图像的效果非常好，我测试生成的黑白TIFF图像大小只有黑白JPG图像的1/3。但对于真彩色图像，每一行像素点的RGB值重复的可能性很低，所以压缩效果不怎么明显。实际测试生成的图片甚至比不压缩的要大，因为增加了LZW的字典信息。

TIFF所有压缩方法都是无损压缩，压缩的效果很低。JPG是采用有损压缩，通过降低图像质量达到空间的压缩，所以对于真彩色图像，TIFF不管怎么压缩，容量都会远远大于JPG图像。

八、sjf算法例题详解？

冒泡算法 SJF模块的实现思路: 先将所有进程按到达时间排序,用sort函数实现; 利用循环体依次调度进程; 判断进程状态,‘f’为未调用; ...

九、大数据三大算法？

1. 机器学习算法：决策树，支持向量机，神经网络，k-means聚类算法，AdaBoost；2. 推荐算法：协同过滤，内容推荐算法；3. 预测分析算法：时间序列分析，回归分析，决策树，深度学习。

十、id3算法数据集决策树有哪些特征？

1. 决策树特点：

　　1）优点：计算复杂度不高，输出结果易于理解，对中间值的缺失不敏感，可以处理不相关特征数据。

　　2）缺点：可能会产生过度匹配问题。

　　3）适用数据类型：数值型和标称型。

2. 一般流程：

　　1）收集数据：可以使用任何方法；

　　2）准备数据：构造树算法只适用于标称型数据，因此数值型数据必须离散化；

　　3）分析数据：可以使用任何方法，构造树完成后，我们应该坚持图形是否符合预期；

　　4）训练算法：构造树的数据结构；