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一、什么是算法
算法是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(Asymptotic Time Complexity)。时间复杂度用“O(数量级)”来表示,称为“阶”。常见的时间复杂度有: O(1)常数阶;O(log2n)对数阶;O(n)线性阶;O(n2)平方阶。
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比,空间复杂度的分析要简单得多。
如果你的n个cpp文件,都是独立的工程,那么把这些cpp文件全编译,生成exe文件后,把全部exe文件放在主工程目录下,然后在每个按钮的响应函数中写system("程序名.exe");就行了。
如果你的n个cpp文件不是独立的工程,只是若干函数的话,在每个按钮的响应函数中调用这些函数就行了。
算法是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。算法常常含有重复的步骤和一些比较或逻辑判断。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。
算法的时间复杂度是指算法需要消耗的时间资源。一般来说,计算机算法是问题规模n 的函数f(n),算法执行的时间的增长率与f(n) 的增长率正相关,称作渐进时间复杂度(Asymptotic Time Complexity)。时间复杂度用“O(数量级)”来表示,称为“阶”。常见的时间复杂度有: O(1)常数阶;O(log2n)对数阶;O(n)线性阶;O(n2)平方阶。
算法的空间复杂度是指算法需要消耗的空间资源。其计算和表示方法与时间复杂度类似,一般都用复杂度的渐近性来表示。同时间复杂度相比,空间复杂度的分析要简单得多。
如果你的n个cpp文件,都是独立的工程,那么把这些cpp文件全编译,生成exe文件后,把全部exe文件放在主工程目录下,然后在每个按钮的响应函数中写system("程序名.exe");就行了。
如果你的n个cpp文件不是独立的工程,只是若干函数的话,在每个按钮的响应函数中调用这些函数就行了。
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通俗些的说,算法就是一种解决问题的思路,就好像你解决其他生活中的问题一样,知道现在有什么条件,要达到什么目的,算法就是怎样利用现有的条件达到目的的一种解决办法。这是一切编程的思想基础吧。
图形界面的编程,就是是程序可视化,比如现在的一些常用软件都是利用高级语言程序编写出来的,QQ等都是的。
图形界面的编程,就是是程序可视化,比如现在的一些常用软件都是利用高级语言程序编写出来的,QQ等都是的。
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算法就是你的编程思想,变成图形界面是要先有了算法,然后按照你的算法来实现图形界面
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