解析算法
ct重建解析类算法计算公式
ct重建解析类算法计算公式
CT（计算机断层成像）重建算法主要分为两大类：解析类算法和迭代类算法。
解析类算法，如Feldkamp算法，可以直接从采集到的投影数据计算出图像的像素值，而迭代类算法则需要通过多次迭代来逐步逼近最终的图像。
下面简要介绍解析类算法中的Feldkamp算法的计算公式：
Feldkamp算法是一种基于圆锥束投影的CT图像重建方法，它利用了圆锥束投影的性质，通过数学方法从有限角度的投影数据重建出物体的三维图像。
Feldkamp算法的核心是两个投影方程：
（1）正投影方程（前投影）：
\[ \bar{p}_i = \sum_{j=1}^{N} a_{ij} I_j \]
其中，\( \bar{p}_i \) 是第\( i \) 个探测器上的投影值，\( a_{ij} \) 是与探测器\( j \) 和角度\( \theta_i \) 相关的投影权重，\( I_j \) 是物体在角度\( \theta_j \) 时的投影值。
（2）反投影方程（后投影）：
\[ I_j = \sum_{i=1}^{M} b_{ij} \bar{p}_i \]
其中，\( b_{ij} \) 是与探测器\( j \) 和角度\( \theta_i \) 相关的反投影权重。
通过解这两个方程组，可以得到每个像素的强度值\( I_j \)，从而重建出物体的二维图像。
在实际应用中，为了提高计算效率，通常会使用一些优化技术，如FDK（Fast Data Kosovo）算法，它是一种基于解析法的重建算法，能够显著提高CT重建的速度。
需要注意的是，这里只是对Feldkamp算法的基本原理进行了简要描述，实际的CT重建过程可能会涉及更多的细节和优化。
常用算法解析及其应用场景
常用算法解析及其应用场景算法是计算机科学中最基础的概念之一。
在日常生活中，我们无时无刻不在接触着各种算法，从谷歌搜索到智能手机里各种APP的推荐算法，都离不开算法的支持和应用。
在这篇文章中，我将为大家介绍常用的算法和它们的应用场景。
一、排序算法排序算法是程序中最常用的一种算法，其目的是将数据按一定方式进行排列。
常见的排序算法包括冒泡排序、选择排序、插入排序、归并排序和快速排序。
1、冒泡排序冒泡排序是一种简单的排序算法，它的思路是从头到尾扫描一遍需要排序的数据，每一次将相邻两个元素进行比较并交换位置。
这个过程类似于水泡在水中上浮，一遍扫描结束后，最大的元素就会像水泡一样浮到最上面。
冒泡排序的时间复杂度为O(n²)，如果需要排序的数据量很大，那么执行起来会比较慢。
不过它的优点在于代码简单易懂，并且实现起来很容易。
2、选择排序选择排序的思路是每次从数据中选择一个最小（或最大）的元素，并将其放置在序列的起始位置。
按照这样的方式，每次只需要找到一个元素，就可以将数据序列排列好。
选择排序的时间复杂度也为O(n²)，但它比冒泡排序要稍微快一点。
3、插入排序插入排序的思路是将数据分为已排序区间和未排序区间两部分。
不断地将未排序区间的元素逐一与已排序区间的元素相比较，找到合适的位置插入。
重复执行这个过程，最终就能将整个数据序列排列好。
插入排序的时间复杂度也为O(n²)，但它的执行速度相对于冒泡排序和选择排序要慢一些。
不过它的优点在于它在处理小数据量时非常高效，并且在排序过程中需要的额外内存很少。
4、归并排序归并排序的思路是将数据分成两个子序列，分别进行排序，最后将排序好的子序列进行合并。
在合并的过程中，需要使用到一个额外的数组来存储数据。
归并排序的时间复杂度为O(nlogn)，执行效率相对较高。
尤其是在处理大数据量时，它表现得十分出色。
5、快速排序快速排序的思路不同于以上几种排序算法，它是一种分治法的排序算法。
非凸优化问题的解析求解算法研究
非凸优化问题的解析求解算法研究引言优化问题在科学、工程、经济等领域中具有广泛的应用。
在实际问题中，许多优化问题是非凸的，即目标函数存在多个局部最小值点。
非凸优化问题的求解具有很高的难度，传统的数值方法往往难以找到全局最优解。
因此，研究非凸优化问题的解析求解算法对于提高求解效率和精度具有重要意义。
一、非凸优化问题概述在数学中，一个函数是凸函数当且仅当它满足下列性质：对于任意两个点x和y，以及任意实数t(0<=t<=1)，有f(tx+(1-t)y)<=tf(x)+(1-t)f(y)。
反之，如果一个函数不满足上述性质，则被称为非凸函数。
对于一个一般形式的非凸优化问题：min f(x)s.t. g(x)<=0, h(x)=0其中f(x)为目标函数，g(x)为不等式约束条件, h(x)为等式约束条件。
二、传统方法在求解非凸优化问题上存在的挑战传统方法通常采用迭代算法来求解最小值点。
然而，在非凸优化问题中，目标函数存在多个局部最小值点，这导致传统方法容易陷入局部最小值点而无法找到全局最优解。
此外，非凸问题中的约束条件也增加了问题的难度。
因此，传统方法在求解非凸优化问题上存在一些挑战。
三、解析求解算法的研究现状为了克服传统方法在求解非凸优化问题上的挑战，研究者们提出了一系列解析求解算法。
这些算法通过对目标函数和约束条件进行数学分析和推导，寻找全局最优解。
1. 拉格朗日乘子法拉格朗日乘子法是一种常用的非凸优化问题求解方法。
它通过引入拉格朗日乘子来将约束条件转化为目标函数中的惩罚项，并通过对拉格朗日函数进行分析来求得全局最优解。
2. 二次规划方法二次规划是一种常用的数学建模和求解技术，在非凸优化问题中也得到了广泛应用。
二次规划方法将目标函数和约束条件转化为二次多项式，并通过对其进行数学分析来寻找全局最优解。
3. 分支定界算法分支定界算法是一种逐步逼近的求解方法，它通过将非凸优化问题划分为一系列子问题，并通过对子问题的求解来逐步逼近全局最优解。
代码解析器算法
代码解析器算法
代码解析器算法是一种将代码模板解析成AST（抽象语法树）的方法。
它的基本思想是将代码模板视为一个字符串，然后使用解析器来识别其中的语法结构，并将其转换为AST。
解析器内部通常分为多个子解析器，如HTML解析器、文本解析器和过滤器解析器等。
在解析过程中，解析器会触发各种钩子函数，如开始标签钩子函数、结束标签钩子函数、文本钩子函数和注释钩子函数等。
这些钩子函数用于处理不同的语法结构，并构建相应的AST 节点。
例如，对于以下代码模板：<div id="app"><p>{{num}}</p></div>，解析器会依次触发标签开始钩子函数parseStartTag、文本钩子函数和标签结束钩子函数parseEndTag，从而构建出相应的AST节点。
总的来说，代码解析器算法是一种非常重要的技术，它可以帮助开发人员理解和处理代码模板，提高代码的可读性和可维护性。
牛顿-拉夫森算法解析
牛顿-拉夫森算法解析
牛顿-拉夫森算法（Newton-Raphson algorithm）是一种非常常用的求解方程近似解的方法，它被广泛应用于数值分析和科学计算中。
该算法的核心思想是不断使用当前解的切线来逼近方程的根，直到误差不再变化或指定的停止准则达到。
在计算机程序中，牛顿-拉夫森算法的步骤如下：
1. 选择一个初始点 $x_0$，通常是该方程的一个理解或经验值。
2. 计算方程在 $x_0$ 处的函数值 $f(x_0)$ 和一阶导数值 $f^\prime(x_0)$。
4. 用新的点 $x_1$ 替换原始点 $x_0$，重复步骤2和3，直到误差足够小或者达到指定准则。
该算法的收敛性和稳定性取决于初始点的选择和函数的特性。
有时候，初始点可能需要在根附近比较靠近的位置，或者需要通过数值试错来找到最优点。
总之，对于大多数复杂的非线性方程，牛顿-拉夫森算法都是一种有效的求解方案。
它的优点在于高精度的计算、计算复杂度比较低和可扩展性强，而缺点主要是算法的收敛性和稳定性需要认真考虑。
《解析算法的程序实现》教学设计
解析 算法 对实际问题的解决 ， 体验算法 在实际生活中的广泛应用和重要价值 ； 培 养和提高 逻辑思维 能力和利用计算 机解 决实际问题的能力 ， 发对 算法与 激 程序设计 的求知欲 ， 形成积极主动的学重、 难点
重 点： 析 问题 中蕴含 的数 学 问 分 题， 建立起数学模型， 解析 表达式。 写出
难点： 用解 析法分 析问题 ， 抽取 数 学模 型， 建立若 干个解析 表达式 ， 并能 编制简单的ｖＢ 序代码解决问题。 程
合写出的表达式理解解析算法的概念。
设计意图： 创设情境， 通过日 常生活
结构设 计算法， 并能根据流程图编写简
单程序代码。
情感、 态度与价值观 目 通过使用 标：
明确： 解析 算 法 是指用解 析 的方 法找出实际问题的前提 条件 和所求 结
五章第二节的内 。 容 根据教 材的整体内 容和 （ （ 浙江省 普通 高中新课 程实验 信 息技术学科教学指导意 见 再 结合我 ，
式， 并能进行简单的程序代码设 计。 过程 与 方法目 通 过实际问题 解 标： 析算法的程序实现， 归纳解析算法程序 实现的一般规律； 通过对具体问题的分 析和数学模型的构建， 合适的算法 选择
师： 同学们都看过警察追捕犯 罪分 子的电影吧， 天我们就来做个 实验， 今 一 起体验一 下， 如果警察要抓住 在前面逃
问题 进行 算 法设 计 、 而 编制代码 实 进 现问题 求解则感觉比较困难， 有待进一
步提 高。 辔 教 学目标
底； 以生活事 例为问 ， 题 创设问题情 境， 让学生带着问题进 行学习和研究， 学习 更有自 主性 、 的性和推动力。 目 黪 教学过程
c++经典题目及算法解析
以下是C++中的一些经典题目及其算法解析：1. 两数之和（Two Sum）题目描述：给定一个整数数组nums 和一个目标值target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。
算法解析：可以使用哈希表来解决这个问题。
遍历数组，对于每个元素，计算目标和并减去当前元素，得到差值。
在哈希表中查找差值，如果存在则返回下标，否则将当前元素和下标存入哈希表。
2. 三数之和（3Sum）题目描述：给定一个包含n 个整数的数组nums，判断nums 中是否存在三个元素a，b，c ，使得 a + b + c = 0 ？找出所有满足条件且不重复的三元组。
算法解析：可以使用分治法来解决这个问题。
将数组分成A、B、C 三部分，分别求和并记录下标。
对于每个 A 的下标，分别判断 B 和 C 的部分是否存在和为-A 的数对，如果存在则返回结果。
3. 最长回文子串（Longest Palindromic Substring）题目描述：给定一个字符串s，找到s 中最长的回文子串。
你可以假设s 的最大长度为1000。
算法解析：可以使用动态规划来解决这个问题。
定义dp[i][j] 表示s[i..j] 是否为回文串。
根据回文串的性质，如果s[i] = s[j]，那么dp[i][j] 一定等于dp[i+1][j-1]。
因此，可以从字符串两端向中间遍历，每次判断两端字符是否相等，如果相等则更新dp 数组，最终找到最长的回文子串。
4. 二分查找（Binary Search）题目描述：给定一个有序数组nums 和一个目标值target，请你在该数组中找出和为目标值的那两个整数，并返回他们的数组下标。
算法解析：可以使用二分查找来解决这个问题。
定义left 和right 指针指向数组的左右两端，每次比较中间元素和目标值的大小关系，根据比较结果更新左右指针的位置，直到找到目标值或者左右指针相遇。
如果找到了目标值，还需要判断左右指针指向的元素是否相同。
TEA算法解析
TEA算法解析⽬录算法之TEA⼀⼂TEA简介"TEA" 的全称为"Tiny Encryption Algorithm" 是1994年由英国剑桥⼤学的David j.wheeler发明的.TEA算法也算是微型加密算法其加密流程如下在安全学领域，TEA（Tiny Encryption Algorithm）是⼀种分组加密算法，它的实现⾮常简单，通常只需要很精短的⼏⾏代码。
TEA 算法最初是由剑桥计算机实验室的 David Wheeler 和 Roger Needham 在 1994 年设计的。
TEA算法使⽤64位的明⽂分组和128位的密钥，它使⽤Feistel分组加密框架，需要进⾏ 64 轮迭代，尽管作者认为 32 轮已经⾜够了。
该算法使⽤了⼀个神秘常数δ作为倍数，它来源于黄⾦⽐率，以保证每⼀轮加密都不相同。
但δ的精确值似乎并不重要，这⾥ TEA 把它定义为δ=「(√5 - 1)231」（也就是程序中的 0×9E3779B9）。
之后 TEA 算法被发现存在缺陷，作为回应，设计者提出了⼀个 TEA 的升级版本——XTEA（有时也被称为“tean”）。
XTEA 跟 TEA 使⽤了相同的简单运算，但它采⽤了截然不同的顺序，为了阻⽌密钥表攻击，四个⼦密钥（在加密过程中，原 128 位的密钥被拆分为 4 个 32 位的⼦密钥）采⽤了⼀种不太正规的⽅式进⾏混合，但速度更慢了⼆⼂加密解密代码演⽰加密函数:void Encrypt(long* EntryData, long* Key){//分别加密数组中的前四个字节与后4个字节,4个字节为⼀组每次加密两组unsigned long x = EntryData[0];unsigned long y = EntryData[1];unsigned long sum = 0;unsigned long delta = 0x9E3779B9;//总共加密32轮for (int i = 0; i < 32; i++){sum += delta;x += ((y << 4) + Key[0]) ^ (y + sum) ^ ((y >> 5) + Key[1]);y += ((x << 4) + Key[2]) ^ (x + sum) ^ ((x >> 5) + Key[3]);}//最后加密的结果重新写⼊到数组中EntryData[0] = x;EntryData[1] = y;}其实这道题是在做CTF的时候遇到的,弄了半天百思不得其解最终搞出来了,发现其实是TEA算法.说⼀下解密的思路吧.x +=xxxy+=xxx 这两个公式总共是执⾏了32轮,可以记做为(x+=xxx)32(y+=xxx)32那么解密的时候肯定也是执⾏32轮,每次递减,且顺序变换过来(y-=xxx)(x-=xxx)其中这⾥的xxx就是异或的公式,根据其特性我们不需要改公式中的内容.我们可以看做是 a ^ b ^ c 反过来c ^ b ^ a 是⼀样的.既然倒过来了.我们的变量(黄⾦分割)32轮的和也要依次递减来进⾏解密所以解密算法如下void Decrypt(long* EntryData, long* Key){//分别加密数组中的前四个字节与后4个字节,4个字节为⼀组每次加密两组unsigned long x = EntryData[0];unsigned long y = EntryData[1];unsigned long sum = 0;unsigned long delta = 0x9E3779B9;sum = delta << 5; //注意这⾥,sum = 32轮之后的黄⾦分割值. 因为我们要反序解密.//总共加密32轮那么反序也解密32轮for (int i = 0; i < 32; i++){// 先将y解开然后参与运算在解xy -= ((x << 4) + Key[2]) ^ (x + sum) ^ ((x >> 5) + Key[3]);x -= ((y << 4) + Key[0]) ^ (y + sum) ^ ((y >> 5) + Key[1]);sum -= delta;}//最后加密的结果重新写⼊到数组中EntryData[0] = x;EntryData[1] = y;}最终实现结果int main(){long Data[3] = { 0x44434241,0x48474645,0x0 };printf("待加密的数值 = %s\r\n", (char*)Data);long key[4] = { 0x11223344,0x55667788,0x99AABBCC,0xDDEEFF11 };//Encrypt每次只是加密4字节数组中的两组(也就是每次加密8个字节) 如果你数据多.可以来个for循环来循环加密,但是Entrypt内部还有32次循环,所以速度上还是会有点影响. Encrypt(Data, key);printf("加密后的数值 = %s\r\n", (char*)Data);Decrypt(Data, key);printf("解密后的数值 = %s\r\n", (char*)Data);system("pause");}实现结果完整代码#include <stdio.h>#include <stdlib.h>#include <Windows.h>void Encrypt(long* EntryData, long* Key){//分别加密数组中的前四个字节与后4个字节,4个字节为⼀组每次加密两组unsigned long x = EntryData[0];unsigned long y = EntryData[1];unsigned long sum = 0;unsigned long delta = 0x9E3779B9;//总共加密32轮for (int i = 0; i < 32; i++){sum += delta;x += ((y << 4) + Key[0]) ^ (y + sum) ^ ((y >> 5) + Key[1]);y += ((x << 4) + Key[2]) ^ (x + sum) ^ ((x >> 5) + Key[3]);}//最后加密的结果重新写⼊到数组中EntryData[0] = x;EntryData[1] = y;}void Decrypt(long* EntryData, long* Key){//分别加密数组中的前四个字节与后4个字节,4个字节为⼀组每次加密两组unsigned long x = EntryData[0];unsigned long y = EntryData[1];unsigned long sum = 0;unsigned long delta = 0x9E3779B9;sum = delta << 5; //注意这⾥,sum = 32轮之后的黄⾦分割值. 因为我们要反序解密.//总共加密32轮那么反序也解密32轮for (int i = 0; i < 32; i++){// 先将y解开然后参与运算在解xy -= ((x << 4) + Key[2]) ^ (x + sum) ^ ((x >> 5) + Key[3]);x -= ((y << 4) + Key[0]) ^ (y + sum) ^ ((y >> 5) + Key[1]);sum -= delta;}//最后加密的结果重新写⼊到数组中EntryData[0] = x;EntryData[1] = y;}int main(){long Data[3] = { 0x44434241,0x48474645,0x0 };printf("待加密的数值 = %s\r\n", (char*)Data);long key[4] = { 0x11223344,0x55667788,0x99AABBCC,0xDDEEFF11 };//Encrypt每次只是加密4字节数组中的两组(也就是每次加密8个字节) 如果你数据多.可以来个for循环来循环加密,但是Entrypt内部还有32次循环,所以速度上还是会有点影响. Encrypt(Data, key);printf("加密后的数值 = %s\r\n", (char*)Data);Decrypt(Data, key);printf("解密后的数值 = %s\r\n", (char*)Data);system("pause");}。
考虑温度效应的斜齿轮时变啮合刚度解析算法
考虑温度效应的斜齿轮时变啮合刚度解析算法斜齿轮是常见的齿轮传动机构，它具有高接触强度、传动效率高、传动比大等优点，被广泛应用于工程领域。
在实际应用过程中，由于温度的变化，斜齿轮的啮合刚度会发生变化，从而影响传动性能和工作稳定性。
考虑温度效应对斜齿轮时变啮合刚度进行解析分析十分重要。
温度对斜齿轮时变啮合刚度的影响主要体现在两个方面：一是材料的热膨胀效应，二是润滑油膜的温度粘度效应。
热膨胀效应会导致齿轮齿距的变化，进而影响齿轮的啮合性能；而温度粘度效应则会改变润滑油膜的厚度和黏滞度，从而改变啮合刚度。
针对斜齿轮时变啮合刚度的解析分析，可以采用下面的步骤：第一步，确定啮合线。
斜齿轮的啮合线是齿形曲线与基圆圆心连线的交点，通过几何计算可以获得啮合线的位置。
第二步，确定各个齿轮的几何参数。
包括模数、齿顶高度、齿根高度、压力角等参数。
这些参数可以根据齿轮的设计要求和实际工况进行确定。
第三步，根据温度变化确定齿距的变化量。
通过材料的热膨胀系数和温度变化情况，可以计算出齿距的变化量。
一般情况下，齿距随温度升高而增大。
第四步，计算啮合刚度。
根据齿轮的几何参数和啮合线确定齿轮的刚度矩阵。
然后，根据各个齿轮之间的相对位移和齿距的变化量，可以计算出时变的啮合刚度。
第五步，考虑润滑油膜的温度粘度效应。
根据温度变化确定润滑油膜的黏滞度，并将其考虑到啮合刚度的计算中。
第六步，验证解析算法的准确性。
可以通过有限元方法进行数值模拟，与解析算法的计算结果进行对比，从而验证解析算法的准确性和可靠性。
考虑温度效应的斜齿轮时变啮合刚度解析算法是一项十分复杂的工作。
在实际应用中，需要综合考虑材料热膨胀效应和润滑油膜的温度粘度效应，进行准确的分析计算。
这对于提高斜齿轮的工作稳定性和传动效率具有重要的意义。
未来的研究中应该进一步深入探究斜齿轮的温度效应，开展更加细致全面的工作。
常用算法——解析法
解析法
信息技术组
解析法——问题1
已知周长为L的正方形，求正方形的面积为？
设计算法 ① 输入正方形的周长L ② 计算S=（L/4）^2 ③ 输出S
解析法—Байду номын сангаас问题2
用长度为L的铁丝制作面积为S的矩形框，矩形框的 长（h）和宽（w）分别为多少？已知L S 未知h w
分析问题： 条件：L=2*（h+w)
h(1) = hh l(1) = 1 / 2 * hh Else For n = 1 To n - 1
s = s + 1 / 2 ^ n * hh Next n h(n) = hh + 2 * s l(n) = 1 / 2 ^ n * hh End If
Print "第" & n & "次落地时，共经过了" & h(n) & "; 米; " Print "第" & n & "次反弹" & l(n) & "米"
Y
Delt=0
Y
L不能满足S的要求
X1=x2=L/4
1
N X2>0 Y N W=x2 h=s/w
X1=(-b+sqr(delt))/(2*a) x2=(-b-sqr(delt))/(2*a)
X1>0
输出h，w
W=x1 h=s/w
输出h，w
1 结束
解析法思想
1、分析已知、未知间的关系，写成解决问题的解析 式（可以是计算式、方程、方程组、函数）。
L=2*(h+w) S=h*w
2、把得到的解析式，通过一系列的推导，得出解决 问题所需的式子（如：h=? W=? ）
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2.1《解析算法》教案
一、教学目标
知识与技能
1、巩固算法执行流程的三种模式。
（顺序、选择、重复）
2、理解解析算法的概念，掌握设计算法的基本过程，能够根据相关知识写出求解问题的数
学表达式，通过流程图描述其算法。
3、能够运用解析算法分析解决问题。
过程与方法
1、通过案例，由浅入深，让学生逐步理解、掌握解析算法的基本思想及具体应用，并巩固
了算法执行的三种流程模式。
根据写出的数学表达式，用流程图表示算法。
2、在解决问题过程中，培养了学生的逻辑思维能力。
情感态度价值观
1、体验算法的多样性、实用性和复杂性，最优化解决问题。
2、培养学生在解决问题过程中勇于克服困难、探究问题的精神。
二、教学重点和难点
重点：掌握基本算法并提供流程图。
难点：根据题意及要求，写出正确数学表达式。
三、教学方法
采用教学演示、讲解和学生讨论思考探究的教学方法。
四、教学过程
(一)复习巩固
我们已经学习过算法执行流程的三种模式，顺序模式，选择模式，重复模式。
顺序模式是指程序按语句出现的先后顺序依次执行，是一种最简单也最基本的过程控制结构。
选择模式是根据给定的判断条件决定是否执行或不执行语句，使得程序变得智能化。
循环模式是根据条件决定是否重复执行某些语句，被重复执行的语句称为循环体。
要求学生画出三种模式的流程图。
需要说明的是:无论是顺序、选择还是循环结构，都应该只有一个程序入口和一个程序出口。
程序的执行应该自顶向下，根据流程线所示方向，一条一条读取指令。
(二)课程导入
处理问题之前，首先要解决的是解题思路。
我们这节课主要讲的是算法的一种思路，解析算法。
那么什么是解析算法？
简单的说，就像大家做数学题，根据题意列出数学表达式，然后根据表达式编写程序。
1、案例一：简单计算两个并联电阻的阻值。
提问：根据学过的物理知识，求两个并联电阻的阻值计算公式。
学生回答公式：1/R=1/R1+1/R2
设计一个算法，分为三步骤：首先，输入两个电阻的阻值；其次，计算总阻值；最后，输出计算结果。
用流程图描述计算并联电阻的算法。
打开书本，比较自己画的流程图与书本上有什么不同之处。
观察到书本上引入中间变量T 思考：变量T是否一定需要？
提示：没有必要将算式通分化简R=（R1+R2）/R1*R2。
分步计算便于理清思路，减少出错，尽可能地将计算过程交给计算机完成。
思考：并联电路中并联的电阻可能不止两个时怎么办？如果事先告诉你有N个电阻呢？
这个问题我们下节课上讨论，有兴趣的同学可以课后看下书本上的例3。
实践体验：平抛问题
在一个高度为H的大楼顶，向外以初速度V0水平抛出一个小球，要求计算小球落地点离大楼的水平距离。
试用流程图表示上述的算法。
根据知识写出自由落体运动的高度与时间的数学关系式：H=1/2*G*t^2，求出t，计算S
t=(2H/g)^(1/2) 取g=10m/s^2
S= V0*t
案例二：求解一元二次方程ax^2+bx+c=0的解。
解题思路：
1、确定是一元二次方程（即a不等于0）的基础上，再进行三种选择：有两个不同的实数解；
有两个相同的实数解；
无实根；
2、若一元一次方程a=0,判断b
b=0,c=/0,无解
b=0,c=0,无穷多解
b=/0,x=-c/b
实践体验：上海出租车收费问题
从键盘输入乘坐出租车的路程s，计算出租车车费M。
上海出租车起步价12元（三公里内），超过三公里，每公里计价2.4元，超过10公里，每公里计价3.6元。
其他情况忽略。
五、课堂小结
今天这堂课主要学会应用解析算法来实现问题的求解。