二分搜尋法次數的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

國中三年的數學一本搞定(2版)

為了解決二分搜尋法次數的問題，作者小杉拓也 這樣論述：

　　✓輕鬆駕馭所有基礎，數學成績瞬間提升 　　✓日本亞馬遜分類榜暢銷Top2 　　✓理解基本觀念+釐清常見疑問+不犯粗心錯誤=高分過關！ 　　補教名師 張淞豪　審定／推薦 　　想重新學習數學的大人也適用！ 　　「要是我早點看到這本書就好了。」、「數學變得好簡單！」 　　學習數學時能夠培養邏輯思考能力，這是因為數學必須要循序漸進地引導思考。 　　如果只是反覆練習教科書的內容，並不能理解數學本身真正的意義。 　　利用這本書，從一點點的「領悟」開始，漸漸發覺學習的樂趣，從本質來了解國中數學。 本書特色 　　1. 各單元中加註「完美解題的關鍵！」 　　只要知道關鍵，就能順

利解題。作者根據15年以上的教學經驗，列出學校沒有教的訣竅、減少錯誤的方法，甚至是得高分的解題技巧。 　　2. 將重點濃縮整理，一目了然 　　每個單元的開頭提醒「重點看這裡」，掌握住重點後再進行深入學習，就能快速且正確地理解。 　　3. 在短時間內徹底搞定國中三年的數學 　　延續教科書的內容，將最重要的部分集結成冊。無論是忙碌的學生或成人，都能用最短的時間，深透地學習國中數學。 　　4. 精心打造的學習順序與細膩解說 　　即便是再簡單的算式，也不會省略解說。只要依照順序從頭開始閱讀，一定能輕鬆理解本書。 　　5. 書末收錄「字義索引」 　　隨時可以從索引中搜尋字詞並查閱其涵義，徹底掌握

數學名詞，避免因為看不懂意思而造成錯誤。 　　6. 比照學校教科書的範圍與程度 　　書中所編列的例題及練習問題，都是比照國中教科書的範圍來篩選，並進行完整的解說。 　　7. 適用於各年齡層的學習者 　　各單元都註明適用年級，方便國中生依照自己的程度做重點式學習。非在校生的讀者，則可以自由選擇想要學習的範圍。  

二分搜尋法次數進入發燒排行的影片

具有混合粒子群最佳化和蝙蝠演算法之混合數位與類比波束構成

為了解決二分搜尋法次數的問題，作者陳宥任 這樣論述：

混合數位和類比(hybrid digital and analog, HDA)波束構成作為一種有效且有前途的技術，在巨量多輸入多輸出系統已成為近年來受歡迎的研究議題。相較於全數位的波束構成，部分連接的HAD波束構成是可以明顯降低硬體成本、複雜性和功率消耗。對於傳統HAD波束構成器設計，類比權重部分係採用精細格柵的頻譜線性搜尋之類比相位校正(analog phase correction by spectrum searching, APCSS)程序來最佳化類比波束構成器矩陣，其次引入最小無失真響應(minimum variance distortionless response, M

VDR)或基於特徵空間波束構成於數位權重向量的最佳化。 本論文處理基於群體智慧最佳化的混合數位和類比(HDA)波束構成器，用以減輕由於透過減少所需的射頻鏈路數目來降低硬體複雜性和成本所產生的干擾。這些所提方案係透過混合數位和類比(HDA)來最大化系統輸出訊號與干擾加雜訊比，首先簡化適應度函數來解決最佳化問題，由於適應函數的計算複雜度和估測精準度與搜尋格柵尺寸和搜尋範圍大小有密切關係，故本論文引入粒子群最佳化(particle swarm optimization, PSO)和蝙蝠演算法(bat algorithm, BA)對類比和數位部份的權重進行全域最佳解的搜尋，不僅可避免格柵尺寸之不

確定先驗決定的困境，亦可降低傳統窮舉式空間搜尋所需之計算複雜度；本論文還利用PSO和BA的優勢提出了兩種混合演算法，主要想法是整合 PSO 的開採(exploitation)能力和 BA 的探勘(exploration)能力。最後，藉由電腦模擬結果驗證這些所提方法的有效性。

2023警專地理-滿分這樣讀：依108課綱新編(含111年警專試題解析)[警專入學考]

為了解決二分搜尋法次數的問題，作者謝坤鐘 這樣論述：

　　◎收錄111年警專地理試題與解析  　　◎依108課綱新編，精準命中考點核心  　　◎表格系統化整理，重點記憶也能考前衝刺  　　◎最新試題解析‧逐題詳盡解說    　　內容與架構說明  　　學習地理的學生們常常說「地理好難喔！」、「好多要用背誦的！」最主要的原因是學生們的生命經驗與生活環境出現斷層，即使常說喜歡旅遊，但仍發現他們在地圖的閱讀與環境上的認識甚為陌生。事實上，地理就是生活，我們生活在環境的舞台上，理解這舞台上的地表道理，既有趣又知性，如果能和生活經驗脈絡緊扣，自然會提升對於地理學習的興趣，更能符應當前以「閱讀理解」為導向的考試型態。    　　因此，在編寫過程，本書寫作的

特色著重於探討地表各種現象的空間分布、相互關係及區域特性，同時以圖表爬梳相關的地理概念，架構地理脈絡，在準備考試時，能以最有效率的方式，理解與記憶相關的主題。    　　本書內容根據108課綱（教育部107年4月16日發布的「十二年國民基本教育課程綱要」），同時，補充筆者在多年教學過程中，自己精心製作的教材以及學生學習後的反饋，有助於有效率的掌握課程內容，進一步理解與深化。    　　學習方法  　　1.善用觀察與讀圖能力  　　在警專的命題型態中，對於地圖判讀甚為重視，尤其是透過等高線圖與各種地形結合，故讀者在準備地形時，務必看得懂等高線及其地理意義。整體上，警專的地理命題重視基本概念的理解

以及地圖判讀。同時，利用統計圖表來呈現人文議題的方式，例如：使用三角圖解法比較人口結構、產業型態與國家層次，或使用直方圖呈現人口金字塔，以及常用的次數分配表呈現的數量關係。    　　2.善用4WIH架構地理概念  　　以4W1H出發，掌握WHERE－文化區的範圍、WHO－何種語言屬之、WHY－該區為何呈現某一文化特色與景觀、HOW－該區居民如何與環境共生共榮、WHAT－是什麼原因形塑出該區文化景觀……等。試著認識與理解該學習方式，將有助於學習效率。    　　＊＊＊＊    　　有疑問想要諮詢嗎？歡迎在「LINE首頁」搜尋「千華」官方帳號，並按下加入好友，無論是考試日期、教材推薦、解題疑問等

，都能得到滿意的服務。我們提供專人諮詢互動，更能時時掌握考訊及優惠活動！ 

利用兩階段閃電路徑搜尋演算法解決薄膜電晶體液晶顯示器組立製程的基版配對問題

為了解決二分搜尋法次數的問題，作者葉祐豪 這樣論述：

摘要 IAbstract II致謝 III目錄 IV表目錄 VII圖目錄 IX第一章 緒論 11.1 研究背景與動機 11.2 研究目的與方法 41.3 研究架構與流程 5第二章 啟發式演算法介紹 72.1 基因演算法 （Genetic algorithm, GA） 82.1.1 選擇策略（Selection） 92.1.2 交配策略（Crossover） 102.1.3 突變策略（Mutation） 112.2 和聲搜尋演算法（Harmony search， HS） 152.2.1 和聲記憶空間大小(Harmony Memory Size, HMS) 162.2.2 和聲記憶機率(

Harmony Memory Considering Rate, HMCR) 172.2.3 調音機率(Pitch Adjusting Rate, PAR)與調音幅度(BW) 182.3 閃電路徑搜尋演算法（Lightning Search Algorithm, LSA） 222.3.1 先導搜尋（Lead search） 242.3.2 空間搜尋（Space search） 262.3.3 通道分叉機制（Channel Forking） 28第三章 問題定義與研究方法 323.1 演算法運算之數學模型 333.2 演算法編碼方式 343.3 演算法適應值函數（Fitness Functio

n） 363.4 兩階段閃電路徑搜尋演算法 373.4.1 兩階段局部搜尋策略 38第四章 實驗結果與分析 414.1 實驗環境 424.2 第一部分：分析四種演算法 424.2.1 演算法參數設計與產生 424.2.2 演算法總搜尋次數計算 424.2.3 演算法參數選擇 464.2.4 演算法參數實驗數據比較 614.2.5 參數設定討論與分析 634.3 第二部分：模擬製程資料驗證 654.3.1 實驗結果與分析 654.4 本章結論 77第五章 結論 785.1 研究結論 785.2 研究建議 78參考文獻 81表目錄表 2-1演算法通用參數介紹 7表 3-1符號定義 34表

3-2演算法編碼方式 35表 4-1單片基版裁切片數與螢幕尺寸對照表 41表 4-2 GA與HS演算法27組參數組合表 44表 4-3 LSA與TS-LSA演算法27組參數組合表 45表 4-4基因演算法之3組最優平均數F統計分析（PA=60,c=24） 46表 4-5基因演算法之3組最優平均數T統計分析（PA=60,c=24） 47表 4-6基因演算法最佳與最差平均數F統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-7基因演算法最佳與最差平均數T統計分析（PA=60,c=24） 48表 4-8基因演算法27組參數實驗結果(PA=20) 49表 4-9基因演算法27組參數實驗結

果(PA=40) 50表 4-10基因演算法27組參數實驗結果(PA=60) 51表 4-11和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 52表 4-12和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 53表 4-13和聲搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 54表 4-14閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 55表 4-15閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=40) 56表 4-16閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 57表 4-17兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=20) 58表 4-18兩階段閃電路徑搜尋

演算法27組參數實驗結果(PA=40) 59表 4-19兩階段閃電路徑搜尋演算法27組參數實驗結果(PA=60) 60表 4-20第一部分：四種演算法的統計數據 61表 4-21基因演算法之參數設定 64表 4-22和聲搜尋演算法之參數設定 64表 4-23閃電路徑搜尋演算法之參數設定 64表 4-24兩階段閃電路徑搜尋演算法之參數設定 65表 4-25匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 85%) 74表 4-26匹配結果比較表(TFT yield 85% - CF yield 90%) 75表 4-27匹配結果比較表(TFT yield 85%

- CF yield 95%) 76 圖目錄圖 1-1 排序機系統 3圖 1-2 研究架構流程圖 6圖 2-1 基因演算法輪盤法選擇策略 10圖 2-2 基因演算法交配策略 11圖 2-3 基因演算法突變策略 12圖 2-4 基因演算法流程圖 14圖 2-5 和聲搜尋演算法初始化和聲記憶空間 17圖 2-6 和聲搜尋演算法試探解產生方式 18圖 2-7 和聲搜尋演算法調音時機 19圖 2-8 和聲搜尋演算法調音方式 19圖 2-9 和聲搜尋演算法流程圖 21圖 2-10 閃電形成過程 22圖 2-11 閃電路徑搜尋演算法之閃電拋射子初始化示

意圖 24圖 2-12 閃電路徑搜尋演算法之先導搜尋機制示意圖 26圖 2-13 閃電路徑搜尋演算法之空間搜索機制示意圖 27圖 2-14 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道拋射子更新示意圖 28圖 2-15 閃電路徑搜尋演算法之閃電通道分叉機制示意圖 29圖 2-16 閃電路徑搜尋演算法流程圖 31圖 3-1 TFT panel與CF panel匹配作業 32圖 3-2 演算法參數示範 36圖 3-3 兩階段局部搜尋策略示意圖 39圖 3-4 兩階段閃電路徑搜尋演算法流程圖 40圖 4-1 基因演算法27組參數統計數據散佈圖（PA=60,c=24） 48圖

4-2 演算法收斂特性曲線 62圖 4-3 匹配與裁切片數對於良率的影響 67圖 4-4 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 85%) 68圖 4-5 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 90%) 69圖 4-6 相對增加百分比圖(TFT yield 85% - CF yield 95%) 70圖 4-7 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 85%) 71圖 4-8 演算法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 90%) 72圖 4-9 演算

法收斂特性曲線(TFT yield 85% - CF yield 95%) 73