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這兩本書分別來自博碩 和博碩所出版 。

國立臺灣科技大學 營建工程系 鄭明淵所指導 林子翔的 應用生物共生演算法2.0於三維裁切最佳化之研究-以保麗龍裁切為例 (2021),提出排序演算法最快關鍵因素是什麼,來自於啟發式演算法、生物共生演算法2.0、三維裁切、保麗龍裁切。

而第二篇論文中原大學 電機工程研究所 賴裕昆所指導 蔡承霖的 於可程式化快速資料平面架構以P4語言實現川流式高速網路流量熵值估算暨應用探討 (2021),提出因為有 網路流量監測、資訊熵、即時、高速網路環境、可程式化資料平面、P4程式語言的重點而找出了 排序演算法最快的解答。

接下來讓我們看這些論文和書籍都說些什麼吧:

除了排序演算法最快,大家也想知道這些:

APCS 完全攻略:從新手到高手,Python解題必備!

為了解決排序演算法最快的問題,作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述:

  \滿級分快速攻略/   重點總整理 + 歷次試題解析     ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念   ☑ 章節架構清晰,涵蓋 APCS 考試重點   ☑ 備有相關模擬試題,幫助釐清重點觀念   ☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題     APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫,是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。      APCS 考試類型包括:程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題

是以單選題的方式進行測驗,以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括:程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案,也包括基礎演算法及簡易資料結構,例如:佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主,可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。     本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構:解題重點分析

、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法,此單元會配合適當的程式碼輔助解說,來降低學習者的障礙。     同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外,為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式,本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練,可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。     【目標讀者】   ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生   ◆ 對程式語言有興趣的學習者   ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

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應用生物共生演算法2.0於三維裁切最佳化之研究-以保麗龍裁切為例

為了解決排序演算法最快的問題,作者林子翔 這樣論述:

現近年來,電腦資訊技術迅速的發展並被廣泛地應用在各個領域中,許多複雜的工程問題可藉由啟發式演算法解決,已裁切為例,一維裁切及二維裁切已有許多成功案例,三維裁切現今並無較多完整研究案例。Selin等人在2019提出較可行三維裁切方法,將三維問題劃分成兩個階段,第一階段的二維裁切(2DCSP)問題,以及第二階段一維裁切(1DCSP)問題,本研究以保麗龍裁切維例,將改善Selin等人的方法論,並延發出一套更完善的3D裁切方法論。鄭明淵博士以及Richard Gosno等人於2021時年發展出生物共生演算2.0(Symbiotic Organisms Search 2.0 [3],新增了兩個進化的不

同特徵,Self Parameter Updating (SPU)以及Chaotic maps sequencing;SPU加強了探索功能;Chaotic maps sequencing則是加強了開發功能,將這兩個特性結合起來發揮更好的平衡探索及開發。SOS2.0相較於SOS,提供了更好的性能以外,也提高了計算效率與搜索最佳解的能力,成為了更好的SOS算法的一種後續方法。本研究選用保麗龍裁切維案例,應用SOS2.0進行組合配置計算,研究結果顯示,相較於Selin等人方法以及目前現場以人力經驗計算之下,可得出餘料最少之最佳解。

APCS 完全攻略:從新手到高手,C++ 解題必備!

為了解決排序演算法最快的問題,作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述:

\滿級分快速攻略/ 重點總整理 + 歷次試題解析   ☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念   ☑ 章節架構清晰,涵蓋 APCS 考試重點   ☑ 備有相關模擬試題,幫助釐清重點觀念   ☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題   APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫,是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。   APCS 考試類型包括:程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式

進行測驗,以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括:程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案,也包括基礎演算法及簡易資料結構,例如:佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主,可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。   本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構:解題重點分析、完整程式碼、執行結果及

程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法,此單元會配合適當的程式碼輔助解說,來降低學習者的障礙。   同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外,為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式,本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練,可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能力。   【目標讀者】   ◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生   ◆ 對程式語言有興趣的學習者   ◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人  

於可程式化快速資料平面架構以P4語言實現川流式高速網路流量熵值估算暨應用探討

為了解決排序演算法最快的問題,作者蔡承霖 這樣論述:

本論文主要是將熵值估算演算法實作於Tofino晶片之交換器上,根據相關論文所提出的演算法優化方法實現,原先的優化方式需要直接在資料平面上進行內插計算,然而該晶片的硬體限制無法提供足夠的資源來實作內插優化方法,而本論文透過調整優化方法的處理過程,利用線性運算的特性,將較複雜的計算過程上行至控制平面,資料平面則只負責快速的資料摘要部分,解決硬體資源不足的問題。