为什么这两题的最后一步不是手机弊大于利攻辩问题而变成了小于

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2018-04-09 07:54 标签： 网络弊大于利尖锐问题
高中物理，这两题同样是减小电阻，接同一个电源，为什么输出功率一个变小一个变大，什么区别求解释_百度知道
高中物理，这两题同样是减小电阻，接同一个电源，为什么输出功率一个变小一个变大，什么区别求解释
我有更好的答案
记住一个决秘密武器；，当外电路电阻等于电源内阻时，电源输出功率最大
因此外电阻越接近内阻，输出功率越大
那最后一张图那题，怎么考虑功率的，连内阻都没给
最后那图你要先求内阻
这是解析，最后一句看不懂
内阻怎么求啊，条件好像不够啊
对于非定量题
可设内阻为1欧或2欧
进行粗略计算即可选择
此题只是求与原额定功率比较，并不要具体值
原解释；灯与内阻串联，正比分压！
9W电阻小于6W，因而分压小于6W！
意思是两种情况电路的总电流都没变？
也就是接入6V9W的灯时得到电压小于6V
然后不用考虑电流？
达不到额定功率，因而小于9W
不用考虑电流
那这东东为什么不可以用到第一题
除非假设内阻
这两题问法好像不一样，第一题的输出功率是不是大于6小于20？
采纳率：78%
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背包大小为数组所有元素和的一半。
这里将需要装进背包的物品的体积与价值设置为相同的即可，为每个数组元素的值。
public static void main(String[] args) {
//向背包中添加5个物品
int[] weight = {-1,2,4,5,6,7}; //第0个元素不算，下标都从1开始
int[] value = {-1,2,4,5,6,7}; //第0个元素不算，下标都从1开始
int num = weight. //计算物品数量
int CAP = 12; //设置背包容量为12
int[] x = new int[num];
//第0个元素不算，下标都从1开始
int maxvalue = KnapSack(num,weight,value,x,CAP);
System.out.println(&\n最大价值：&+maxvalue);
* @param num 物品数
* @param weight 物品重量数组
* @param value 物品价值数组
* @param x 物品的选取状态
* @param C 背包容量
public static int KnapSack(int num, int weight[], int value[], int x[], int C){
int V[][] = new int[C+1][C+1];
for(int i = 0 ; i &= i++ ){
V[i][0] = 0; //第一列都为0；
for(int j = 0 ; j &=C ; j++){
V[0][j]=0;
//第一行都为0
for(int i = 1 ; i &= num-1 ; i++){
for(int j = 1 ; j &=C ; j++){
//想要向包中添加第i个物品，若物品体积大于当前体积，是无论如何都加不进去的
if(j&weight[i])
V[i][j]=V[i-1][j];
V[i][j] = Math.max(V[i-1][j], V[i-1][j-weight[i]]+value[i]);
System.out.print(V[i][j]+&\t&);
System.out.println();
for(int i = num-1 ; i&0; i--){
if(V[i][j]&V[i-1][j]){
j=j-weight[i];
System.out.println(&选中的物品是:&);
for(int i = 1 ; i & i++){
System.out.print(x[i]+& &);
return V[num-1][C];
如果所给数据是整数（大前提）。 该问题可以看作背包问题。 背包大小为整个数组和的一半，sum += a[i],V
= sum/2;（sum为数组和，V为背包大小）
然后把每个数组元素看作一个物品，元素值看作所占空间vi，这就转换成了一个01背包问题。 为什么可以看作背包问题？
首先数据量不大且都是整数，数据范围在(0,100)内，所以总和也就小于100*100，在整数范围之内。
题目要求两个子数组的和的差绝对值最小，显然最小为0，也就是两边和相等为sum/2，这也就是说在
背包容量为sum/2的情况下所能装的最大物品的价值（此处的价值也就是物品所占空间）。 时间复杂度是O(n*sum/2),空间复杂度是O(sum/2)。
假设数组为C[], 其和为N 1. 将C[]排序 2. 构造维数组T[x], x & N+1,
初始化全部为-1, T[0]设为0 3. 从i小到大依次遍历C, 对于每个C[i] 5. 按j从N/2到0依次遍历T[],
对于每个T[j], 如果T[j]&=0, 且T[j+C[i]]&0, 则设T[j+C[i]]为i 6. 完成以上遍历,
寻找离T[N/2]最近的为true的点, 比如是T[M], 则N-2M就是最小的差绝对值. 7. 获取子集: 取T[M]的值a,
依次取T[M - C[a]]的值b, 取T[M - C[a] - C[b]]的值c....得到组合
追求性能的非严格解
假设数组为C[], 设定无操作次数的一个阈值, 比如M 1. 将C[]排序 2.
按顺序将C[]均分为C1[]和C2[]两个数组 3. 按相同的顺序, 依次尝试以下三种操作 a) 移动C1[i] 到
C2[] b) 移动C2[j] 到 C1[] c) 交换C1[i] 和 C2[j]
如果产生的新C1[]和C2[]其和的差值减小, 则重复本操作 否则i和j依次增加, 重复本次操作 4.
如果在M个上一步操作中, 无变更产生, 则调整完成
dp[i][j]表示前i个数能否凑出j来，实际上j &= total / 2就行……
dp[0][0] =
dp[i][j] = dp[i - 1][j] || dp[i][j - a[i]]
// a的下标从1开始。。。。
最后找dp[n][x]最大的x就可以了。
function array_diff_abs($arr){
rsort($arr);
$sum1 = 0;
$arr1=array();
$arr2 = array();
foreach($arr as $v){
if($v &=0){
if($sum1 &= $sum2 + $v){
$sum2 += $v;
$arr2[] = $v;
}else if($sum2 &= $sum1 + $v){
$sum1 += $v;
$arr1[] = $v;
}else if($sum2 & $sum1){
$sum1 += $v;
$arr1[] = $v;
$sum2 += $v;
$arr2[] = $v;
if($sum1 &= $sum2 + $v){
$sum1 += $v;
$arr1[] = $v;
}else if($sum2 &= $sum1 + $v){
$sum2 += $v;
$arr2[] = $v;
}else if($sum2 & $sum1){
$sum2 += $v;
$arr2[] = $v;
$sum1 += $v;
$arr1[] = $v;
return array($arr1,$arr2,abs($sum2-$sum1));
$arr = array(2,5,6,10,12,33敏感词66,232);
$result = array_diff_abs($arr);
print_r($result);
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已知x和y两个量成正比例x （ ） 15 18 （ ） cy 3 5 （ ） 30 d1.请完成上表格2.如果c是一个大于15小于18的数,你估计d在什么范围?表格对不整齐，请仔细审题我是这样想第2题的，既然是大于15和小于18，那么应该是16和17这两个数，但是16和17除3的得数都是余数
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