特征多项式的简便算法(多项式×多项式的运算法则),本文通过数据整理汇集了特征多项式的简便算法(多项式×多项式的运算法则)相关信息，下面一起看看。

一般来说，算法是解决问题的方式。解决同一个问题有很多不同的算法。让我们看一个简单的例子。

给定n，a1，a2，…，an的个数，要求找出其中最大的数。

方法一：根据给出这些数的顺序，将a1与其他n-1个数进行比较。如果一个数大于a1，说明a1不是最大的数。

因此，让a2与其余的n-1个数字进行比较.以此类推，最后可以找到最大数。

方法二：首先，比较a1和a2。如果a1 > a2，比较a1和a3，否则，比较a2和a3。在a1和a3或a2和a3之间选择另一个大数字与a4进行比较.这样，每次比较中两个数字中的一个总是先前比较的数字中最大的。所以只有比较n-1次才能找到最大数。

哪种方法更合理？很明显是方法二。它比第一种方法进行的比较更少。当n较大时，它可以比第一种方法更快地得到结果。因为正算法有好有坏，在设计具体算法解决问题时，人们都希望找到一个快速方便的好算法。那么，如何衡量算法的好坏呢？什么是好的算法？

衡量一个算法好坏的标准之一就是计算机执行这个算法需要多长时间。在上面的例子中，当n非常大时，很明显，方法2比方法1需要更少的时间来解决问题。一般我们把算法求解问题所需的初始数据称为问题的大小。比如它的规模是n，执行算法的时间消耗可以用规模n的表达式来表示，比如第二种方法，它的时间消耗是n-1。

通常，多项式算法是我们的目标。所谓多项式算法，就是它的时间消耗是n进制的多项式，与指数算法(时间消耗是n进制的指数表达式)相比，大大节省了计算机程序执行的时间。下表是两种算法的耗时比较，其中n代表问题的规模。

可以看出，当n越来越大时，指数算法需要的时间越来越多。虽然计算机速度很快，中国的银河百亿亿次计算机每秒可以计算1亿次，但是指数函数的增长速度真的很惊人。我们假设计算一个每秒230次的算法，大概需要104秒，也就是将近3个小时，这是可以接受的。时间成本2150或者21000元怎么办？电脑很无奈，也很无力。

因此，计算机无法解决所有数据庞大、操作复杂的计算问题。解决问题的关键是找到一个计算机能接受的算法，这也是我们寻找多项式算法的原因。

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