图灵机与λ演算是等价的，为什么前者成为了普遍接受的计算机或计算理论的模型？

λ演算，λ演算是一套用于研究函数定义、函数应用和递归的形式系统。它由 Alonzo Church 和 Stephen Cole Kleene 在 20 世纪三十年代引入，Church 运用 lambda 演算在 1936 年给出 判定性问题 (Entscheidungsproblem) 的一个否定的答案。这种演算可以用来清晰地定义什么是一个可计算函数。关于两个 lambda 演算表达式是否等价的命题无法通过一个通用的算法来解决，这是不可判定性能够证明的头一个问题，甚至还在停机问题之先。Lambda 演算对函数式编程有巨大的影响，特别是Lisp 语言。

Lambda 演算可以被称为最小的通用程序设计语言。它包括一条变换规则 (变量替换) 和一条函数定义方式，Lambda 演算之通用在于，任何一个可计算函数都能用这种形式来表达和求值。因而，它是等价于图灵机的。尽管如此，Lambda 演算强调的是变换规则的运用，而非实现它们的具体机器。可以认为这是一种更接近软件而非硬件的方式。

λ　　希腊字母　　拉姆达　　Λ 　　Lambda（大写Λ，小写λ），是第十一个希腊字母。 　　大写Λ用於： 　　粒子物理学上，Λ重子的符号 　　小写λ用於： 　　物理上的波长符号 　　放射学的衰变常数 　　线性代数中的特征值 　　西里尔字母的 Л 是由 Lambda 演变而成

算法的特征是有穷性，确切性，输入项。1、有穷性算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止。2、确切性算法的每一步骤必须有确切的定义。3、输入项一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件。简介形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算。1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。一个算法应该具有以下五个重要的特征：有穷性（Finiteness）算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；确切性(Definiteness)算法的每一步骤必须有确切的定义；输入项(Input)一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；输出项(Output)一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；可行性(Effectiveness)算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。一、数据对象的运算和操作：计算机可以执行的基本操作是以指令的形式描述的。一个计算机系统能执行的所有指令的集合，成为该计算机系统的指令系统。一个计算机的基本运算和操作有如下四类：[1]1.算术运算：加减乘除等运算2.逻辑运算：或、且、非等运算3.关系运算：大于、小于、等于、不等于等运算4.数据传输：输入、输出、赋值等运算[1]二、算法的控制结构：一个算法的功能结构不仅取决于所选用的操作，而且还与各操作之间的执行顺序有关。算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。算法可以宏泛地分为三类：一、有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。二、有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。三、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。希望我能帮助你解疑释惑。

在参与其中的三部门经济中，国民收入从总支出角度看，包括消费、、和购买而从总收入角度看，则包括消费、储蓄和税收，这里的税收是指总税收减去转移支付以后所得的净纳税额。总支出=总收入则 c+i+g=c+s+ti+g=s+t 该式即为三部门经济中宏观均衡的条件1、当税收为定量税时y=(a+i+g-βT）/（1-β)2、当税收为比例税时y=(a+i+g-βt0)/[1-β(1-t)]3.当存在转移支付时y=(a+i+g-βt0+βtr)/[1-β(1-t)]

输入：在算法中可以有零个或者多个输入。输出：在算法中至少有一个或者多个输出。有穷性：在执行有限的步骤之后，自动结束不会出现无限循环并且每一个步骤在可接受的时间内完成。确定性：算法的每一个步骤都具有确定的含义，不会出现二义性。可行性：算法的每一步都必须是可行的，即是说，每一步都能够通过执行有限的次数完成。

这就是一个变量的名字了，没有什么特殊的意思的

在λ演算中，每个表达式都代表一个函数，这个函数有一个参数，并且会返回一个值。不论是参数和返回值，也都是一个单参的函数。可以这么说，λ演算中只有一种"类型"，那就是这种单参函数。函数是通过λ表达式匿名地定义的，这个表达式说明了此函数将对其参数进行什么操作。例如，"加2"函数f(x)= x + 2可以用lambda演算表示为λx.x + 2(或者λy.y + 2，参数的取名无关紧要)，而f(3)的值可以写作(λx.x + 2) 3。函数的应用(application)是左结合的:f x y =(f x) y。λ演算(英语:lambda calculus，λ-calculus)是一套从数学逻辑中发展，以变量绑定和替换的规则，来研究函数如何抽象化定义、函数如何被应用以及递归的形式系统。它由数学家阿隆佐·邱奇在20世纪30年代首次发表。lambda演算作为一种广泛用途的计算模型，可以清晰地定义什么是一个可计算函数，而任何可计算函数都能以这种形式表达和求值，它能模拟单一磁带图灵机的计算过程;尽管如此，lambda演算强调的是变换规则的运用，而非实现它们的具体机器。

int a,b,c;a=3;b=4;c=a+b;printf("%d ",c);

　　可计算性理论是计算机科学的理论基础之一。早在30年代，图灵对存在通用图灵机的逻辑证明表明，制造出能编程序来作出任何计算的通用计算机是可能的，这影响了40年代出现的存储程序计算机（即诺伊曼型计算机）的设计思想。可计算性理论确定了哪些问题可能用计算机解决，哪些问题不可能用计算机解决。例如，图灵机的停机问题是不可判定的表明，不可能用一个单独的程序来判定任意程序的执行是否终止，避免了人们为编制这样的程序而无谓地浪费精力。　　可计算性理论中的基本思想、概念和方法，被广泛应用于计算机科学的各个领域。建立数学模型的方法在计算机科学中被广泛采用。递归的思想被用于程序设计，产生了递归过程和递归数据结构，也影响了计算机的体系结构。λ演算被用于研究程序设计语言的语义，例如，表处理语言就以λ转换演算为理论基础。

一段纠缠百年的孽缘轮回故事，电影剪影分现代与民国两个不同时空，“前世今生”的故事，用过去和现在两条线索彼此交叉叙事，呈现出一种诡异的互为镜像关系，女主角贺菲在医院或是去81号住居中，时常出现幻觉，经常看到一些诡异的东西，比如神秘的男人，小女孩，在幻觉与现实中，认识了爱慕宋腾的小师妹瑶瑶，而后发现瑶瑶是前世里害死自己的人，悬念步步相扣，很吸引人，神经不由得绷紧，这种具有神经质的幻想往往会营造一种恐怖气氛。过去81号是将军府，那里有个个变态的宅府王医师，这个医生的终极梦想是运用中西医结合解决不孕不育。变态医生用杀孕妇研究的方法没能说服大少奶奶少帅原配夫人钮梦鹤，而成功让少帅二夫人纪金翠怀孕，最后用计谋让少帅原配夫人为了少帅背黑锅，非常冤屈地被囚禁于府中的地牢中悲惨成魔。少帅二夫人最终生个死婴魔胎，王医师疯了，少帅崩溃了，和成魔的原配将京城81号里的人进行了暗无天日的清场，自此将军府一夜之间的巨变成谜。不过，一段灰暗之后，光明来了，谜底也揭开了，贺菲在幻境里的女儿不见了，但她怀孕了，连一直昏迷不醒的小男孩也出现了新的生机。今世没有重复前世的悲剧，她和相爱的人在一起，还有了爱的结晶，电影将前世的期盼在今世一一实现了。

lambda表达式是JAVA8中提供的一种新的特性，它支持JAVA也能进行简单的“函数式编程”。它是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction)，是一个匿名函数，即没有函数名的函数。函数式接口：这个是理解Lambda表达式的重点，也是产生lambda表达式的“母体”，这里我们引用一个比较容易理解的说法：函数式接口是 一个只有一个抽象方法（不包含object中的方法）的接口。这个需要说明一点，就是在Java中任何一个对象都来自Object 所有接口中自然会继承自Object中的方法，但在判断是否是函数式接口的时候要排除Object中的方法。

/* *虽然已经过了很久了，但我觉得我这个答案比那个最佳答案更优秀。 *这个在遇到除法的时候会转化成分数计算，计算结果也可以以分数输出。 *用 MinGW.org GCC-6.3.0-1 编译通过，并运行正确。因为用到了一些 C 新标准语法， *ACM 上可以编译不过，不过稍微改改就行了(但改了，觉得不舒服，我就不改了) */#include <stdio.h>typedef struct{    int num;    int den;}Frac;int gcd(int a, int b);Frac init(int n, int d);void print(Frac f);Frac add(Frac a, Frac b);Frac sub(Frac a, Frac b);Frac mul(Frac a, Frac b);Frac div(Frac a, Frac b);Frac calc(void);int main(int argc, char *argv[]){    while (getchar()!="(");    print(calc());    return 0;}Frac calc(void){    Frac array[10];    Frac (*op)(Frac, Frac) = NULL;    char ch;    while ((ch=getchar())<=" ");    switch (ch)    {        case "+":            op = add;            break;        case "-":            op = sub;            break;        case "*":            op = mul;            break;        case "/":            op = div;            break;        default:            printf(""%c" %d error! ", ch, ch);    }    int count = 0;    while (1)    {        int t;        if (scanf("%d", &t) != 1)        {            if (getchar() == "(")            {                array[count++] = calc();            }            else            {                break;            }        }        else        {            array[count++] = init(t, 1);        }    }    Frac result = array[0];    for (int i = 1; i < count; i++)    {        result = op(result, array[i]);    }    return result;}Frac div(Frac a, Frac b){    return mul(a, init(b.den, b.num));}Frac mul(Frac a, Frac b){    int g1 = gcd(a.num, b.den);    int g2 = gcd(a.den, b.num);    Frac t = {(a.num/g1)*(b.num/g2), (a.den/g2)*(b.den/g1)};    return t;}Frac sub(Frac a, Frac b){    int g = gcd(a.den, b.den);    Frac t = {a.num*(b.den/g)-b.num*(a.den/g), a.den/g*b.den};    return t;}Frac add(Frac a, Frac b){    int g = gcd(a.den, b.den);    Frac t = {a.num*(b.den/g)+b.num*(a.den/g), a.den/g*b.den};    return t;}void print(Frac f){    if (f.den==1 || f.den==-1)    {        printf("%d", f.num*f.den);    }    else    {        int symbol = f.den<0? -1: 1;        printf("%d/%d", f.num*symbol, f.den*symbol);    }}Frac init(int n, int d){    int g = gcd(n, d);    int symbol = d<0? -1: 1;    Frac t = {n/g*symbol, d/g*symbol};    return t;}int gcd(int a, int b){    while (b)    {        int t = a % b;        a = b;        b = t;    }    return a<0? -a: a;}

程序如下：#include <stdio.h>#define  ROW 2#define  COL 3main(){           int a[ROW][COL], b[COL][ROW], c[ROW][ROW], i, j,k;     printf("Input 2*3 matrix a: ");    for (i=0; i<ROW ;i++)//1    {               for (j=0; j<COL; j++)//1        {                   scanf("%d", &a[i][j]);//1        }    }    printf("Input 3*2 matrix b: ");    for (i=0; i<COL; i++)//1    {               for (j=0; j<ROW; j++)//1        {                   scanf("%d",  &b[i][j]);//1        }    }    for (i=0; i<ROW; i++)//1    {               for (j=0; j<ROW; j++)//1        {             c[i][j] =   0 ;//1            for (k=0; k<COL; k++)//1            {                       c[i][j] = c[i][j]+a[i][k]*b[k][j] ;//2            }        }    }    printf("Results: ");    for (i=0; i<ROW; i++)//1    {               for (j=0; j<ROW; j++) //1        {                   printf("%6d", c[i][j]);//1        }        printf(" ") ;//1    }}扩展资料：函数式编程是种编程方式，它将电脑运算视为函数的计算。函数编程语言最重要的基础是λ演算（lambda calculus），而且λ演算的函数可以接受函数当作输入（参数）和输出（返回值）。和指令式编程相比，函数式编程强调函数的计算比指令的执行重要。和过程化编程相比，函数式编程里函数的计算可随时调用。函数式编程大量使用函数，减少了代码的重复，因此程序比较短，开发速度较快。

可计算性理论是计算机科学的理论基础之一。早在30年代，图灵对存在通用图灵机的逻辑证明表明，制造出能编程序来作出任何计算的通用计算机是可能的，这影响了40年代出现的存储程序计算机（即诺伊曼型计算机）的设计思想。可计算性理论确定了哪些问题可能用计算机解决，哪些问题不可能用计算机解决。例如，图灵机的停机问题是不可判定的表明，不可能用一个单独的程序来判定任意程序的执行是否终止，避免了人们为编制这样的程序而无谓地浪费精力。可计算性理论中的基本思想、概念和方法，被广泛应用于计算机科学的各个领域。建立数学模型的方法在计算机科学中被广泛采用。递归的思想被用于程序设计，产生了递归过程和递归数据结构，也影响了计算机的体系结构。λ演算被用于研究程序设计语言的语义，例如，表处理语言就以λ转换演算为理论基础。

Lambda 表达式是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象，是一个匿名函数，即没有函数名的函数。Lambda表达式可以表示闭包。而且Lambda表达式非常好用，可以让代码简单、简洁。

不是。皮尔逊定理是在n无限增大时推导出来的，因而在使用时要注意n要足够大，以及np;不太小这两个条件.根据计算实践，要求n不小于50，以及np;都不小于5.否则应适当合并区间，使np;满足这个要求。皮尔逊定理是计算期望值的公式，并不是计算模型。计算模型主要包括，图灵机、递归函数、λ演算、马尔科夫算法等。

概念可计算性理论是研究计算的一般性质的数学理论，也称算法理论或能行性理论。它通过建立计算的数学模型（例如抽象计算机），精确区分哪些是可计算的，哪些是不可计算的。计算的过程就是执行算法的过程。可计算性理论的重要课题之一，是将算法这一直观概念精确化。算法概念精确化的途径很多，其中之一是通过定义抽象计算机，把算法看作抽象计算机的程序。通常把那些存在算法计算其值的函数叫作可计算函数。因此，可计算函数的精确定义为：能够在抽象计算机上编出程序计算其值的函数。这样就可以讨论哪些函数是可计算的，哪些函数是不可计算的。可计算性是指一个实际问题是否可以使用计算机来解决．从广义上讲如“为我烹制一个汉堡”这样的问题是无法用计算机来解决的．而计算机本身的优势在于数值计算，因此可计算性通常指这一类问题是否可以用计算机解决．事实上，很多非数值问题（比如文字识别，图象处理等）都可以通过转化成为数值问题来交给计算机处理，但是一个可以使用计算机解决的问题应该被定义为“可以在有限步骤内被解决的问题”，故哥德巴赫猜想这样的问题是不属于“可计算问题”之列的，因为计算机没有办法给出数学意义上的证明，因此也没有任何理由期待计算机能解决世界上所有的问题．分析某个问题的可计算性意义重大，它使得人们不必浪费时间在不可能解决的问题上（因而可以尽早转而使用除计算机以外更加有效的手段），集中资源在可以解决的问题集中．产生历史可计算性理论起源于对数学基础问题的研究。20世纪30年代，为了讨论是否对于每个问题都有解决它的算法，数理逻辑学家提出了几种不同的算法定义。K.哥德尔和S.C.克林尼提出了递归函数的概念，A.丘奇提出λ转换演算,A.M.图灵和E.波斯特各自独立地提出了抽象计算机的概念（后人把图灵提出的抽象计算机称为图灵机），并且证明了这些数学模型的计算能力是一样的,即它们是等价的。著名的丘奇-图灵论题也是丘奇和图灵在这一时期各自独立提出的。后来，人们又提出许多等价的数学模型，如A.马尔可夫于40年代提出的正规算法（后人称之为马尔可夫算法），60年代前期提出的随机存取机器模型（简称 RAM）等。50年代末和60年代初，胡世华和J.麦克阿瑟等人各自独立地提出了定义在字符串上的递归函数。核心内容若m和n是两个正整数，并且m≥n时，求m和n的最大公因子的欧几里得算法可表示为E1[求余数]以n除m得余数r。E2[余数为0吗?]若r=0，计算结束，n即为答案；否则转到步骤E3。E3[互换]把m的值变为n,n的值变为r，重复上述步骤。依照这三条规则指示的步骤，可计算出任何两个正整数的最大公因子。可以把计算过程看成执行这些步骤的序列。我们发现，计算过程是有穷的，而且计算的每一步都是能够机械实现的（机械性）。为了精确刻划算法的特征，人们建立了各种各样的数学模型。基本理论可计算性理论的基本论题，也称图灵论题，它规定了直观可计算函数的精确含义。丘奇论题说：λ可定义函数类与直观可计算函数类相同。图灵论题说：图灵机可计算函数类与直观可计算函数类相同。图灵证明了图灵机可计算函数类与λ可定义函数类相同。这表明图灵论题和丘奇论题讲的是一回事，因此把它们统称为丘奇－图灵论题。直观可计算函数不是一个精确的数学概念，因此丘奇-图灵论题是不能加以证明的。30年代以来，人们提出了许多不同的计算模型来精确刻划可计算性，并且证明了这些模型都与图灵机等价。这表明图灵机和其他等价的模型确实合理地定义了可计算性，因此丘奇－图灵论题得到了计算机科学界和数学界的公认。模拟计算图灵机一种在理论计算机科学中广泛采用的抽象计算机，它是图灵在1936年提出的，用于精确描述算法的特征。可用一个图灵机来计算其值的函数是可计算函数，找不到图灵机来计算其值的函数是不可计算函数。可以证明，存在一个图灵机U，它可以模拟任何其他的图灵机。这样的图灵机 U称为通用图灵机。通用图灵机正是后来出现的存储指令的通用数字计算机的理论原型。应用领域可计算性理论是计算机科学的理论基础之一。早在30年代，图灵对存在通用图灵机的逻辑证明表明，制造出能编程序来作出任何计算的通用计算机是可能的，这影响了40年代出现的存储程序计算机（即诺伊曼型计算机）的设计思想。可计算性理论确定了哪些问题可能用计算机解决，哪些问题不可能用计算机解决。例如，图灵机的停机问题是不可判定的表明，不可能用一个单独的程序来判定任意程序的执行是否终止，避免了人们为编制这样的程序而无谓地浪费精力。可计算性理论中的基本思想、概念和方法，被广泛应用于计算机科学的各个领域。建立数学模型的方法在计算机科学中被广泛采用。递归的思想被用于程序设计，产生了递归过程和递归数据结构，也影响了计算机的体系结构。λ演算被用于研究程序设计语言的语义，例如，表处理语言就以λ转换演算为理论基础。

Lambda 表达式是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象，是一个匿名函数，即没有函数名的函数。Lambda表达式可以表示闭包。而且Lambda表达式非常好用，可以让代码简单、简洁。Lambda表达式与函数def的区别：1. def创建的方法是有名称的，而Lambda表达式没有，可以立刻传递;Python Lambda表达式会创建一个函数对象，但不会把这个函数对象赋给一个标识符，而def则会把函数对象赋值给一个变量。2. Python Lambda只是一个表达式，def是一个语句。Lambda表达式运行起来像一个函数，当被调用时创建一个框架对象。Lambda能够出现在Python语法不允许def出现的地方。3. Lambda表达式“：”后面，只能有一个表达式，def则可以有多个。Lambda表达式内部只能包含一行代码，而命名函数内对此无限制。4. Lambda表达式可以直接作为Python列表或Python字典的成员，返回Lambda表达式中最后一个表达式的值。

算法的“确定性”指的是组成算法的每条指令是清晰的，无歧义的。算法是《数据结构》这门课程中常用的一个概念。算法的定义可以简单表述为：“算法是对特定问题求解步骤的一种描述，它是指令的有限序列，其中每一条指令表示一个或多个操作。“任何算法都具有确定性。即“算法中的每一条指令必须有确定的含义，读者理解时不会产生二义性。并且，在任何条件下，算法只有唯一的一条执行路径，即对于相同的输入只能得出相同的输出。”在笔者教学实践中，常有学生对算法的确定性表示怀疑。甚至有的学生提出一种反对意见：高级语言几乎都提供了随机函数，如果一个算法调用随机函数那么得到的结果事先是无法预知的，该算法也就不具有确定性。本文通过正反两个方面对这种错误观点加以分析。算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数。阿隆佐邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

程序或编程是人类创造的技术工具，起源于生活、服务于生活，就等同于生活中的"程序"，"走流程"，"按程序办"，这是生活中的话，是按照规定的流程和顺序，遵从一定规则的基础上，来把这个事情办成。流程和顺序是由多个步骤构成的一系列动作或过程的组合，比如我们熟悉的一个笑话，把大象装进冰箱一共有几步，三部，这就是一个程序过程，计算机的程序也是像生活当中的程序来设计来运行的，程序的设定是为了完成一项工作、一项任务，就像我们做物理实验一样，要把实验做成功，一定要遵循一定的步骤，步骤相反就会导致失败，我们把生活中的过程变成计算机可以执行的过程，从而达到按照程序办的过程来让计算机办，流程程序相同，最终输出的结果就相同。

autocad自带的一种解释性语言，类似于批处理文件。较小的功能可以用它来实现，大一些的最好不用，因为它会产生许多数据碎片，导致dwg文件超大，影响图形运行速度。

可以的，我一直在用

CAD不是编程软件,是计算机辅助设计（Computer Aide Design）是做设计绘图用的（机械模具建筑装修）等。编程软件可用MASTERCAM，UG等。例如：atocad能够使通过LISO编写各种定制度绘图命令，从而达到控制绘图的效果。LISP语言（全名LISt Processor，即表处理语言），由约翰·麦卡锡在1960年左右创造的一种基于λ演算的函数式编程语言。就此编写了一个简单的程序，以期对用户起到抛砖引玉的作用。方法/步骤创建一个cad，新建一个工程，在lisp编辑器中编写一下程序，程序的作用为计算线段总长度，并选择另存为位置，保存文件lsp文件。使用cad加载lsp文件，选择lsp文件位置。在命令栏点击l，用cad绘制几条线段。在命令栏输入ll，选择所有线段，则在图下计算并显示出了所有线段的总长度。用lisp的代码为(defun c:LL ()(setvar "cmdecho" 1)(setq en (ssget (list "(0 . "spline,arc,line,ellipse,LWPOLYLINE"))))(setq i 0)(setq ll 0)(repeat (sslength en) (setq ss (ssname en i)) (setq endata (entget ss)) (command "lengthen" ss "") (setq dd (getvar "perimeter"))(setq ll (+ dd ll)) (setq i (1+ i))) (princ "所选线条总长为：")(princ ll)(princ))

因为O(n)小于O(nlog2n)所以复杂度为=O(nlog2n)

_型的国语词典是：由各种具有共同特征的事物或现象所形成的种类。如：「由于每个导演的创作意念各有不同，因而电影的类型也就有了多元化的发展。」词语翻译英语type,category,genre,form,style德语Typ(S),Typus(S)法语type。_型的国语词典是：由各种具有共同特征的事物或现象所形成的种类。如：「由于每个导演的创作意念各有不同，因而电影的类型也就有了多元化的发展。」词语翻译英语type,category,genre,form,style德语Typ(S),Typus(S)法语type。拼音是：lèixíng。结构是：_(左右结构)型(上下结构)。_型的具体解释是什么呢，我们通过以下几个方面为您介绍：一、词语解释【点此查看计划详细内容】类型lèixíng。(1)。(2)。二、网络解释类型（技术名词）类型（type）以及类型系统的起源以及研究与发展是独立于OOP的。早在五十年代的FORTRAN语言编译器实现中，就已经采用类型系统作为类型检查的一种手段。广义的类型一般被定义为一种约束，也就是一种逻辑公式。而在对类型的研究过程中产生多种方法，比如【C&W1985】等。而代数方法（algebraicapproach）是一种非常好的建立类型的形式化规范的方法。代数中的一个类型对应于一系列元素，在它们之上定义代数操作。同时在此基础上二阶λ演算已经被用于继承和模板所支持的模型。在上面两种方法中，类型被认为是一系列满足确定约束条件的元素，更抽象的方式可以把一个类型当作规定一个约束条件，如果我们规定的约束条件越好，相对应的被定义元素的集合就越精密，所以逻辑公式（logicalformulas）就成为描述类型特征的最合适工具。在这里，我们不想深入的探究对于类型理论的各种不同的数学模型，我们需要明白的是类型（type）以及类型理论这个在编程语言中经常应用到的概念的内涵是极其丰富的，而其自身理论的发展并非局限于OOP之中，但当两者相结合的时候就对我们的程序观产生了巨大的影响。类型（汉语词语）类型，指包含由各特殊的事物或现象抽出来的共通点的抽象概念；在.NET框架中，类型(type)又被称作组件(component)。通常情况下，应用程序既包括我们自己创建的类型，也包括微软和其他一些组织创建的类型。关于_型的成语仓皇出逃老成典型不为已甚不期然而然绸缪束薪不期而然长夜漫漫不齿于人疮痍满目草庐三顾关于_型的词语疮痍满目不期而然成人之美不名一钱伯道无儿不为已甚草庐三顾沉博绝丽老成典型仓皇出逃点此查看更多关于_型的详细信息

逻辑有时也指逻辑学。逻辑学是研究推理规律的理论。逻辑学分古典逻辑和现代逻辑。逻辑又有演绎逻辑，归纳逻辑，形式逻辑，非形式逻辑等不同类型。逻辑架构。* 经典逻辑。·三段论(传统逻辑,词项逻辑)。·布尔逻辑。·命题逻辑。·一阶逻辑(谓词逻辑)。* 数理逻辑(符号逻辑)。·模型论。+ 布尔代数。·证明论。+ 自然演绎。+ 相继式演算。+ curry-howard同构。·递归论。+ λ演算。+ 组合子逻辑。·公理化集合论。·二阶逻辑。·哥德尔不完备定理。* 直觉逻辑(构造性逻辑)。·heyting代数。·中间逻辑。·直觉类型论。* 多值逻辑。·多值代数。·模糊逻辑。·概率逻辑。* 亚结构逻辑(子结构逻辑)。·线性逻辑。·相干逻辑。* 非单调逻辑。·缺省逻辑。·自动认识逻辑。·可废止逻辑。* 模态逻辑。·真势模态逻辑。·认识逻辑。·道义逻辑。·时间逻辑(时态逻辑)。·动态逻辑。·可证明性逻辑。·可解释性逻辑。* 哲学逻辑。·次协调逻辑(弗协调逻辑)。·自由逻辑。* 辩证法(辩证逻辑)。* 非形式逻辑。* 逻辑推理。·演绎推理。·归纳推理。·溯因推理(设因推理，假设推理)。·可废止推理。* 逻辑史。·工具论(古希腊)亚里士多德(bc384-bc322)。·思维规律研究(英国)乔治·布尔(1815-1864)。·概念文字(德国)弗雷格(1848-1925)。·数学原理(英国)罗素(1872-1970)。* 逻辑学应用。·数学基础。·量子逻辑。·分析哲学。·计算机逻辑。·人工智能。·法律逻辑学。更多关于逻辑的问题，请参考互动百科。

无返回值的话就是函数本身无值，只起到处理的作用（输入、输出、赋值等），其功能相当于由几个语句构成的函数。通俗理解就是它本身是一段语句。如void m(){int i=4;scanf();printf();}可以将它拆成4个函数void m1(){int i=4;}void m2(){scanf();}void m3(){printf();}void m4{void m1();void m2();void m3();}

Type，中文意思是类型。为一种约束，也是一种逻辑公式，在20世纪50年代的FORTRAN语言编译器实现中，采用类型系统作为类型检查的一种手段。早在五十年代的FORTRAN语言编译器实现中，就已经采用类型系统作为类型检查的一种手段。广义的类型一般被定义为一种约束，也就是一种逻辑公式。而在对类型的研究过程中产生多种方法，比如【C&W1985】等。而代数方法是一种非常好的建立类型的形式化规范的方法。代数中的一个类型对应于一系列元素，在它们之上定义代数操作。同时在此基础上二阶λ演算已经被用于继承和模板所支持的模型。

我的世界打不过。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。灯，照明用品，泛指可以照亮的用具。人类远古时代用火把照明，后来有了蜡烛和油灯。在古时“烛”是一种由易燃材料制成的火把，用于执持的已被点燃的火把，称之为烛；放在地上的用来点燃的成堆细草和树枝叫做燎，燎置于门外的称大烛，门内的则称庭燎。眼前这条路，只有自己坚持下去，才有可能走完！无论别人有多想帮忙，始终不能给自己的脚上马达。看着他渐渐远去的背影，又继续寻找下一个有希望帮助他们的人，似乎给人一种永不放弃的感觉。我想哭，终于掉下了感动的眼泪。梦想是自己的，梦想就是我的生命，实现了梦想，就实现了我生命存在的价值，在此之前，我要坚持梦想，相信不放弃梦想，梦想也不会放弃我。这条心理学家的路，就算泥泞了，我也要继续走下去。魔刀千刃也是狠厉好的。

“Lambda 表达式”(lambda expression)是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction)，是一个匿名函数，即没有函数名的函数。Lambda表达式可以表示闭包（注意和数学传统意义上的不同）。

lambda是一种函数类型，定义为内联。它指的是Lambda微积分，它是一个正式的系统。只有lambda表达式，它表示一个函数作为其唯一的参数并返回一个函数。λ演算中的所有函数都是这类函数。

C

巴拿赫不动点定理，又称为压缩映射定理或压缩映射原理，是度量空间理论的一个重要工具；它保证了度量空间的一定自映射的不动点的存在性和唯一性，并提供了求出这些不动点的构造性方法。巴拿赫不动点这个定理是以斯特凡·巴拿赫(1892–1945)命名的，他在1922年提出了这个定理。在数学中，不动点定理是指一个结果表示函数F在某种特定情况下，至少有一个不动点存在，即至少有一个点x能令函数F(x) = x。在数学中有很多定理能保证函数在一定的条件下必定有一个或更多的不动点，而在这些最基本的定性结果当中存在不动点及其定理被应用的结果具有非常普遍的价值。克纳斯特－塔斯基定理某种程度上从分析移除，而且不涉及连续函数。它指出在完全格上的任何单调函数都有一个不动点，甚至是一个最小不动点。见布尔巴基－维特定理。λ演算的共同主题是找到给出λ表达式的不动点。每个λ表达式都有一个不动点，不动点组合子是一个“函数”，即输入一个λ表达式并输出该表达式的一个不动点。一个重要的不动点组合是Y组合子，它使用递归定义。在程序语言的指称语义，一个克纳斯特－塔斯基定理的特例用于建立递归定义的语义。不动点定理虽然适用于“相同”函数（从逻辑的角度来看），但其理论发展完全不同。递归函数的相同定义可用克莱尼递归定理在可计算性理论中给出。这些结果并不是等价的定理，克拉斯特尔－塔斯基定理是个比那用于指称语义的更强的结果。[1]然而，它却与丘奇－图灵论题的直观含义相同：一个递归函数可描述为特定泛函的最小不动点，将函数映射至函数。迭代函数找不动点的技术还可用在集理论；正常函数的定点引理指出任何严格递增的函数从序数有一个（甚至有许多）不动点。在偏序集上的每个闭包算子都有许多不动点；存在关于闭包算子的“封闭要素”，它们是闭包算子首先被定义的主要理由。

概述快速排序是由东尼·霍尔所发展的一种排序算法。在平均状况下，排序 n 个项目要Ο(nlogn)次比较。事实上，快速排序通常明显比其他Ο(nlogn) 算法更快，因为它的内部循环（inner loop）可以在大部分的架构上很有效率地被实现出来，并且在大部分真实世界的数据，可以决定设计的选择，减少所需时间的二次方项之可能性。快速排序，通过一趟排序将待排记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的关键字均比另一部分的关键字小，然后分别对这两部分记录继续进行排序,以达到整个序列有序的目的。形象图示：步骤选择一个基准元素，通常选择第一个元素或者最后一个元素通过一趟排序将待排序的记录分割成独立的两部分，其中一部分记录的元素值均比基准元素值小。另一部分记录的元素值均比基准值大此时基准元素在其排好序后的正确位置然后分别对这两部分记录用同样的方法继续进行排序，直到整个序列有序。实例原始数据：3 5 2 6 2选择 3 作为基准第一轮?1234567从右往左找比3小的，2符合，将2和3对调2 5 2 6 3对调一次，查找的方向反向，从左向右找比3大的，5符合，对调2 3 2 6 5再从右往左找比3小的，2符合，对调2 2 3 6 5一轮结束第二轮?12对 [2 2] 采用同上的方式进行，得到2 2 3 6 5第三轮?12对 [6 5] 采用同上的方式进行，得到2 2 3 5 6最终结果2 2 3 5 6代码实现(Java)?12345678910111213141516171819202122232425262728293031323334353637383940414243444546474849505152535455565758596061626364656667686970717273747576777879808182838485868788899091package com.coder4j.main.arithmetic.sorting; public class Quick { private static int mark = 0; /** * 辅助交换方法 * * @param array * @param a * @param b */ private static void swap(int[] array, int a, int b) { if (a != b) { int temp = array[a]; array[a] = array[b]; array[b] = temp; // 找到符合的，对调 System.out.println("对调" + array[a] + "与" + array[b] + ",得到"); for (int i : array) { System.out.print(i + " "); } System.out.println(); } } /** * 新一轮分隔 * * @param array * @param low * @param high * @return */ private static int partition(int array[], int low, int high) { int base = array[low]; mark++; System.out.println("正在进行第" + mark + "轮分隔，区域：" + low + "-" + high); while (low < high) { while (low < high && array[high] >= base) { high--; System.out.println("从右往左找比" + base + "小的，指针变动：" + low + "-" + high); } swap(array, low, high); while (low < high && array[low] <= base) { low++; System.out.println("从左往右找比" + base + "大的，指针变动：" + low + "-" + high); } swap(array, low, high); } return low; } /** * 对数组进行快速排序，递归调用 * * @param array * @param low * @param heigh * @return */ private static int[] quickSort(int[] array, int low, int heigh) { if (low < heigh) { int division = partition(array, low, heigh); quickSort(array, low, division - 1); quickSort(array, division + 1, heigh); } return array; } /** * 快排序 * * @param array * @return */ public static int[] sort(int[] array) { return quickSort(array, 0, array.length - 1); } public static void main(String[] args) { int[] array = { 3, 5, 2, 6, 2 }; int[] sorted = sort(array); System.out.println("最终结果"); for (int i : sorted) { System.out.print(i + " "); } } }测试输出结果：?12345678910111213141516171819全选复制放进笔记正在进行第1轮分隔，区域：0-4对调2与3,得到2 5 2 6 3从左往右找比3大的，指针变动：1-4对调3与5,得到2 3 2 6 5从右往左找比3小的，指针变动：1-3从右往左找比3小的，指针变动：1-2对调2与3,得到2 2 3 6 5从左往右找比3大的，指针变动：2-2正在进行第2轮分隔，区域：0-1从右往左找比2小的，指针变动：0-0正在进行第3轮分隔，区域：3-4对调5与6,得到2 2 3 5 6从左往右找比6大的，指针变动：4-4最终结果2 2 3 5 6经测试，与实例中结果一致。

用C 语言或PASCAL语言等高级语言来描述也不能算是程序,有的也用这些不十分严格的编写来完成算法,程序是要能运行,各种初始化工作都要做的,而算法不管那么多.比如做程序里面含有这个类或者结构,一旦某个地方描述过了,以后的算法中就当已经声明了. 很多教材里就是这样做的..

简便算法...顾名思义就是：使算法 变得简单。举个例子：25×24=?就可以用简便算法 即：25×24=25×（4×6）=25×4×6=100×6=600这样的算法就是 简便算法了 。相关内容：1、算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。2、如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。3、算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。4、随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。5、这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。6、即使在当前，依然常有知觉想法难以定义为形式化算法的情况。

算法本身存在价值观。这种价值观寄宿在数据上。算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算。1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间，空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

验算步骤如下：a初值为12时，a+=a-=a*=a结果为0步骤：这个表达式的运算是从右向左的：1.a*=a：a=a*a=12*12=1442.a-=144:a=a-144=144-144=03.a+=0:a=a+0=0+0=0。算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、JacquesHerbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年EmilLeonPost的Formulation1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

转二进制需要分作2部分即整数部分和小数部分 整数部分用除基取余的算法:233/2,每次得到的余数从右向左依次排列,商则继续除下去1110 1001 小数部分用乘基取整的方法0.8125*2,每次把整数位的数码取走,从左到右依次排列0.1101 最后组合到一起即1110 1001.1101

一个算法应该具有以下五个重要的特征：1，有穷性（Finiteness）：算法的有穷性是指算法必须能在执行有限个步骤之后终止；2，确切性(Definiteness)：算法的每一步骤必须有确切的定义；3，输入项(Input)：一个算法有0个或多个输入，以刻画运算对象的初始情况，所谓0个输入是指算法本身定出了初始条件；4，输出项(Output)：一个算法有一个或多个输出，以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的；5，可行性(Effectiveness)：算法中执行的任何计算步骤都是可以被分解为基本的可执行的操作步，即每个计算步都可以在有限时间内完成（也称之为有效性）。扩展资料：算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。参考资料：百度百科----算法

为解决一个确定类问题而采取的方法和步骤称为算法（Algorithm）。参考资料：《大学计算机-计算思维导论》，清华大学出版社2019

对算法描述正确的是：算法是解决问题的步骤算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间，空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。

lambada表达式Lambda 表达式（lambda expression）是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象（lambda abstraction），是一个匿名函数，即没有函数名的函数。Lambda表达式可以表示闭包（注意和数学传统意义上的不同）。C#表达式C#的Lambda 表达式都使用 Lambda 运算符 =>，该运算符读为“goes to”。语法如下：(object argOne, object argTwo) => {; /*Your statement goes here*/}函数体多于一条语句的可用大括号括起。类型可以将此表达式分配给委托类型，如下所示：delegate int del(int i);del myDelegate=x=>{return x*x;};int j = myDelegate(5); //j=25创建表达式目录树类型：using System.Linq.Expressions;//...Expression <del>=x=>x*x;=> 运算符具有与赋值运算符 (=) 相同的优先级，并且是右结合运算符。Lambda 用在基于方法的 LINQ 查询中，作为诸如 Where 和 Where 等标准查询运算符方法的参数。使用基于方法的语法在 Enumerable 类中调用 Where 方法时（像在 LINQ to Objects 和 LINQ to XML 中那样），参数是委托类型 System..::.Func<(Of <(T, TResult>)>)。使用 Lambda 表达式创建委托最为方便。例如，当您在 System.Linq..::.Queryable 类中调用相同的方法时（像在 LINQ to SQL 中那样），则参数类型是 System.Linq.Expressions..::.Expression<Func>，其中 Func 是包含至多五个输入参数的任何 Func 委托。同样，Lambda 表达式只是一种用于构造表达式目录树的非常简练的方式。尽管事实上通过 Lambda 创建的对象的类型是不同的，但 Lambda 使得 Where 调用看起来类似。在前面的示例中，请注意委托签名具有一个 int 类型的隐式类型输入参数，并返回 int。可以将 Lambda 表达式转换为该类型的委托，因为该表达式也具有一个输入参数 (x)，以及一个编译器可隐式转换为 int 类型的返回值。（以下几节中将对类型推理进行详细讨论。）使用输入参数 5 调用委托时，它将返回结果 25。在 is 或 as 运算符的左侧不允许使用 Lambda。适用于匿名方法的所有限制也适用于 Lambda 表达式。有关更多信息，请参见匿名方法（C# 编程指南）。特殊下列规则适用于 Lambda 表达式中的变量范围：捕获的变量将不会被作为垃圾回收，直至引用变量的委托超出范围为止。在外部方法中看不到 Lambda 表达式内引入的变量。Lambda 表达式无法从封闭方法中直接捕获 ref 或 out 参数。Lambda 表达式中的返回语句不会导致封闭方法返回。Lambda 表达式不能包含其目标位于所包含匿名函数主体外部或内部的 goto 语句、break 语句或 continue 语句。Lambda表达式的本质是“匿名方法”，即当编译我们的程序代码时，“编译器”会自动将“Lambda表达式”转换为“匿名方法”，如下例：string[] names={"agen","balen","coure","apple"};string[] findNameA=Array.FindAll<string>(names,delegate(string v){return v.StartsWith("a");});string[] findNameB=Array.FindAll<string>(names,v=>v.StartsWith("a"));上面中两个FindAll方法的反编译代码如下：string[] findNameA=Array.FindAll<string>(names,delegate(string v){return v.StartsWith("a");});string[] findNameB=Array.FindAll<string>(names,delegate(string v){return v.StartsWith("a");});从而可以知道“Lambda表达式”与“匿名方法”是可以划上等号的，只不过使用“Lambda表达式”输写代码看上去更直观漂亮，不是吗?Lambda表达式的语法格式：参数列表 => 语句或语句块[1]其中“参数列”中可包含任意个参数(与委托对应），如果参数列中有0个或1个以上参数，则必须使用括号括住参数列，如下：x => x + 1                              // Implicitly typed, expression bodyx => { return x + 1; }                  // Implicitly typed, statement body(int x) => x + 1                        // Explicitly typed, expression body(int x) => { return x + 1; }            // Explicitly typed, statement body(x, y) => x * y                         // Multiple parameters() => Console.WriteLine()               // No parametersasync (t1,t2) => await t1 + await t2    // Asyncdelegate (int x) { return x + 1; }      // Anonymous method expressiondelegate { return 1 + 1; }              // Parameter list omitted

“Lambda 表达式”(lambda expression)是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction)，是一个匿名函数，即没有函数名的函数。Lambda表达式可以表示闭包（注意和数学传统意义上的不同）。我现在主要用来做一下循环啊，过滤啥的，语句少很方便。

算法可大致分为基本算法、数据结构的算法、数论与代数算法、计算几何的算法、图论的算法、动态规划以及数值分析、加密算法、排序算法、检索算法、随机化算法、并行算法，厄米变形模型，随机森林算法。算法可以宏泛的分为三类：一、有限的，确定性算法 这类算法在有限的一段时间内终止。他们可能要花很长时间来执行指定的任务，但仍将在一定的时间内终止。这类算法得出的结果常取决于输入值。二、有限的，非确定算法 这类算法在有限的时间内终止。然而，对于一个（或一些）给定的数值，算法的结果并不是唯一的或确定的。三、无限的算法 是那些由于没有定义终止定义条件，或定义的条件无法由输入的数据满足而不终止运行的算法。通常，无限算法的产生是由于未能确定的定义终止条件。扩展资料：算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。参考资料：百度百科-算法

拉姆达.lambda:希腊字母表的第11个字母,读音:英 [_l_md_];美 [_l_md_]“Lambda 表达式”(lambda expression)是一个匿名函数，Lambda表达式基于数学中的λ演算得名，直接对应于其中的lambda抽象(lambda abstraction)，是一个匿名函数，即没有函数名的函数。Lambda表达式可以表示闭包（注意和数学传统意义上的不同）。

算法（Algorithm）是指解题方案的准确而完整的描述，是一系列解决问题的清晰指令，算法代表着用系统的方法描述解决问题的策略机制。也就是说，能够对一定规范的输入，在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷，或不适合于某个问题，执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。算法中的指令描述的是一个计算，当其运行时能从一个初始状态和（可能为空的）初始输入开始，经过一系列有限而清晰定义的状态，最终产生输出并停止于一个终态。一个状态到另一个状态的转移不一定是确定的。随机化算法在内的一些算法，包含了一些随机输入。形式化算法的概念部分源自尝试解决希尔伯特提出的判定问题，并在其后尝试定义有效计算性或者有效方法中成形。这些尝试包括库尔特·哥德尔、Jacques Herbrand和斯蒂芬·科尔·克莱尼分别于1930年、1934年和1935年提出的递归函数，阿隆佐·邱奇于1936年提出的λ演算，1936年Emil Leon Post的Formulation 1和艾伦·图灵1937年提出的图灵机。即使在当前，依然常有直觉想法难以定义为形式化算法的情况。