专题：vb算法总结
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VB常用算法总结（合集5篇）
VB常用算法总结 一、变量值的交换 算法思想：若交换两个变量的值，必须引入第三个新的变量进行传递。 以下代码是错误的： X=12 ：Y=34 ：X=Y ：Y=X 正确的代码是： X=12 ：Y=23 ：T=X ：X=Y ：Y=T
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VB程序设计的常用算法教案
VB程序设计的常用算法教案 算法（Algrith）：计算机解题的基本思想方法和步骤。算法的描述：是对要解决一个问题或要完成一项任务所采 取的方法和步骤的描述，包括需要什么数据（输入什
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算法与程序设计VB试题与答案08
VB08 1、打开“考生文件夹781”中的文件“test4.vbp”，完善Command1_Click事件代码并保存。 实现功能：回文字符串是指一个字符串从左往右读与从右往左读是一样的，如“ABCBA”，
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算法与程序设计VB试题与答案10
VB10 1、打开文件“考生文件夹178工程1.vbp”，完善Command1_Click事件及fac函数并保存。 实现功能：用递归法求3!+5!+7!的值，将结果输出到窗体上。 Public Function fac(a As
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VB程序连乘算法的教学设计
VB程序连乘算法的教学设计 摘 要：该文主要对程序设计课程中的连乘算法进行教学设计，结合实例介绍了连乘算法的关键点，对算法中经常会遇到的内存溢出问题进行解析，针对连乘算法的
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算法总结
算法分析与设计总结报告
71110415 钱玉明
在计算机软件专业中，算法分析与设计是一门非常重要的课程，很多人为它如痴如醉。很多问题的解决，程序的编写都要依赖它，在软件还是面向 -
算法总结
算法分块总结 为备战2005年11月4日成都一战，特将已经做过的题目按算法分块做一个全面详细的总结，主要突出算法思路，尽量选取有代表性的题目，尽量做到算法的全面性，不漏任何ACM可
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算法总结材料
源程序代码： } 一、 自然数拆分（递归） } #include 二、快速排序（递归） int a[100]; void spilt(int t) #include { int k,j,l,i; main() for(k=1;k
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VB常见问题总结
快捷域名：http://yujimyfavorcn.programfan.com 创建于：2005-6-5 共 6篇文章 访问统计：169 VB常见问题总结 点击数：138 发布日期：2005-6-5 18:28:00 【字体：大 中 小】【评论】
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VB课程总结
《VB 程序设计》课程总结 授课时间：2010-2011学年第二学期 授课班级：课程学时：64（32） 任课教师： 1．教学情况 能认真备课、遵守学院的教学规章制度，没有迟到、提前下课、误课等教学
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VB课程设计总结
通过几周对ＶＢ的学习，使我增加了对ＶＢ课程的了解． 首先了解到ＶＢ的特点，ＶＢ是在原来的Ｂasic语言基础上发展而来的．Ｖisual指的是可视的图形用户界面开发方法.不需编写大量代码去描述界面元素的
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VB关键字总结（★）
1.编译命令关键字总结 作用关键字 定义编译常数。#Const 编译程序码中的选择区块。 #If...Then...#Else 计算当前净值。NPV, PV 7.控制流关键字总结 作用关键字 分支。 GoSu
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VB知识点总结
第一章 一、软件的概念 人们针对某一需要而为计算机编制的指令序列称为程序。程序、数据连同有关的说明资料统称为软件。 软件：应用软件 系统软件 二、编程的概念 编程就是
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VB三要素总结
窗体属性： 1． Name 名称 2． Appearance 显示效果,是否立体显示 3． BackColor 背景色 ForeColor 前景色 4. BorderStyle 边框样式 5. Caption 标题 控件上显示的文本 6. ControlB
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VB教学总结
茂名市第二职业技术学校 （2013～2014学年第一学期） 信息部 VB教学工作总结 2012-2013学年第二学期，我担任13级计算机精英高考班VB课程教学。VB是一种有代表性的较流行的可视化语
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行列式算法归纳总结
数学与统计学学院 中期报告 学院: 专业: 年级: 题目: 行列式的算法归纳学生姓名: 学号: 指导教师姓名 职称: 2012年6月20日 目录 引言 ...........................
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F2 算法总结
算法！ High low method p62 Inventory control level p123 Formal of EOQ p125 Formal of EBQ p127 Efficiency，capacity and production volume ratios p140 Remuner
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文本挖掘算法总结
文本数据挖掘算法应用小结 1、基于概率统计的贝叶斯分类 2、ID3 决策树分类 3、基于粗糙集理论Rough Set的确定型知识挖掘 4、基于k-means聚类 5、无限细分的模糊聚类Fuzzy
