53) \(\dfrac{2}{3}-[\dfrac{-7}{4}-(\dfrac{1}{2}+\dfrac{3}{8})]\)
Mọi người giúp mk với
K
Khách
Hãy nhập câu hỏi của bạn vào đây, nếu là tài khoản VIP, bạn sẽ được ưu tiên trả lời.
Những câu hỏi liên quan
QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023
Đánh giá được mức đơn giản của thuật toán, từ đó tìm ra được cách giải nhanh nhất.
30 tháng 4 2018
Gọi số cần tìm là x
Theo đề ta có: x + 28 - 37 = 15
=> x + 28 = 15 + 37
=> x + 28 = 52
=> x = 52 - 28
=> x = 24
Vậy số cần tìm là 24
30 tháng 4 2018
Gọi số cần tìm là \(x\)
Theo bài ra ta có :
\(x+28-37=15\)
\(x+28=37+15\)
\(x+28=52\)
\(x=52-28\)
\(x=24\)
Vậy số cần tìm là 24
QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
23 tháng 8 2023
Thuật toán là một chuỗi các bước được thiết kế để giải quyết một vấn đề cụ thể. Một trong những yếu tố quan trọng để đánh giá hiệu suất của một thuật toán là độ phức tạp thời gian, tức là thời gian mà thuật toán mất để thực thi dựa trên kích thước đầu vào của vấn đề. Phân loại thuật toán dựa trên độ phức tạp thời gian là một phương pháp được sử dụng phổ biến để đánh giá và so sánh hiệu suất của các thuật toán khác nhau. Dưới đây là một số phân loại chính dựa trên độ phức tạp thời gian của thuật toán:
-O(1) (độ phức tạp thời gian hằng số): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi không thay đổi theo kích thước đầu vào. Thời gian thực thi của thuật toán này là cố định, vì vậy độ phức tạp thời gian là hằng số. Ví dụ: Truy cập vào phần tử trong mảng có kích thước cố định.
-O(log n) (độ phức tạp thời gian logarithmic): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng theo logarit của kích thước đầu vào. Thuật toán này thường được sử dụng trong các bài toán tìm kiếm nhị phân, các thuật toán chia để trị, hoặc các thuật toán sắp xếp hiệu quả như QuickSort hoặc MergeSort.
-O(n) (độ phức tạp thời gian tuyến tính): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng tỷ lệ trực tiếp với kích thước đầu vào. Ví dụ: Duyệt qua từng phần tử trong mảng một lần.
-O(n2) (độ phức tạp thời gian bậc hai): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng theo bình phương của kích thước đầu vào. Ví dụ: Thuật toán sắp xếp Bubble Sort, các thuật toán tìm kiếm không hiệu quả như Linear Search trong một mảng lồng nhau.
-O(nk) (độ phức tạp thời gian bậc k): Đây là loại thuật toán có thời gian thực thi tăng theo lũy thừa của kích thước đầu
TP
2
DD
Đoàn Đức Hà
Giáo viên
13 tháng 1 2022
Bài 2:
Số bị trừ hay tổng số trừ và hiệu là:
\(56,4\div2=28,2\)
Hiệu là:
\(\left(28,2-2,2\right)\div2=13\)
Số trừ là:
\(13+2,2=15,2\)
DD
Đoàn Đức Hà
Giáo viên
13 tháng 1 2022
Bài 1:
Cạnh hình vuông hay chiều rộng hình chữ nhật là:
\(96\div4=24\left(m\right)\)
Diện tích thửa ruộng là:
\(37,5\times24=900\left(m^2\right)\)
Đổi: \(50kg=0,5\)tạ.
Trên cả thửa ruộng đó thu hoạch được số tạ thóc là:
\(900\div100\times0,5=4,5\)(tạ)
QT
Quoc Tran Anh Le
Giáo viên
9 tháng 11 2023
Sau lần chia đôi đầu tiên, pham vi tìm kiếm còn lại n/2 số, sau khi chia đôi lần thứ hai, dãy còn lại n/4 số, sau khi chia đôi lần thứ dãy còn lại n/8, …sau khi chia đôi lần k dãy còn lại n/2.mũ k. Kết thúc khi 2 mũ k sấp xỉ n.
NT
Nguyễn Thị Thương Hoài
Giáo viên
VIP
23 tháng 11 2023
Trong một phép trừ nếu giảm số bị trừ đi bao nhiêu đơn vị thì hiệu giảm đi bấy nhiêu đơn vị.
Trong một phép trừ nếu tăng số trừ lên bao nhiêu đơn vị thì hiệu giảm đi bấy nhiêu đơn vị
Giải:
Nếu giảm số bị trừ đi 2 đơn vị và tăng số trừ thêm 6 đơn vị thì hiệu mới là:
29 - 2- 6 = 21
Đáp sô: 21
\(\dfrac{2}{3}-\left[-\dfrac{7}{4}-\left(\dfrac{1}{2}+\dfrac{3}{8}\right)\right]\)
\(=\dfrac{2}{3}+\dfrac{7}{4}+\left(\dfrac{1}{2}+\dfrac{3}{8}\right)\)
\(=\dfrac{8}{12}+\dfrac{21}{12}+\dfrac{6}{12}+\dfrac{3}{8}\)
\(=\dfrac{35}{12}+\dfrac{3}{8}=\dfrac{70}{24}+\dfrac{9}{24}=\dfrac{79}{24}\)
\(\dfrac{2}{3}-\left[\dfrac{-7}{4}-\left(\dfrac{1}{2}+\dfrac{3}{8}\right)\right]\\ =\dfrac{2}{3}-\left[\dfrac{-7}{4}-\left(\dfrac{4}{8}+\dfrac{3}{8}\right)\right]\\ =\dfrac{2}{3}-\left(\dfrac{-7}{4}-\dfrac{7}{8}\right)\\ =\dfrac{2}{3}-\left(\dfrac{-14}{8}-\dfrac{7}{8}\right)\\ =\dfrac{2}{3}+\dfrac{21}{8}\\ =\dfrac{16}{24}+\dfrac{63}{24}\\ =\dfrac{79}{24}\)