试论述把算法加入数学课程的原因。

参考答案：①从知识的领域切入：a:数与代数(数与式、方程与不等式、函数);b ：空间与图形(现实世界中的物体、几何体和平面图形的形状、大小、位置关系及其变换);c ：统计与概率(现实世界中数据、客观世界的随机现象、事件发生的可能性、数据收集整理、描述和分析、猜测);d ：实践活动或综合运用(综合运用已有知识和经验、经过自主探索、合作交流、解决问题);
②从数学学习的目标切入：a ：知识与技能(即数与代数、空间与图形、统计与概率);b ：数学思考(数学素养核心、思维结构、发现、解释、描述、推理、证明、归纳、抽象);c ：解决问题(数学素养核心、能力结构);d ：情感与态度(非智力因素结构、好奇心、体验、主动参与、克服困难)
③从数学活动的素养切入：a ：数感;b ：符号感;c ：空间观念;d ：统计观念;e ：应用意识;f ：推理能力;

参考答案：(1)对数学知识的理解发生了变化——数学知识不仅包括“客观性知识”，而且还包括从属于学生自已的“主观性知识”，即带有鲜明个体认知特征的个人知识和数学活动经验。(2)强调了应该掌握的基本数学思想和方法。(3)强调在数学中存在的一种可以迁移到其他领域的东西，这就是数学思维方式。(4)强调运用数学思维方式解决日常生活中的问题，增强应用意识。

参考答案：
　　[算法描述]
　　int BinSrch(rectype r[ ]，int k，low，high)
　　//在长为n的有序表中查找关键字k，若查找成功，返回k所在位置，查找失败返回0。
　　{if(low≤high) //low和high分别是有序表的下界和上界
　　{mid=(low+high)/2;
　　if(r[mid].key==k)return (mid);
　　else if(r[mid].key>k)return (BinSrch(r,k，mid+1，high));
　　else return (BinSrch(r,k，low，mid-1));
　　}
　　else return (0);//查找失败。
　　}//算法结束

答案：

解析：

参考答案：(1)在知识与技能目标中首次出现了过程性目标。(2)数学思考目标所阐述的内涵并非单纯地指向纯粹的数学活动本身，它应当直接指向学生在与数学相关的一般思维水平方面的发展。(3)关于解决问题目标所体现的内涵并不等同于一般的解题活动。(4)情感与态度目标关系到对数学课堂中的素质教育的认识。

答案：(1)处理机的利用率。在利用RMS算法时，处理机的利用率存在着一个上限。它随进程数的增加而减小，逐渐趋于最低的上限为O.693。然而对于EDF算法，并不存在这样严格的限制，因而该算法可以达到100%的处理机利用率。事实上，对于任意一组任务，只要用静态优先级调度算法能够调度的，这一组任务也必定可用EDF算法来调度。(2)算法复杂度。RMS算法比较简单，计算出的每一个进程的优先级，在任务运行期间通常不会改变。而EDF算法的开销较大，因为它所依据的是动态优先级，它会不断地改变，每次调度时都需要先计算所有进程截止时同]的大小，再从中选择最小的。(3)调度的稳定性。RMS算法易于保证调度的稳定性，因为RMS算法在调度时所依据的优先级是静态的。因此只需要赋子重要进程较高的优先级，使之在进程整个运行期间都能保证优先获得处理机。然而对于EDF算法，由于所依据的截止时间是动态的，截止时间在运行期间不断变化，因此很难使最重要进程的截止时间得到保证。

正确答案：相同点：两者都是为了提高搜索引擎查找质量而提出的两种不同算法。不同点：1两者对网页的描述形式不同。PageRank算法只用一个量值来表示网页的重要程度，而HITS算法对网页从权威性和集线性两个不同的方面来进行描述。2两者的理论基础不同。虽然两者的迭代算法都利用了特征向量作为理论基础和收敛性依据，但PageRank算法更具理论支持，它用马尔可夫随机游走来建模，并用马氏链的理论来进行解释;而HITS算法更多是基于人的直观，缺乏很好的理论模型。3两者计算所选取的链接网络不同。PageRank算法与用户查询无关，针对的是整个互联网的链接结构图，所有处理过程都是离线进行的，不会为实时在线查询过程付出额外的代价。HITS算法则不同，它依赖于特定的查询，是针对与特定查询相关的互联网子图来进行计算，规模上的极大减小可以使HITS算法的迭代收敛速度比PageRank算法要快得多。但因为与查询相关，所以查询过程以及扩展根集的过程都需要付出代价，还有可能在扩展过程中，引入大量的噪声信息，造成主题漂移出现。以前的研究工作已经证明HITS算法的性能跟PageRank算法旗鼓相当、不相上下。

答案：

解析：