电脑内存大小的单位兑换_百度知道
电脑内存大小的单位兑换
..;字节.,MB..,G.我什么都不懂
那什么&lt.&gt.
GB=1024MB（理论上） 计算机存储信息的大小，一个汉字由两个字节组成，所以你问的1GB就是1024MB：字节（B）、GB，实际可使用的容量和标称的是有差别的，既将上面公式里的1024都换成1000，换算的方式略有差别，把后面的“B”去掉、TB，就是这样，24可以忽略不计，而且硬盘越大，字母和数字由一个字节组成。 1TB=1024GB 1GB=1024MB 1MB=1024KB 1KB=1024字节 通常人们都使用简便的叫法。 容量的单位从小到大依次是。它们之间的关系是，硬件方面、MB。所以现实中我们买的硬盘使用时都会发现。 以上是根据教科书给出的答案、KB，不过理论和实际是有点出入的，我们的windows系统以1024MB为1GB，最基本的单位是字节，实际可使用的容量比标称的小，差异越大，硬盘厂商以1000MB为1GB，特别是硬盘
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1TB等于1024G
1G等于1024MB
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1KB等于1024字节
1024字节（B）=1KB1024KB=兆（MB）1024兆（MB）=1GB1024GB=1TB
1TB=1024GB1GB=1024MB1MB=1024KB1KB=1024B
1字节=1KB，1MB=1024KB，1G=1024M，1TG=1000G
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出门在外也不愁常用的排序算法都有哪些？_百度知道
常用的排序算法都有哪些？
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递回版本需要 O(n2) 额外记忆体
Bead sort — O(n) or O(√n)，发现比它大：
计算的复杂度（最差。因为在排序算法中，但是稳定排序算法从来不会如此，大大减少了数字间不必要的比较, 无穷的最坏情况; 需要 O(n) 额外记忆体
原地归并排序 — O(n2)
二叉树排序 （Binary tree sort） — O(n log n);就使得前半部分的任何一个数从此以后都不再跟后半部分的数进行比较了。
重复2号步骤，这样整个列表就有序了，数组下标从1开始，它是这样的，就会被决定使用在原先资料次序中的条目。
Stupid sort — O(n3)，要记住这种次序通常牵涉到额外的空间负担，有可能产生两种不同的结果, 双向的冒泡排序) — O(n2)
插入排序 （insertion sort）— O(n2)
桶排序 （bucket sort）— O(n)，维护需要logn的时间复杂度）。一般而言，且在原本的串列中R出现在S之前, 1) (4，而&quot，直至原数列为空，然后分别对前半部分和后半部分排序。它采用了分治的思想。对於一个排序理想的表现是O(n)，递增或递减的排列起来的操作;这样的操作只需要O(1)的时间复杂度，但是实现相对复杂（可以说是这里7种算法中比较难实现的）; 需要 O(k) 额外 记忆体
计数排序 (counting sort) — O(n+k)。
插入排序的平均时间复杂度为平方级的;相同，他们对空间的要求不高。这是一种先进的思想。
记忆体使用量（以及其他电脑资源的使用）
稳定度：先保证列表的前半部分都小于后半部分：插入;中; 需要 O(n+k) 额外 记忆体
归并排序 （merge sort）— O(n log n)？
第一步，寻找最小的元素，就是使一串记录，如此在其他方面相同键值的两个物件间之比较。564
第二步。下面列出了一些常见的排序算法。选择排序包含shaker排序和堆排序（heapsort）。它借助了&quot、合并等等; 需要 O(n) 额外记忆体
Gnome sort — O(n2)
Library sort — O(n log n) with high probability。
如果i=n－1算法结束。
从数组的第i个元素开始到第n个元素。
堆排序的平均时间复杂度为nlogn，到n结束，作用与插入排序中的&)的，依据串列（list）的大小（n）, 需要 额外的 O(n + k) 空间, O(n2) 最坏情况：若某一位上的数字大于他的下一位，并将其从原数列中删除，直至再也不能交换，将其加在&quot。
在计算机科学所使用的排序算法通常被分类为。(n log n)。
冒泡排序的平均时间复杂度与插入排序相同。
重复2号步骤。至少，稳定度并不是一个问题、乱数串列一般相信是最快的已知排序
Introsort — O(n log n)
Patience sorting — O(n log n + k) 最外情况时间，用于保存已排序的有序数列（我们称之为&quot, 但需要特别的硬体
Pancake sorting — O(n)、选择，逐个检查，则交换。不稳定排序算法可以被特别地时作为稳定，但也是非常容易实现的算法, 1) (3, 1) (5，发现比它大，直至其长度等于原列表的长度;的思想。作这件事情的一个方式是人工扩充键值的比较，假设以下的数对将要以他们的第一个数字来排序。实践证明：
首先新建一个空列表。
一般的方法，当作一个同分决赛;有序列表&quot!) 期望时间、和最好表现），我们要接触高效排序算法了；而后面三种排序相对于简单排序对空间的要求稍高一点, 但需要特别的硬体
排序的算法
排序的算法有很多;找到数列中最大的数字&quot。仅使用一个抽象关键比较运算的排序算法总平均上总是至少需要Ω(n log n)，直至原数列为空,效率高（因为有堆这种数据结构以及它奇妙的特征，使其仍旧保持有序状态;有序列表&逐步扩大成果&quot。
看起来似乎堆排序与插入排序有些相像。这里面插入排序和冒泡排序又被称作简单排序;保证列表的前半部分都小于后半部分&quot, 7) (5，将其插入&quot。
插入排序是这样实现的。
当相等的元素是无法分辨的，算法的高效与否与列表中数字间的比较次数有直接的关系：
设数组内存放了n个待排数字。
从列表的第一个数字到倒数第二个数字;）。基数排序是针对关键字在一个较小范围内的排序算法、平均。
平均时间复杂度
插入排序 O(n2)
冒泡排序 O(n2)
选择排序 O(n2)
快速排序 O(n log n)
堆排序 O(n log n)
归并排序 O(n log n)
基数排序 O(n)
希尔排序 O(n1，按照其中的某个或某些关键字的大小：6跟5比, 6) (维持次序)
(3; 需要 O(k) 额外记忆体
基数排序 （radix sort）— O(n·k)。
现在开始。
冒泡排序是这样实现的，就是当有两个有相等关键的纪录R和S：
首先新建一个空列表。
将上一步找到的最小元素和第i位元素交换，则将它与它的下一位交换，在排序过的串列中R也将会是在S之前, 6) (次序被改变)
不稳定排序算法可能会在相等的键值中改变纪录的相对次序, 1) (5：6跟5比，一个是依照相等的键值维持相对的次序，发现比它大。
排列算法列表
在这个表格中;有序列表&quot, 1) (3，也是平方级的, 也需要找到最长的递增子序列（longest increasing subsequence）
不实用的排序算法
Bogo排序 — O(n × n, 6)
在这个状况下，使有序列表的长度逐渐增加：稳定排序算法会依照相等的关键（换言之就是值）维持纪录的相对次序.25)
比如说这个，也是它高效的原因。也就是一个排序算法是稳定的，且坏的行为是Ω(n2)。然而，我想让它从小到大排序，但是时间效率却不稳定，则交换，但时间效率却能稳定在很高的水平, 7) (4。465
找到数列中最大的数字，但他们其实是本质不同的算法。
重复2号步骤。
冒泡排序（bubble sort） — O(n2)
鸡尾酒排序 (Cocktail sort。
(4，n是要被排序的纪录数量以及k是不同键值的数量, 1) (3，否则回到第3步
选择排序的平均时间复杂度也是O(n&#178，效率不高。但查找数据得另当别论了，对空间的要求及其时间效率也不尽相同，一个是平方级的、交换;的末尾，比如像是整数。然而，一个是对数级的，怎么做呢：5跟4比。
选择排序是这样实现的，快速排序是所有排序算法中最高效的一种，但是容易实现。交换排序包含冒泡排序（bubble sort）和快速排序（quicksort）, 7) (3。
堆排序与前面的算法都不同; 对於大的。
从原数列中取出一个数，使得&quot，而另外一个则没有，好的表现是O：
首先将所有待排序的数字放入工作列表中，则交换, 需要 (1+ε)n 额外记忆体
选择排序 （selection sort）— O(n2)
希尔排序 （shell sort）— O(n log n) 如果使用最佳的现在版本
Comb sort — O(n log n)
堆排序 （heapsort）— O(n log n)
Smoothsort — O(n log n)
快速排序 （quicksort）— O(n log n) 期望时间; 需要 O(n) 额外记忆体
鸽巢排序 (Pigeonhole sort) — O(n+k)，他们的时间复杂度差了一个数量级;有序列表&quot排序算法
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实记太多也没用 就记住O(N^2)的选排（别看跟冒泡一样的复杂度，但选排交换次数比冒泡少，归排（除了求逆序对基本没啥用）
O(N)的桶排就可以了，其他的根本没啥用，还考直觉，插排（主要是要求相同权值的项按输入顺序排列时，选排会比冒泡快很多）。啥子希尔排序这些别看是传说中最优，所以没啥实用价值，堆排（主要是记堆），但本人认为用快排排字典序更好） O(nlogn)的快排（最常用），比快排还快不了多少，但又难理解又难写，若交换代价很大的话
常用的就插入、选择、交换、归并和基数排序几类。
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出门在外也不愁电脑内存从小到大怎么排列520MB是不是最大_百度知道
电脑内存从小到大怎么排列520MB是不是最大
电脑的内存通常是多大的 多少MB等于1G
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..现在能买到得2G最大....2g
256MB 128MB 64MB 32MB 16MB 8MB 4MB
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1024M=1G一般都是512，现在主流是1G
1024M=1G现在一般主流1G DDR2的内存 用2G的人也不在少数现在有4G
8G 甚至更高的都有
硬件发展的都很快的,所以不用担心内存小了,只要有钱就行了
如果是玩电脑游戏，像魔兽、cs等，那么差不多要1G以上，再小的话，电脑会卡的，内存的MB也就是兆数，都是1MB的倍数（倍数为偶数），像1GB＝1024MB＝1MB*2*2*2*2……，如果你准备买内存的话，现在内存条很便宜的，牌子好点的稍微贵点，但质量好、没有兼容问题，1G DDR400的现代150，金士顿250，如果你想买400以上的话，那价格就稍微会高几十元！！
楼主说的DDR内存吧？即使是DDR内存也有1G的。现在配的机器基本不用了，现在的主流是1GDDR2800。
512很一般，现在主流1G
一个汉字等于2B，1KB=1024B，1MB=1024KB，1GB=1024MB现在知道那个最大了吧1TB=1024GB
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出门在外也不愁微机原理实验程序 内存中存放十个数，从小到大排序，
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稍微改一下要排的数就行了CRLF&MACRO&&&&MOV&DL,0DH&&&&MOV&AH,2&&&&INT&21H&&&&MOV&DL,0AH&&&&MOV&AH,2&&&&INT&21HENDMDATASEGMENT&&&&&&N&&&&EQU&&10&&&&&&W&&&DW&&&8,41,32,54,25,16,37,22,18,46DATAENDSCODESEGMENT&&&&&&ASSUME&&CS:&CODE,&DS:&DATABEGIN:MOV&&&&AX,&&&DATAMOV&&&&DS,&&&&AXMOV&&&&CX,&&&NDEC&&&&&CXLOOP1:MOV&DI,CXMOV&BX,&&0&&LOOP2:MOV&&AX,W[BX]CMP&&AX,W[BX+2]JGE&&NEXTXCHG&AX,&W[BX+2]MOV&&&&W[BX],&&&AXNEXT:ADD&&BX,2LOOP&&LOOP2MOV&&CX,DILOOP&&LOOP1XOR&BX,BXMOV&CX,ND:&&MOV&AX,&&&W[BX]&&&&MOV&DL,10&&&&diy&DL&&&&MOV&DH,AH&&&&MOV&DL,AL&&&&ADD&DL,30H&&&&MOV&AH,2&&&&INT&21H&&&&MOV&DL,DH&&&&ADD&DL,30H&&&&MOV&AH,2&&&&INT&21H&&&&ADD&BX,2&&&&CRLF&&&&LOOP&D&&&&MOV&AH,4CH&&&&INT&&21HCODE&ENDSEND&&&&BEGIN
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