控制語句與輔助語句，即高中數學的程式框圖題，是整個程式設計的基礎所在。
1.if-else
瘋狂if，超大常數警告
作為最常用的控制語句，if用法很簡單。
if
(表示式1
) 語句1
;else
if(表示式2
) 語句2
;elseif.
....
.else
2.switch
我也想要一台switch
switch作為不常用的的語句，實現比較複雜，但是能使**比一堆 if-else 更明了
switch
(value)
時間複雜度的罪魁之一
1.for( )
for迴圈天下第一
我認為for是功能性最強的迴圈語句
for
(int i =
0; i < n; i++
)//這是最常用的一種模式
for
(int i = h[point]
; i ; i = nxt[i]
)//這是鄰接表存圖時的遍歷迴圈
while我記得用的很少（一般是佇列和bfs？），do-while更跟不用說了
while
(表示式)
dowhile
(表示式)
另外迴圈之間是可以巢狀的，但是一般不會太多，畢竟迴圈的複雜度太高了
一句話解決：break直接停止這個迴圈中，不會再做整個迴圈；continue直接跳過當前這一次迴圈，不會在做這次迴圈中剩下的語句。
邊寫的時候我想到了一些點
C的回歸基礎學習1 真的基礎
自從高二noip 2017 慘敗後便沒有在認真的碰c 了，以至於荒廢至此。本身打算在國慶複習，但是奈何的編寫網頁的任務太爆肝了，假期結束還得補作業。直到現在才開始複習任務。沒錯我就是加把勁騎士 主要的型別整型 int 浮點 float 雙浮點 double 布林 bool 字元 char 一般根據需...
機器學習基礎 Logistic回歸2
梯度上公升法在每次更新回歸系統時都需要遍歷整個資料集，該方法在處理100個左右的資料集時尚可，但如果有數十億樣本和成千上萬的特徵，那麼該方法的計算複雜度太高了。隨機梯度上公升演算法偽 所有回歸係數初始化為1 對資料集中每個樣本 計算該樣本的梯度 使用alpha gradient更新回歸係數值 返回回...
機器學習基礎 Logistic回歸基礎
logistics回歸模型要解決的是分類問題，在之前的二元分類問題中，我們將資料分成正例和負例，但是像pla演算法一樣，用單位階躍函式來處理的這種瞬間跳躍的過程有時很難處理。於是，我們希望能得到正例的概率值是多少。我們在pla和線性回歸演算法中都用資料的加權來計算乙個分數s，在logistic回歸中...