❶ 算法与程序设计基础 python版 是哪个版本
都可以了，最经典的还是第三版，其实差距不大，只要能认真学，无论哪个版本都够你研究了，我学的时候用的是第3版，感觉已经对C有很透彻的见解了
❷ 版本号算法
版本号来由四部分组成：
<主版本源>.<次版本>.<修订号>.<内部版本号>
一般的改动只要修改下内部版本号，当然是向上累加
如果你觉得改动有必要让用户知道，当然要加修订号
主次版本号也是类似，根据软件的修改程度累加。
当然从软件工程科学的角度来说，只要动了一点就要修改版本号
其实我也不太懂，你还是找点专业的书来看吧
❸ 软件的各种版本号有何区别
1、内容不同：在版本升级后，一般会对软件中出现的错误进行修复或增加新回内容，因此不同版本的内容是答有差距的。
2、发布时间不同：软件版本更新换代是比较快的，每次间隔时间不会太长，因此每个版本的发布时间也是不同的。
3、成熟度不同：版本号不同也反映了软件的成熟度，例如主版本号为零（0.y.z）的软件处于开发初始阶段，因此不同版本号的成熟度也是不同的。
(3)算法版本扩展阅读：
内部版本号一般是在APP开发者内部交流，主要是开发者自己对产品进行测试，检查产品是否存在缺陷、错误，验证产品功能。在云打包平台中，APP升级的判断依据就是内部版本号。内部版本号是根据系统的移动算法设定的，企业不能自定义。
而外部版本号通常由企业发布到第三方应用市场，最终呈现的APP版本号，不参与云打包平台软件升价机制。也即是一般用户下载安装的版本，平常下载应用看到的就是外部版本号。企业可以自定义外部版本号。
❹ 学算法(c语言版本)哪本书比较好（最好与ACM类似的）
搞ACM，《算法导论抄》和《算法艺术与信息学奥赛》一般认为是必看的。
《算法导论》比较全了，但仍然有些算法没有涉及到（没办法，ACM没有考纲），但我建议看完两本书后不要在找书了，ACM的其他的算法已经很少。去POJ大量A题，其他算法可以在做题过程中补充学习
❺ 数据结构与算法分析 有两个版本，一个是C版本，另一个是C++描述版。他们有什么区别呢
区别就在于：对于数据结构，如果用C语言实现链表结构，则只能提供一些链表的操作函数，无法将链表当成一个整体对象，而用C++则可以实现一个链表类，将链表封装成一个整体。而对于算法来说，则一样，C++中的具体算法也是用C语言实现的。
❻ 49算法有最准确的版本吗
我知道两个49的公式算法: 49 母亲的月份(阳历)-当母亲生育一个孩子的年回龄(第一年) 19 = ？你得到的答案减去12345的数答字，直到你得到一个单位数字。如果是奇数，那就是个男孩。就算扯平了，也是个女孩。(0是一个小女孩)。另一个: 49 最后一次月经期的阴历月份-出生时的名义年龄 19如果单数是男孩，偶数是女孩。还有一个表轻工的地址: 种算法我是个男孩，我会在月底出生，出生后会被核实，姐妹们耐心等待！[38: ]
❼ 求教汇编算法取系统版本的原理
关键你要理解这两句的意思
'movebx,dwordptr[fs:18h]
'movecx,dwordptr[fs:30h]
你到网络去搜PEB吧,
建议你看看附件里的pdf文件
❽ 张晓丽 数据结构与算法最新版本是哪一年
《数据结构与算法复》以制基本数据结构和算法设计策略为知识单元，系统地介绍了数据结构的知识与应用、计算机算法的设计与分析方法，主要内容包括线性表、树、图和广义表、算法设计策略以及查找与排序算法等。《数据结构与算法》注重理论与实践相结合，内容深入浅出，可以作为高等院校计算机学科相关专业的教材或参考书，同时对计算机科技工作者也有参考价值。
❾ 哪一个版本的C算法最好
一本叫做《C算法》的不错是个老外写的，一共有4部分共两本书，第一本内是基础数据结构之类容的介绍。重点推荐第二本图算法，讲得十分地到。如果你数学分析能力较强的话可以看《算法导论》，能力再强点可以看《具体数学》+《离散数学与组合数学》，对于本科阶段的算法已经足够了。不管你是业余者还是个ACMER
❿ 欧几里德算法的算法版本
functiongcd(a,b){vart;if(a<b)t=b,b=a,a=t;while(b!=0)t=b,b=a%b,a=t;returna;}
模P乘法逆元
对于整数a、p，如果存在整数b，满足ab mod p =1，则说，b是a的模p乘法逆元。
定理：a存在模p的乘法逆元的充要条件是gcd(a，p) = 1
证明：
首先证明充分性
如果gcd(a，p) = 1，根据欧拉定理，aφ（p) ≡ 1 mod p，因此
显然aφ（p)-1 mod p是a的模p乘法逆元。
再证明必要性
假设存在a模p的乘法逆元为b
ab ≡ 1 mod p
则ab = kp +1 ，所以1 = ab - kp
因为gcd(a，p) = d
所以d | 1
所以d只能为1 欧几里德算法是计算两个数最大公约数的传统算法，他无论从理论还是从效率上都是很好的。但是他有一个致命的缺陷，这个缺陷只有在大素数时才会显现出来。
硬件平台，一般整数最多也就是64位，对于这样的整数，计算两个数之间的模是很简单的。对于字长为32位的平台，计算两个不超过32位的整数的模，只需要一个指令周期，而计算64位以下的整数模，也不过几个周期而已。但是对于更大的素数，这样的计算过程就不得不由用户来设计，为了计算两个超过 64位的整数的模，用户也许不得不采用类似于多位数除法手算过程中的试商法，这个过程不但复杂，而且消耗了很多CPU时间。对于现代密码算法，要求计算 128位以上的素数的情况比比皆是，设计这样的程序迫切希望能够抛弃除法和取模。
Stein算法由J. Stein于1961年提出，这个方法也是计算两个数的最大公约数。和欧几里德算法不同的是，Stein算法只有整数的移位和加减法，这对于程序设计者是一个福音。
为了说明Stein算法的正确性，首先必须注意到以下结论：
gcd(a,a) = a，也就是一个数和他自身的公约数是其自身
gcd(ka,kb) = k gcd(a,b），也就是最大公约数运算和倍乘运算可以交换，特殊的，当k=2时，说明两个偶数的最大公约数必然能被2整除
C++/java 实现
// c++/java stein 算法
int gcd(int a,int b)
{if(a<b) //arrange so that a>b
{int temp = a;a = b;b=temp;}
if(0==b) //the base case
return a;
if(a%2==0 && b%2 ==0) //a and b are even
return 2*gcd(a/2,b/2）；
if (a%2 == 0) // only a is even
return gcd(a/2,b);
if (b%2==0)// only b is even
return gcd(a,b/2）；
return gcd((a-b)/2,b);// a and b are odd
} 扩展欧几里德算法不但能计算(a，b）的最大公约数，而且能计算a模b及b模a的乘法逆元，用C语言描述如下：
int gcd(int a， int b ， int&；； ar，int &；； br)
{int x1，x2，x3；
int y1，y2，y3；
int t1，t2，t3；
if(0 == a)
{//有一个数为0，就不存在乘法逆元
ar = 0；
br = 0 ；
return b；
}
if(0 == b)
{
ar = 0；
br = 0 ；
return a；
}
x1 = 1；
x2 = 0；
x3 = a；
y1 = 0；
y2 = 1；
y3 = b；
int k；
for(t3 = x3 % y3 ； t3 ！= 0 ； t3 = x3 % y3）
{
k = x3 / y3；
t2 = x2 - k * y2；
t1 = x1 - k * y1；
x1 = y1；
x1 = y2；
x3 = y3；
y1 = t1；
y2 = t2；
y3 = t3；
}
if(y3 == 1）
{
//有乘法逆元
ar = y2；
br = x1；
return 1；
}
else
{
//公约数不为1，无乘法逆元
ar = 0；
br = 0；
return y3；
}
}
扩展欧几里德算法对于最大公约数的计算和普通欧几里德算法是一致的。计算乘法逆元则显得很难明白。我想了半个小时才想出证明他的方法。
首先重复拙作整除中的一个论断：
如果gcd(a，b)=d，则存在m，n，使得d = ma + nb，称呼这种关系为a、b组合整数d，m，n称为组合系数。当d=1时，有 ma + nb = 1 ，此时可以看出m是a模b的乘法逆元，n是b模a的乘法逆元。
为了证明上面的结论，我们把上述计算中xi、yi看成ti的迭代初始值，考察一组数（t1，t2，t3），用归纳法证明：当通过扩展欧几里德算法计算后，每一行都满足a×t1 + b×t2 = t3
第一行：1 × a + 0 × b = a成立
第二行：0 × a + 1 × b = b成立
假设前k行都成立，考察第k+1行
对于k-1行和k行有
t1(k-1） t2(k-1） t3(k-1）
t1(k) t2(k) t3(k)
分别满足：
t1(k-1） × a + t2(k-1） × b = t3(k-1）
t1(k) × a + t2(k) × b = t3(k)
根据扩展欧几里德算法，假设t3(k-1） = j t3(k) + r
则：
t3(k+1） = r
t2(k+1） = t2(k-1） - j × t2(k)
t1(k+1） = t1(k-1） - j × t1(k)
则
t1(k+1） × a + t2(k+1） × b
=t1(k-1） × a - j × t1(k) × a +
t2(k-1） × b - j × t2(k) × b
= t3(k-1） - j t3(k) = r
= t3(k+1）
得证
因此，当最终t3迭代计算到1时，有t1× a + t2 × b = 1，显然，t1是a模b的乘法逆元，t2是b模a的乘法逆元。