1.黄金比例搜索算法是什么意思

2.什么是算法与数据结构

3.工资算法是什么呢?

4.工资算法是什么?

金价6320是什么算法_金价计算器

工资的算法如下:

日工资:月工资收入÷月计薪天数。

小时工资:月工资收入÷(月计薪天数×8小时)。

月计薪天数=(365天-104天)÷12月=21.75天。

休假天数:月出勤工资=月工资标准×(1-1/21.75×事假天数)。

新员工及休假天数大于出勤天数的员工:月出勤工资=月工资标准/21.75×出勤天数。

举例

例:某员工月薪2175元,7月份有23个工作日,员工缺勤1天,出勤是22天,本月月薪多少?

正算法: 2175÷21.75×22×(21.75÷23)=2080.4元。

反算法: 2175—2175÷21.75×1×(21.75÷23)=2080.4元。

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什么是保险费率

保险费是投保人为转移风险、取得保险人在约定责任范围内所承担的赔偿(或给付)责任而交付的费用;也是保险人为承担约定的保险责任而向投保人收取的费用。保险费是建立保险基金的主要来源,也是保险人履行义务的经济基础。保险费率,是每一保险金额单位与应缴纳保险费的比率。保险费率是保险人用以计算保险费的标准。保险人承保一笔保险业务,用保险金额乘以保险费率就得出该笔业务应收取的保险费。计算保险费的影响因素有保险金额、保险费率及保险期限,以上三个因素均与保险费成正比关系,即保险金额越大,保险费率越高,或保险期限越长,则应缴纳的保险费就越多。其中任何一个因素的变化,都会引起保险费的增减变动。保险金额单位一般为1000元或100元,所以保险费率通常用千分率或百分率来表示。

保险费率一般由纯费率和附加费率两部分组成。习惯上,将由纯费率和附加费率两部分组成的费率称为毛费率。纯费率也称净费率,是保险费率的主要部分,它是根据损失概率确定的。按纯费率收取的保险费叫纯保费,用于保险事故发生后对被保险人进行赔偿和给付。附加费率是保险费率的次要部分,按照附加费率收取的保险费叫附加保费。它是以保险人的营业费用为基础计算的,用于保险人的业务费用支出、手续费支出以及提供部分保险利润等。

[编辑]费率的构成

纯保险费率:保险额损失率+稳定系数:(保险额损失率=保险赔款总额/总保险金额×1000‰)

附加费率:(保险业务经营的各项费用+适当的利润)/纯保险收入总额

[编辑]保险费率厘定的基本原则

保险人在厘定费率时要贯彻权利与义务相等的原则,具体而言,厘订保险费率的基本原则为充分、公平、合理、稳定灵活以及促进防损原则。

1、充分性原则

指所收取的保险费足以支付保险金的赔付及合理的营业费用、税收和公司的预期利润,充分性原则的核心是保证保险人有足够的偿付能力。

2、公平性原则

指一方面保费收入必须与预期的支付相对称;另—方面被保险人所负担的保费应与其所获得的保险权利相一致,保费的多寡应与保险的种类、保险期限、保险金额、被保险人的年龄、性别等相对称,风险性质相同的被保险人应承担相同的保险费率,风险性质不同的被保险人,则应承担有差别的保险费率。

3、合理性原则

指保险费率应尽可能合理,不可因保险费率过高而使保险人获得超额利润。

4、稳定灵活原则

指保险费率应当在一定时期内保持稳定,以保证保险公司的信誉;同时,也要随着风险的变化、保险责任的变化和市场需求等因素的变化而调整,具有一定的灵活性。

5、促进防损原则

指保险费率的制定有利于促进被保险人加强防灾防损,对防灾工作做得好的被保险人降低其费率;对无损或损失少的被保险人,实行优惠费率;而对防灾防损工作做得差的被保险人实行高费率或续保加费。

[编辑]保险费率厘定的一般方法

实务中确定保险费率的方法主要有观察法、分类法和增减法。

(一)观察法

观察法又被称为个别法或判断法,它就某一被保危险单独厘定出费率,在厘定费率的过程中保险人主要依据自己的判断。之所以采用观察法,是因为保险标的的数量太少,无法获得充足的统计资料来确定费率。

(二)分类法

分类法是指将性质相同的风险,分别归类,而对同一类各风险单位,根据它们共同的损失概率,订出相同的保险费率。在分类时应注意每类中所有各单位的风险性质是否相同,以及在适当的长期中,其损失经验是否一致,以保证费率的精确度。分类费率确定之后,经过一定时期,如与实际经验有所出入,则应进行调整,其调整公式为:

其中,M—调整因素,即保险费应调整的百分比;A—实际损失比率;E—预期损失比率;C—信赖因素。对于许多具体业务来说,费率的调整比费率的计算更重要。采用上面的公式来决定费率调整的百分比,关键在于确定信赖因素C的大小。信赖因素的大小,表示经验期间所取得的数据的可信赖程度。客观地确定信赖因素的大小,也是非寿险精算的内容之一。

(三)增减法

增减法是指在同一费率类别中,根据投保人的或投保标的的情况给以变动的费率。其变动或基于在保险期间的实际损失经验,或基于其预想的损失经验,或同时以两者为基础。增减法在实施中又有表定法、经验法、追溯法、折扣法等多种形式。

1、表定法

表定法以每一危险单位为计算依据,在基本费率的基础之上,参考标的物的显著危险因素来确定费率。表定法的优点在于:1)能够促进防灾防损。若被保险人的防灾防损意识不强,可能会面临较高的保险费率,为了改变这一状况,被保险人将主动减少有关危险因素。2)适用性较强。表定法可适用于任何大小的危险单位,而经验法和追溯法不能做到这一点。其缺点主要是使用该法成本太高,保险机构为了详细了解被保险人的情况,经常要文付大量营业费用。另外,该法只注重物质或有形的因素而忽视了人的因素,这是片面的。

2、经验法

该方法是根据被保险人过去的损失记录,对按分类法计算的费率加以增减,但当年的保费率并不受当年经验的影响,而是以过去数年的平均损失,来修订未来年份的保险费率。经验法的理论基础是:凡能影响将来的危险因素,必已影响过去的投保人的经验。其计算公式如:

其中,M—保险费率调整的百分比,A—经验时期被保险人的实际损失,E—被保险人适用某分类时的预期损失,C—信赖因素,T—趋势因素(考虑平均赔偿金额支出趋势及物价指数的变动)。经验法的优点是,在决定被保险人的保费时,已考虑到若干具体影响因素,而表定法只给出了物质因素,没有包括非物质因素。与表定法相比,经验法更能全面地顾及到影响危险的各项因素。经验法主要应用于汽车保险、公共责任保险、盗窃保险等。

3、追溯法

该法是依据保险期间的损失为基础来调整费率的。投保人起初以其他方法(如表定法或经验法)确定的费率购买保单,而在保险期届满后,再依照本法最后确定保费。如果实际损失大,缴付的保费就多;实际损失小,缴付的保费就少。追溯保险费的计算公式是

其中,RP—计算所得的追溯保险费;BP—基本保险费;L—实际损失金额,LCF—损失调整因子(其数值大于1);TM—税收系数。基本保险费由两部分组成,一部分用于支付与理赔有关的各种费用,一部分用于弥补超过最大保险费的损失额。基本保费经常为标准保险费的某一百分比。损失调整系数将随着损失变动而变动的费用考虑在内,税收系数则是一个将税收因素考虑在保费之内的数字。追溯法的计算方法不止一种,它视具体情况而定,追溯法计算复杂,其应用范围不广,仅局限于少数大规模投保人。

扩展阅读:保险怎么买,哪个好,手把手教你避开保险的这些"坑"

什么是算法与数据结构

黄金比例搜索算法 / Golden Ratio Search Algorithm 可以用在Powell算法中的一个步骤——一维极值搜索中。由于我写了一篇Powell算法实现的文章(一部分,尚未完成),所以在此详述golden ratio search的实现。

要使用golden ration search来对函数f(x)进行极值搜索,函数f(x)需要在某一区间内满足单峰(unimodal)条件。那么什么是单峰呢?

<定义> 如果函数f(x)在区间 I = [a,b]上,存在一个点p∈I,并且:

(1) f(x)在[a,p]内是单减的

(2) f(x)在[p,b]内是单增的

那么就称函数f(x)在区间 I 上是单峰的。

转载请注明出处:在这种情况下,就具备使用该算法的条件了。

有人说,我想用golden ratio search,但是我怎么能保证在我的搜索区间之内函数是单峰的呢?这就涉及到另一种技术了——划界。试想一下,类似于f(x)=sinx这样的函数图形,在一个区间之内可能有多个波峰波谷,你如何能确定它在一个区间内的极值呢?靠的就是划界。但是,这不在本文的讨论范围内,我们假设你的搜索区间已经使得目标函数在其上是单峰的了。

怎么那么麻烦呢?每次只要一涉及到一个算法,就会用到另一个算法/技术,没办法,数学就是这样层层相套。像最优化中的“单纯形法”那样对其他算法依赖很少的算法,应该算比较少的吧(相比之下,Powell算法真是个麻烦的角色)。

若已知f(x)在[a,b]上单峰,则可用一个含有f(x)最小值的子区间来代替区间I。有一个方法是:选取两个内点c,d(其中c<d),即有a<c<d<b。f(x)的单峰保证了f(c) < max {f(a), f(b)} 且 f(d) < max {f(a), f(b)}。

这里又提到了另一个概念:内点。什么是内点呢?

<定义>数学上,集合 S 的内部(又称开核)含有所有直观上“不在 S 的边界上”的 S 的点。S 的内部中的点称为 S 的内点。

转载请注明出处:现在有两种情况需要考虑:

(1)f(c) <= f(d),则极小值出现在子区间[a, d]中,所以我们用d代替b,继续在子区间[a, d]中搜索;

(2)f(d) < f(c),则极小值出现在子区间[c, b]中,所以我们用c代替a,继续在子区间[a, c]中搜索。

这里要注意了:我们选取的两个内点不是随意选定的,而是特殊选定的,我们人为地使[a, c]与[d, b]对称,即b-d = c-a,从而:

(3)c=a+(1-r)(b-a)=ra+(1-r)b

(4)d=b-(1-r)(b-a)=(1-r)a+rb

此处r∈(0.5, 1)可以保证c < d

其中,r是未知的,我们要求出来。

我们想让r值在每一个子区间内均保持不变,另外,在每一次搜索的过程中,其中一个旧的内点将被用作新的子区间的一个内点,而一个旧的内点则会成为新的子区间的一个端点。这样,每一次迭代过程中只需要找到一个新点,并且只需要计算一次新函数值。如果f(c) <= f(d)且只需计算一次新函数值的话,那么我们就有:

也可以写成:

转载请注明出处:将(3)、(4)式代入此式,得:

由于r∈(0.5, 1),故:

此r值即所谓的黄金比例。平常我们老是说“黄金分割点”,就是这个0.618了。

同理,当f(d) < f(c)时,也可求得同样的r值。

本文是learnhard在参考了《Numerical Methods Using Matlab》一书的相关内容,并添加了自己的理解之后写成的。

至此,我已经向大家陈述完了golden ratio search的数学原理。

工资算法是什么呢?

算法(Algorithm)是一系列解决问题的清晰指令,也就是说,能够对一定规范的输入,在有限时间内获得所要求的输出。如果一个算法有缺陷,或不适合于某个问题,执行这个算法将不会解决这个问题。不同的算法可能用不同的时间、空间或效率来完成同样的任务。一个算法的优劣可以用空间复杂度与时间复杂度来衡量。

算法可以理解为有基本运算及规定的运算顺序所构成的完整的解题步骤。或者看成按照要求设计好的有限的确切的计算序列,并且这样的步骤和序列可以解决一类问题。

一个算法应该具有以下五个重要的特征:

1、有穷性: 一个算法必须保证执行有限步之后结束;

2、确切性: 算法的每一步骤必须有确切的定义;

3、输入:一个算法有0个或多个输入,以刻画运算对象的初始情况,所谓0个输入是指算法本身定除了初始条件;

4、输出:一个算法有一个或多个输出,以反映对输入数据加工后的结果。没有输出的算法是毫无意义的;

5、可行性: 算法原则上能够精确地运行,而且人们用笔和纸做有限次运算后即可完成。

计算机科学家尼克劳斯-沃思曾著过一本著名的书《数据结构十算法= 程序》,可见算法在计算机科学界与计算机应用界的地位。

数据结构是计算机存储、组织数据的方式。数据结构是指相互之间存在一种或多种特定关系的数据元素的集合。通常情况下,精心选择的数据结构可以带来更高的运行或者存储效率。数据结构往往同高效的检索算法和索引技术有关。

一般认为,一个数据结构是由数据元素依据某种逻辑联系组织起来的。对数据元素间逻辑关系的描述称为数据的逻辑结构;数据必须在计算机内存储,数据的存储结构是数据结构的实现形式,是其在计算机内的表示;此外讨论一个数据结构必须同时讨论在该类数据上执行的运算才有意义。

在许多类型的程序的设计中,数据结构的选择是一个基本的设计考虑因素。许多大型系统的构造经验表明,系统实现的困难程度和系统构造的质量都严重的依赖于是否选择了最优的数据结构。许多时候,确定了数据结构后,算法就容易得到了。有些时候事情也会反过来,我们根据特定算法来选择数据结构与之适应。不论哪种情况,选择合适的数据结构都是非常重要的。

选择了数据结构,算法也随之确定,是数据而不是算法是系统构造的关键因素。这种洞见导致了许多种软件设计方法和程序设计语言的出现,面向对象的程序设计语言就是其中之一。

在计算机科学中,数据结构是一门研究非数值计算的程序设计问题中计算机的操作对象(数据元素)以及它们之间的关系和运算等的学科,而且确保经过这些运算后所得到的新结构仍然是原来的结构类型。

“数据结构”作为一门独立的课程在国外是从1968年才开始设立的。 1968年美国唐·欧·克努特教授开创了数据结构的最初体系,他所著的《计算机程序设计技巧》第一卷《基本算法》是第一本较系统地阐述数据的逻辑结构和存储结构及其操作的著作。“数据结构”在计算机科学中是一门综合性的专业基础课。数据结构是介于数学、计算机硬件和计算机软件三者之间的一门核心课程。数据结构这一门课的内容不仅是一般程序设计(特别是非数值性程序设计)的基础,而且是设计和实现编译程序、操作系统、数据库系统及其他系统程序的重要基础。

计算机是一门研究用计算机进行信息表示和处理的科学。这里面涉及到两个问题:

信息的表示

信息的处理

而信息的表示和组又直接关系到处理信息的程序的效率。随着计算机的普及,信息量的增加,信息范围的拓宽,使许多系统程序和应用程序的规模很大,结构又相当复杂。因此,为了编写出一个“好”的程序,必须分析待处理的对象的特征及各对象之间存在的关系,这就是数据结构这门课所要研究的问题。众所周知,计算机的程序是对信息进行加工处理。在大多数情况下,这些信息并不是没有组织,信息(数据)之间往往具有重要的结构关系,这就是数据结构的内容。数据的结构,直接影响算法的选择和效率。

计算机解决一个具体问题时,大致需要经过下列几个步骤:首先要从具体问题中抽象出一个适当的数学模型,然后设计一个解此数学模型的算法(Algorithm),最后编出程序、进行测试、调整直至得到最终解答。寻求数学模型的实质是分析问题,从中提取操作的对象,并找出这些操作对象之间含有的关系,然后用数学的语言加以描述。计算机算法与数据的结构密切相关,算法无不依附于具体的数据结构,数据结构直接关系到算法的选择和效率。运算是由计算机来完成,这就要设计相应的插入、删除和修改的算法 。也就是说,数据结构还需要给出每种结构类型所定义的各种运算的算法。

数据是对客观事物的符号表示,在计算机科学中是指所有能输入到计算机中并由计算机程序处理的符号的总称。

数据元素是数据的基本单位,在计算机程序中通常作为一个整体考虑。一个数据元素由若干个数据项组成。数据项是数据的不可分割的最小单位。有两类数据元素:一类是不可分割的原子型数据元素,如:整数"5",字符 "N" 等;另一类是由多个款项构成的数据元素,其中每个款项被称为一个数据项。例如描述一个学生的信息的数据元素可由下列6个数据项组成。其中的出身日期又可以由三个数据项:"年"、"月"和"日"组成,则称"出身日期"为组合项,而其它不可分割的数据项为原子项。

关键字指的是能识别一个或多个数据元素的数据项。若能起唯一识别作用,则称之为 "主" 关键字,否则称之为 "次" 关键字。

数据对象是性质相同的数据元素的集合,是数据的一个子集。数据对象可以是有限的,也可以是无限的。

数据处理是指对数据进行查找、插入、删除、合并、排序、统计以及简单计算等的操作过程。在早期,计算机主要用于科学和工程计算,进入八十年代以后,计算机主要用于数据处理。据有关统计资料表明,现在计算机用于数据处理的时间比例达到80%以上,随着时间的推移和计算机应用的进一步普及,计算机用于数据处理的时间比例必将进一步增大。

数据结构是指同一数据元素类中各数据元素之间存在的关系。数据结构分别为逻辑结构、存储结构(物理结构)和数据的运算。数据的逻辑结构是对数据之间关系的描述,有时就把逻辑结构简称为数据结构。逻辑结构形式地定义为(K,R)(或(D,S)),其中,K是数据元素的有限集,R是K上的关系的有限集。

数据元素相互之间的关系称为结构。有四类基本结构:集合、线性结构、树形结构、图状结构(网状结构)。树形结构和图形结构全称为非线性结构。集合结构中的数据元素除了同属于一种类型外,别无其它关系。线性结构中元素之间存在一对一关系,树形结构中元素之间存在一对多关系,图形结构中元素之间存在多对多关系。在图形结构中每个结点的前驱结点数和后续结点数可以任意多个。

数据结构在计算机中的表示(映像)称为数据的物理(存储)结构。它包括数据元素的表示和关系的表示。数据元素之间的关系有两种不同的表示方法:顺序映象和非顺序映象,并由此得到两种不同的存储结构:顺序存储结构和链式存储结构。顺序存储方法:它是把逻辑上相邻的结点存储在物理位置相邻的存储单元里,结点间的逻辑关系由存储单元的邻接关系来体现,由此得到的存储表示称为顺序存储结构。顺序存储结构是一种最基本的存储表示方法,通常借助于程序设计语言中的数组来实现。链接存储方法:它不要求逻辑上相邻的结点在物理位置上亦相邻,结点间的逻辑关系是由附加的指针字段表示的。由此得到的存储表示称为链式存储结构,链式存储结构通常借助于程序设计语言中的指针类型来实现。索引存储方法:除建立存储结点信息外,还建立附加的索引表来标识结点的地址。散列存储方法:就是根据结点的关键字直接计算出该结点的存储地址。

数据结构中,逻辑上(逻辑结构:数据元素之间的逻辑关系)可以把数据结构分成线性结构和非线性结构。线性结构的顺序存储结构是一种随机存取的存储结构,线性表的链式存储结构是一种顺序存取的存储结构。线性表若采用链式存储表示时所有结点之间的存储单元地址可连续可不连续。逻辑结构与数据元素本身的形式、内容、相对位置、所含结点个数都无关。

算法的设计取决于数据(逻辑)结构,而算法的实现依赖于采用的存储结构。数据的运算是在数据的逻辑结构上定义的操作算法,如检索、插入、删除、更新的排序等。

工资算法是什么?

工资算法及举例如下。

1、正算法:工资=月薪÷21.75×月计薪天数×(出勤天数比例)。

2、反算法:工资=月薪-月薪÷21.75x缺勤天数×(出勤天数比例)。

3、月计薪天数=(月出勤天数+法定节假日天数)。

4、出勤天数比例=21.75÷(当月应出勤天数+法定节假日天数)。

5、同样举上面的案例。

案例一:某员工月薪2175,7月份有23个工作日,员工缺勤1天,出勤是22天,本月月薪多少。

正算法:2175÷21.75×22×(21.75÷23)=2080.4。

反算法:2175—2175÷21.75×1×(21.75÷23)=2080.4。

案例二:某员工月薪2175元,5月份有21个工作日,5.1为法定节假日,员工缺勤1天,出勤是20天,本月月薪多少。

正算法:2175÷21.75×(20+1)×(21.75÷(21+1))=2076.14。

反算法:2175—2175÷21.75×1×(21.75÷(21+1))=2076.14。

如下:

1、正算法:工资=月薪÷21.75×月计薪天数×(出勤天数比例)

2、反算法:工资=月薪-月薪÷21.75x缺勤天数×(出勤天数比例)

3、月计薪天数=(月出勤天数 + 法定节假日天数)

4、出勤天数比例= 21.75÷(当月应出勤天数+法定节假日天数)

举例

例:某员工月薪2175元,7月份有23个工作日,员工缺勤1天,出勤是22天,本月月薪多少?

正算法: 2175÷21.75×22×(21.75÷23)=2080.4元

反算法: 2175—2175÷21.75×1×(21.75÷23)=2080.4元