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APCS 完全攻略：從新手到高手，Python解題必備!

為了解決二維陣列c的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

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是以單選題的方式進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。   　　本書的實作題以 Python 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析

、完整程式碼、執行結果及程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。   　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 Python 語言應試 APCS 的實戰能力。   　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人

二維陣列c進入發燒排行的影片

以二維頻譜元素法模擬地震波經岩漿庫、地函貫入體和隱沒帶異質構造的波傳現象和合成波形：以北台灣為例

為了解決二維陣列c的問題，作者周芝吟 這樣論述：

本研究以全波形數值模擬方法探討台灣北部大屯火山群底下是否存在熔融岩漿庫的爭議性議題，並嘗試於台灣北部隱沒的菲律賓海板塊內部加入小尺度的異質物以及板塊上方地函楔置入岩漿貫入體模擬2019年03月12日地震事件於密集台灣陣列所觀察到次達P波以及P波頻散與持續高頻尾波的特徵。前半部透過軸對稱譜元素法(axisymmetric spectral-element method, AxiSEM)模擬地震波通過數種不同直徑大小,速度異常組合的圓形岩漿庫模型的三維全波場，計算最高頻率可達1 Hz。接著利用結合迭代波形互相關和疊加(Iterative cross-correlation and stackin

g)以及多頻道互相關(multi-channel cross-correlation, MCCC)的AIMBAT方法測量各測站合成的P波和S波相對到時異常的變化。結果顯示所有模型預測P波和S波延遲到時皆以岩漿庫上方測站為中心呈對稱峰狀分布，而實際觀測資料的延遲時間則顯示在山腳斷層西側明顯高於東側呈現階梯狀，在大屯火山群區域並未觀察到對稱峰狀分布，另外根據北台灣三維速度模型於大屯火山群底下8-15公里存在一牛奶罐形狀的低速體所模擬出來的P和S波波形，其量測的到時異常分佈在跨過山腳斷層的測站亦呈現階梯狀上升的趨勢，暗示低速體的存在，但前人研究認為該低速體代表達20%部分熔融的岩漿庫，造成S波速度下

降比例比P波大近兩倍的推論，則會使得預測的S波到時延遲比P波大至少兩倍以上，與實際觀測結果不符。因此該低速體是否反映的是熔融岩漿庫還有待商榷。後半部則使用區域尺度直角坐標的二維譜元素法SPECFEM2D進行高頻地震波的模擬，合成頻率可高達12 Hz。考慮隱沒板塊內部小尺度異質物可造就類似導波波形頻散特徵，因此以von Karman函數產生各種大小尺度與扁圓形狀的隨機異質物，當異質物尺度偏小且長寬比接近1時能在初達P波後觀察到次達的PG2導波，兩者到時時間差隨震央距增加而增加，與實際密集台灣陳列測站的所觀察到的到時差隨震央距增加而遞減的分布模式不同，表示觀測資料的次達波非記錄到菲律賓海板塊內小尺

度異質物產生的次達波。此外，在模型地函楔區域放置岩漿貫入體能產生次達的P波(即前人研究指出的P2波相)到時隨震央距增加而減少，符合前人分析密集台灣陣列所記錄的波形資料發現P2波的走時模式相同，透過模擬數種岩漿貫入體大小在半徑1公里情況下最符合實際資料初達P1和次達P2的到時差，但均勻低速岩漿貫入體無法模擬出P2振幅較大與頻散特徵，未來需嘗試其他構造以找出真正造成觀察P波特徵的構造成因。

APCS 完全攻略：從新手到高手，C++ 解題必備!

為了解決二維陣列c的問題，作者胡昭民,吳燦銘 這樣論述：

＼滿級分快速攻略／ 重點總整理 + 歷次試題解析 　　☑ 結合運算思維與演算法的基本觀念 　　☑ 章節架構清晰，涵蓋 APCS 考試重點 　　☑ 備有相關模擬試題，幫助釐清重點觀念 　　☑ 詳細解析 APCS 程式設計觀念題與實作題 　　APCS 為 Advanced Placement Computer Science 的英文縮寫，是指「大學程式設計先修檢測」。目的是提供學生自我評量程式設計能力及評量大學程式設計先修課程學習成效。其檢測成績可作為國內多所資訊相關科系個人申請入學的參考資料。 　　APCS 考試類型包括：程式設計觀念題及程式設計實作題。在程式設計觀念題是以單選題的方式

進行測驗，以運算思維、問題解決與程式設計概念測試為主。測驗題型包括程式運行追蹤、程式填空、程式除錯、程式效能分析及基礎觀念理解等。而程式設計觀念題的考試重點包括：程式設計基本觀念、輸出入指令、資料型態、常數與變數、全域及區域、流程控制、迴圈、函式、遞迴、陣列與矩陣、結構、自定資料型態及檔案，也包括基礎演算法及簡易資料結構，例如：佇列、堆疊、串列、樹狀、排序、搜尋。在程式設計實作題以撰寫完整程式或副程式為主，可自行選擇以 C、C++、Java、Python 撰寫程式。 　　本書的實作題以 C++ 語言來進行問題分析及程式實作。實作題的解答部份可分為四大架構：解題重點分析、完整程式碼、執行結果及

程式碼說明。在「解題重點分析」單元中知道本實作題的程式設計重點、解題技巧、變數功能及演算法，此單元會配合適當的程式碼輔助解說，來降低學習者的障礙。 　　同時也可以參考附錄的內容來幫助自己熟悉 APCS 的測試環境。此外，為了讓學習者以較簡易的環境撰寫程式，本書所有程式以 Dev C++ 的 IDE 進行程式的編輯、編譯與執行。希望透過本書的課程安排與訓練，可以讓學習者培養出以 C++ 語言應試 APCS 的實戰能力。 　　【目標讀者】 　　◆ 欲申請大學資訊相關科系的高中職生 　　◆ 對程式語言有興趣的學習者 　　◆ 想客觀檢測自己程式設計能力的人  

結合形態生成與建築性能評估之前期建築設計程序之建立

為了解決二維陣列c的問題，作者徐笠仁 這樣論述：

建築設計可以被視為涵蓋因何（What）、為何（Why）以及如何（How）三個工作步驟的解決策略（Problem-Solving）程序。回溯既往的學習經驗，不同階段建築設計的學習重點均聚焦在形式操作而非解決設計問題，而在形式操作過程中，對於形式美學的追尋大過於形式與機能的相互連結。設計的『為何』與『如何』被侷限在形式操作過程的合理性而非具體問題與解決設計策略的相互呼應。同時，由於學習過程中所面對的大多數建築設計操作課題，均有明確的建築機能需求指示，學習者絕少能自行釐清，從『因何』到『為何』、從『疑問』到『問題』的思維。同時，過於強調直觀式的形式美學操作訓練，亦削弱了建築機能需求與建築具體形式之

間的相互對應關係。 建築形式並非純粹出自於獨立的形式操作過程，它實際上是整體解決策略（Strategy）的具體呈現。因此，在設計發展過程中每一階段的設計決策都是有跡可循的，所有形式均來自於明確目的與手段的相互對應，其中並無任何模稜兩可或猶疑不決之處。遵循此一原則，數位演算形態生成應該被視為通過數位化模式將建築設計解決策略程序中的具體問題轉譯成為各個需求變數與相應的數學模式，並以此為依據推導出形式解決方案，而非僅將其視為數位化的形式操作工具。如何將完整的建築設計解決策略程序轉譯成為可行的數位演算形態生成邏輯的演繹與推論程序，為本研究主要之研究動機所在。 本研究旨在建立結合形態生成與建

築性能評估之前期建築設計程序。首先參考建築量體形式操作範例，將其轉譯為建築量體形態生成程序，並轉換編程為Grasshopper演算步驟，進行建築量體形態生成之邏輯演繹，藉以確認相關形態的生成控制參數。再藉由建築物理環境Ladybug Tools分析插件，就平均日照輻射量對於建築形態生成之影響進行分析。本研究主要的研究變數包括建築量體形態生成程序與其相關的控制參數，以及環境控制參數三者，主要目標希望推論出--『在環境控制參數最佳化的情形下，形態生成控制參數與生成結果之最佳解為何?』。此一問題屬於多目標最佳化問題（Multi-Objective Optimization Problem），依循基因

演算法（Genetic Algorithm），最佳化問題之解為最適應種群的基因編碼。而在演算所得每一代中，通過適應度函式計算得出適應度數值Fitness Value）對種群內的個體進行評估，並按照適應度高低排序種群個體。本研究通過形態生成控制參數產生各代種群個體的基因編碼，並以環境控制參數定義適應度目標參數。之後採用包含基因演算法與帕雷托最優（Pareto Optimal）之 Wallacei X 分析插件，進行形態生成與建築效能評估之多目標最佳化分析。 研究結果顯示，變動程序A—Extrude實體路徑向量序列以及實體路徑截面寬度與高度兩種形態生成控制參數，同時變動程序D—Nest建構線

序列、建構線點位參數以及虛空間規模等形態生成控制參數，均會增加建築量體總體積與總表面積，從而減少平均日照輻射量並增加平均陰影量。以 Wallacei X 分析插件針對程序A—Extrude與程序D—Nest進行最佳化分析後發現，採用平均適應度級別（Average of Fitness Ranks）分析方法進行最優方案選擇，程序A—Extrude最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於邊界量體與生成建築量體體積差值。而程序D—Nest最優方案計算所得之平均適應度級別，趨近於最終建築量體方案之總表面積。