高一数学题：正切函数的性质与图象.设定义域在区间(0,pai/2)上的函数y=6cosx的图象与y=5tanx的图象交于点P,过点P作x轴的垂线,垂足为P1,直线PP1与函数y=sinx的图象交于点P2,则线段P1P2的长为(
分类：数学
6cosx=5tanx=>cosx^2=5/6sinx代入sinx^2+cosx^2=1 sinx^2+5/6sinx=1sinx=2/3或-3/2(舍去)P1P2=sinx=2/3
h=[(1/2)*3]m=1.5mW重力=[1*10*（-1.5）]J=-15JW摩擦力=[5*（-3）]J=-15JW拉力=（50*3）J=150JW支持力=0JW总=[（-15）+（-15）+150]J=120J
已知代数式A=2X的三次方+3X的二次方-X,代数式B=4X的三次方1+8X的二次方-2X+6,当X=二分之一时.求式子A-二分之一B的值,
A-B/2=2X^3+3X^2-X-(2X^3+4X^2-X+3)=-X^2-3=-1/4-3=-13/4
-a的四次方+8a的平方b的平方-16错了错了，因该是-a的四次方b的四次方+8a的平方b的平方-16 因式分解
最后漏了b的四次方=-(a的四次方-8a的平方b的平方+16b的四次方)=-(a的平方-4b的平方)平方=-(a+2b)平方(a-2b)平方 那就是=-(a的四次方b的四次方-8a的平方b的平方+16)=-(a的平方b的平方-4)平方=-(ab+2)平方(ab-2)平方
函数f(x)=x?在区间∈[-2,4]上的最小值是多少,最大值是多少说明下理由啊T T
最小值0,最大值16.这个是一个抛物线,且开口向上,你可以根据对称轴公式,得对称轴X=0,可知该函数在X=0取最小值.又因为f(X)在【0,4】递增,所以在f(4)取最大值16
若函数y=log2(x+a)的反函数的图像过点P（-1,0）,则a的值为?答案是1/2,但我起初做的答案是2,为什么,因为我是先把y=log2(x+a)换成指数的形式（因为对数与指数互为反函数）,我换成指数再把P点代进去不对,这是为什么呢?这道题我现在也会做,就是把P(-1,0)转成P(0,-1),但我做题时没有这个习惯,我都是把对数换成指数,我就是想知道把对数换成指数后为什么算的不对.
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贪心算法（又称贪婪算法）是指，在对时，总是做出在当前看来是最好的选择。也就是说，不从整体最优上加以考虑，他所做出的是在某种意义上的局部。贪心算法不是对所有问题都能得到整体最优解，关键是贪心策略的选择，选择的贪心策略必须具备无后效性，即某个状态以前的过程不会影响以后的状态，只与当前状态有关。
贪心算法基本要素
贪心算法贪心选择
贪心选择是指所求问题的整体最优解可以通过一系列局部最优的选择，即贪心选择来达到。这是贪心算法可行的第一个基本要素，也是贪心算法与动态规划算法的主要区别。贪心选择是采用从顶向下、以迭代的方法做出相继选择，每做一次贪心选择就将所求问题简化为一个规模更小的子问题。对于一个具体问题，要确定它是否具有贪心选择的性质，我们必须证明每一步所作的贪心选择最终能得到问题的最优解。通常可以首先证明问题的一个整体最优解，是从贪心选择开始的，而且作了贪心选择后，原问题简化为一个规模更小的类似子问题。然后，用数学归纳法证明，通过每一步贪心选择，最终可得到问题的一个整体最优解。
贪心算法最优子结构
当一个问题的最优解包含其子问题的最优解时，称此问题具有最优子结构性质。运用贪心策略在每一次转化时都取得了最优解。问题的最优子结构性质是该问题可用贪心算法或动态规划算法求解的关键特征。贪心算法的每一次操作都对结果产生直接影响，而动态规划则不是。贪心算法对每个子问题的解决方案都做出选择，不能回退；动态规划则会根据以前的选择结果对当前进行选择，有回退功能。动态规划主要运用于二维或三维问题，而贪心一般是一维问题
贪心算法基本思路
贪心算法思想
贪心算法的基本思路是从问题的某一个初始解出发一步一步地进行，根据某个优化测度，每一步都要确保能获得局部最优解。每一步只考虑一个数据，他的选取应该满足局部优化的条件。若下一个数据和部分最优解连在一起不再是可行解时，就不把该数据添加到部分解中，直到把所有数据枚举完，或者不能再添加算法停止
贪心算法过程
建立数学模型来描述问题；
把求解的问题分成若干个子问题；
对每一子问题求解，得到子问题的局部最优解；
把子问题的解局部最优解合成原来解问题的一个解。
贪心算法算法特性
贪婪算法可解决的问题通常大部分都有如下的特性：
随着算法的进行，将积累起其它两个集合：一个包含已经被考虑过并被选出的候选对象，另一个包含已经被考虑过但被丢弃的候选对象。
有一个函数来检查一个候选对象的集合是否提供了问题的解答。该函数不考虑此时的解决方法是否最优。
还有一个函数检查是否一个候选对象的集合是可行的，也即是否可能往该集合上添加更多的候选对象以获得一个解。和上一个函数一样，此时不考虑解决方法的最优性。
选择函数可以指出哪一个剩余的候选对象最有希望构成问题的解。
最后，目标函数给出解的值。
为了解决问题，需要寻找一个构成解的候选对象集合，它可以优化目标函数，贪婪算法一步一步的进行。起初，算法选出的候选对象的集合为空。接下来的每一步中，根据选择函数，算法从剩余候选对象中选出最有希望构成解的对象。如果集合中加上该对象后不可行，那么该对象就被丢弃并不再考虑；否则就加到集合里。每一次都扩充集合，并检查该集合是否构成解。如果贪婪算法正确工作，那么找到的第一个解通常是最优的。
贪心算法例题分析
贪心算法0-1背包问题
有一个背包，背包容量是M=150kg。有7个物品，物品不可以分割成任意大小。要求尽可能让装入背包中的物品总价值最大，但不能超过总容量。
物品 A B C D E F G
重量 35kg 30kg 6kg 50kg 40kg 10kg 25kg
价值 10$ 40$ 30$ 50$ 35$ 40$ 30$
：∑pi最大
约束条件是装入的物品总重量不超过背包容量：∑wi&=M(M=150）
⑴根据贪心的策略，每次挑选价值最大的物品装入背包，得到的结果是否最优？
⑵每次挑选所占重量最小的物品装入是否能得到最优解？
⑶每次选取单位重量价值最大的物品，成为解本题的策略。
值得注意的是，贪心算法并不是完全不可以使用，贪心策略一旦经过证明成立后，它就是一种高效的算法。
贪心算法还是很常见的算法之一，这是由于它简单易行，构造贪心策略不是很困难。
可惜的是，它需要证明后才能真正运用到题目的算法中。
一般来说，贪心算法的证明围绕着：整个问题的一定由在贪心策略中存在的子问题的最优解得来的。
对于例题中的3种贪心策略，都是无法成立（无法被证明）的，解释如下：
⑴贪心策略：选取价值最大者。
物品：A B C
重量：28 12 12
价值：30 20 20
根据策略，首先选取物品A，接下来就无法再选取了，可是，选取B、C则更好。
⑵贪心策略：选取重量最小。它的反例与第一种策略的反例差不多。
⑶贪心策略：选取单位重量价值最大的物品。
物品：A B C
重量：28 20 10
价值：28 20 10
根据策略，三种物品单位重量价值一样，程序无法依据现有策略作出判断，如果选择A，则答案错误。
【注意：如果物品可以分割为任意大小，那么策略3可得最优解】
对于选取单位重量价值最大的物品这个策略，可以再加一条优化的规则：对于单位重量价值一样的，则优先选择重量小的！这样，上面的反例就解决了。
但是，如果题目是如下所示，这个策略就也不行了。
物品：A B C
重量：25 20 15
价值：25 20 15
附：本题是个DP问题，用贪心法并不一定可以求得最优解，以后了解了算法后本题就有了新的解法。
贪心算法马踏棋盘
在8×8方格的棋盘上，从任意指定方格出发，为马寻找一条走遍棋盘每一格并且只经过一次的一条路径。
【初步设计】
首先这是一个搜索问题，运用进行求解。算法如下：
⒈ 输入初始位置坐标x,y；
⒉ 步骤 c:
如果c& 64输出一个解，返回上一步骤c--
（x,y) ← c
计算(x,y）的八个方位的子结点，选出那些可行的子结点
循环遍历所有可行子结点，步骤c++重复2
显然⑵是一个递归调用的过程，大致如下：
#define&N&8
void&dfs(int&x,int&y,int&count)
&&&&int&i,tx,
&&&&if(count&N*N)
&&&&&&&&output_solution();//输出一个解
&&&&for(i=0;&i&8;&i++)
&&&&&&&&tx=hn[i].x;//hn[]保存八个方位子结点
&&&&&&&&ty=hn[i].y;
&&&&&&&&s[tx][ty]=
&&&&&&&&dfs(tx,ty,count+1);//递归调用
&&&&&&&&s[tx][ty]=0;
Pascal程序：
ProgramYS;
ConstFXx:array[1..8]of-2..2=（1,2,2,1,-1,-2,-2,-1）；
FXy:array[1..8]of-2..2=（2,1,-1,-2,-2,-1,1,2）；
Road:array[1..10,1..10]
x,y,x1,y1,total:
ProcedureFind(x,y:integer);
varNx,Ny,i:
Fori:=1to8do
begin{8个方向}
If(x+FXx[i]in[1..8])and(y+FXy[i]in[1..8])Then{确定新坐标是否越界}
IfRoad[x+Fxx[i],y+Fxy[i]]=0Then
begin{判断是否走过}
Nx:=x+FXx[i];Ny:=y+FXy[i];Road[Nx,Ny]:=1;{建立新坐标}
If(Nx=x1）and(Ny=y1）
Theninc(total)
elseFind(Nx,Ny);{递归}
Road[Nx,Ny]:=0{回朔}
BEGIN{Main}
FillChar(Road,sizeof(road),0);
Readln(x,y);{读入开始坐标}
Readln(x1,y1）；{读入结束坐标}
If(x&10）or(y&10）or(x1&10）or(y1&10）Thenwriteln('Error'){判断是否越界}
ElseFind(x,y);
Writeln('Total:',total){打出总数}
这样做是完全可行的，它输入的是全部解，但是马遍历当8×8时解是非常之多的，用形容也不为过，这样一来求解的过程就非常慢，并且出一个解也非常慢。
怎么才能快速地得到部分解呢？
【贪心算法】
其实马踏棋盘的问题很早就有人提出，且早在1823年，J.C.Warnsdorff就提出了一个有名的算法。在每个结点对其子结点进行选取时，优先选择‘出口’最小的进行搜索，‘出口’的意思是在这些子结点中它们的可行子结点的个数，也就是‘孙子’结点越少的越优先跳，为什么要这样选取，这是一种局部调整最优的做法，如果优先选择出口多的子结点，那出口少的子结点就会越来越多，很可能出现‘死’结点（顾名思义就是没有出口又没有跳过的结点），这样对下面的搜索纯粹是徒劳，这样会浪费很多无用的时间，反过来如果每次都优先选择出口少的结点跳，那出口少的结点就会越来越少，这样跳成功的机会就更大一些。这种算法称为为贪心算法，也叫贪婪算法或，它对整个求解过程的局部做最优调整，它只适用于求较优解或者部分解，而不能求最优解。这样的调整方法叫贪心策略，至于什么问题需要什么样的贪心策略是不确定的，。实验可以证明马遍历问题在运用到了上面的贪心策略之后求解速率有非常明显的提高，如果只要求出一个解甚至不用回溯就可以完成，因为在这个算法提出的时候世界上还没有计算机，这种方法完全可以用手工求出解来，其效率可想而知。
贪心算法均分纸牌
#include&cstdio&
#include&iostream&
#include&cstdlib&
int&a[1000];
using&namespace&
int&f(int&n)
&&&&int&ave=0;
&&&&int&f=0;
&&&&for&(int&i=1;i&=n;i++)
&&&&&&&&f=f+a[i];
&&&&return&f/n;
int&main()
&&&&int&n;
&&&&int&ans=0;
&&&&scanf&(&%d&,&n);
&&&&for&(int&i=1;i&=n;i++)
&&&&&&&&scanf&(&%d&,&a[i]);
&&&&ave=f(n);
&&&&for&(int&i=1;i&=n;i++)
&&&&&&&if&(a[i]==ave)
&&&&&&&&&&&&&
&&&&&&&if&(a[i]!=ave)
&&&&&&&&&&&a[i+1]+=a[i]-
&&&&&&&&&&&ans++;
&&&&printf&(&%d&,ans);
&&&&return&0;
贪心算法备注
贪心算法当然也有正确的时候。求的和都是漂亮的贪心算法。
贪心法的应用算法有的单源最短路径和Chvatal的贪心启发式
所以需要说明的是，贪心算法可以与一起使用，具体的例子就不再多举了。其实很多的智能算法（也叫启发式算法），本质上就是贪心算法和随机化算法结合——这样的算法结果虽然也是局部最优解，但是比单纯的贪心算法更靠近了最优解。例如遗传算法，模拟退火算法。
贪心算法应用
如把3/7和13/23分别化为三个的和
【贪心算法】
设a、b为互质正整数，a&b 分数a/b 可用以下的步骤分解成若干个单位分数之和：
步骤一： 用b 除以a，得商数q1 及余数r1。（r1=b - a*q1）
步骤二：把a/b 记作：a/b=1/(q1+1）+(a-r1)/b(q1+1）
步骤三：重复步骤2，直到分解完毕
3/7=1/3+2/21=1/3+1/11+1/231
13/23=1/2+3/46=1/2+1/16+1/368
以上其实是数学家提出的一种求解的贪心算法，准确的算法表述应该是这样的：
设某个的分子为a，分母为b;
把b除以a的商部分加1后的值作为埃及分数的某一个分母c；
将a乘以c再减去b，作为新的a；
将b乘以c，得到新的b；
如果a大于1且能整除b，则最后一个为b/a；算法结束；
或者，如果a等于1，则，最后一个分母为b；算法结束；
否则重复上面的步骤。
备注：事实上，后面判断a是否大于1和a是否等于1的两个判断可以合在一起，及判断b%a是否等于0，最后一个分母为b/a，显然是正确的。
class&tanxin{
&&public&$
&&public&$
&&public&function&__construct($weight=0,$price=0){
&&&&$this-&weight=$
&&&&$this-&price=$
//生成数据
for($i=1;$i&=$n;$i++){
&&$weight=rand(1,20);
&&$price=rand(1,10);
&&$x[$i]=new&tanxin($weight,$price);
//输出结果
function&display($x){
&&$len=count($x);
&&foreach($x&as&$val){
&&&&echo&$val-&weight,'&',$val-&
&&&&echo&'&br&';
//按照价格和重量比排序
function&tsort(&$x){
&&$len=count($x);
&&for($i=1;$i&=$$i++)
&&&&for($j=1;$j&=$len-$i;$j++)
&&&&&&$temp=$x[$j];
&&&&&&$res=$x[$j+1]-&price/$x[$j+1]-&
&&&&&&$temres=$temp-&price/$temp-&
&&&&&&if($res&$temres){
&&&&&&&&$x[$j]=$x[$j+1];
&&&&&&&&$x[$j+1]=$
//贪心算法
function&tanxin($x,$totalweight=50){
&&$len=count($x);
&&$allprice=0;
&&for($i=1;$i&=$$i++){
&&&&if($x[$i]-&weight&$totalweight)&
&&&&&&$allprice+=$x[$i]-&
&&&&&&$totalweight=$totalweight-$x[$i]-&
&&if($i&$len)&$allprice+=$x[$i]-&price*($totalweight/$x[$i]-&weight);
&&return&$
tsort($x);//按非递增次序排序
display($x);//显示
echo&'0-1背包最优解为:';
echo&tanxin($x);
Java源代码
import&java.util.ArrayL
import&java.util.C
import&java.util.C
import&java.util.L
import&java.util.R
public&class&Main&{
&&&&*&测试
&&&&public&static&void&main(String[]&args)&{
&&&&&&&&//&1.随机构造一批任务
&&&&&&&&List&Pair&Integer&&&inputList&=&new&ArrayList&Pair&Integer&&();
&&&&&&&&Random&rand&=&new&Random();
&&&&&&&&for&(int&n&=&0;&n&&&20;&++n)&{
&&&&&&&&&&&&Integer&left&=&rand.nextInt(100);
&&&&&&&&&&&&Integer&right&=&left&+&rand.nextInt(100)&+&1;
&&&&&&&&&&&&Pair&Integer&&pair&=&new&Pair&Integer&(left,&right);
&&&&&&&&&&&&inputList.add(pair);
&&&&&&&&//&将任务列表按结束时间排序（也就是根据right字段进行排序）
&&&&&&&&sortByRight(inputList);
&&&&&&&&printPairList(inputList);
&&&&&&&&//&执行算法
&&&&&&&&List&Pair&Integer&&&outputList&=&algorithm(inputList);
&&&&&&&&System.out.println();
&&&&&&&&printPairList(outputList);
&&&&*&贪心算法
&&&&*&@paraminputList
&&&&*&@return使数量最多的任务方案
&&&&public&static&&T&extends&Comparable&T&&&List&Pair&T&&&algorithm(
&&&&&&&&&&&&List&Pair&T&&&inputList)&{
&&&&&&&&if&(null&==&inputList&||&inputList.size()&==&0&||&inputList.size()&==&1)&{
&&&&&&&&&&&&return&inputL
&&&&&&&&sortByRight(inputList);
&&&&&&&&List&Pair&T&&&outputList&=&new&ArrayList&Pair&T&&();
&&&&&&&&int&last&=&0;
&&&&&&&&outputList.add(inputList.get(last));
&&&&&&&&int&intputSize&=&inputList.size();
&&&&&&&&for&(int&m&=&1;&m&&&intputS&++m)&{
&&&&&&&&&&&&Pair&T&&nextPair&=&inputList.get(m);
&&&&&&&&&&&&T&nextLeft&=&nextPair.getLeft();
&&&&&&&&&&&&Pair&T&&lastOutPair&=&inputList.get(last);
&&&&&&&&&&&&T&lastRight&=&lastOutPair.getRight();
&&&&&&&&&&&&int&flag&=&nextLeft.compareTo(lastRight);
&&&&&&&&&&&&if&(flag&&=&0)&{
&&&&&&&&&&&&&&&&outputList.add(nextPair);
&&&&&&&&&&&&&&&&last&=&m;
&&&&&&&&&&&&}
&&&&&&&&return&outputL
&&&&*&对传入的List&Pair&T&&对象进行排序，使Pair根据right从小到大排序。
&&&&*&@paraminputList
&&&&private&static&&T&extends&Comparable&T&&&void&sortByRight(
&&&&&&&&&&&&List&Pair&T&&&inputList)&{
&&&&&&&&CompareByRight&T&&comparator&=&new&CompareByRight&T&();
&&&&&&&&Collections.sort(inputList,&comparator);
&&&&*&打印一个List&Pair&T&&对象。
&&&&*&@paraminputList
&&&&private&static&&T&extends&Comparable&T&&&void&printPairList(
&&&&&&&&&&&&List&Pair&T&&&inputList)&{
&&&&&&&&for&(Pair&T&&pair&:&inputList)&{
&&&&&&&&&&&&System.out.println(pair.toString());
&*&根据Pair.right比较两个Pair。用于Conlections.sort()方法。
&*&@param&T&
class&CompareByRight&T&extends&Comparable&T&&&implements&Comparator&Pair&T&&&{
&&&&/*&@&Override&*/
&&&&public&int&compare(Pair&T&&o1,&Pair&T&&o2)&{
&&&&&&&&T&r1&=&o1.getRight();
&&&&&&&&T&r2&=&o2.getRight();
&&&&&&&&int&flag&=&r1.compareTo(r2);
&&&&&&&&return&
&*&代表一个任务对象。有点装逼用模板来写了。left表示开始时间，right表示结束时间。
&*&@param&T&
class&Pair&T&extends&Comparable&T&&&{
&&&&private&T&
&&&&private&T&
&&&&public&Pair(T&left,&T&right)&{
&&&&&&&&this.left&=&
&&&&&&&&this.right&=&
&&&&@Override
&&&&public&String&toString()&{
&&&&&&&&return&&[left=&&+&left.toString()&+&','&+&&right=&&+&right.toString()
&&&&&&&&&&&&&&&&+&']';
&&&&public&T&getLeft()&{
&&&&&&&&return&
&&&&public&void&setLeft(T&left)&{
&&&&&&&&this.left&=&
&&&&public&T&getRight()&{
&&&&&&&&return&
&&&&public&void&setRight(T&right)&{
&&&&&&&&this.right&=&
．博客园．[引用日期]
．中国知网[引用日期]
．中国知网[引用日期]
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看图，一道高中数学题，②选项为什么不对，tanx是奇函数，这图像不是跟tanx差不多的吗
我有更好的答案
并非奇函数
这是常见的陷阱
采纳率：28%
X取0不取0的问题了
tanx的定义域为x≠派/2+k派
图中x取了 派/2+k派
这才是tanx的图像
你这可以这么判断，奇函数是关于原点对称的，你那道题的函数图像也不关于原点对称
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高一数学为什么这么难,怎么看也看不懂!为社么有人说简单!有什么自学窍门吗,眼看高一要开学了,我才懂了一点点,help!书上公式什么的我都会，做题来什么都不行！
高中的数学要有个适应期的.不比初中,它的难度一下子会上升很多,像我们高一时,每天一节新课,一个学期教两本书（更厉害的实验班听说可以三分钟讲完知识点然后做习题）.高一是整个高中的基础!如果你能做到以下几点,你的成绩肯定会上去.1、坚持题目是自己做的,这点非常重要,除非你是数学天才,仅凭上课听听就能掌握所有知识点.抄作业和不抄作业完全是两个境界,刚开始差距不明显,到高二高三时两极分化马上就出来,抄作业者的分数只是独立完成者的零头.2、摸清自己的能力,理性选择教参.如果是数学基础较好的,可以买一些提升空间大的参考书（高中数学光看书是不行的,教参上的知识点更详细）,但如果你初中时数学就不拔尖,那么到书店挑书就尤其要谨慎了,书店的导购员一般会推荐几款销路最好的,说什么“重点中学的都买啊”之类的话,你要想清楚——适合自己的书才是最好的.3、课堂笔记尤其认真.初中时因为课程难度低,所以许多学生的笔记习惯不是很正确,我这里有一个我们实验班同学的笔记方法：首先基本上每一门课都要备一本笔记本的.为了让自己坚持下去,可以挑一本漂亮点的,增加数学学习的兴趣.最好买本大点的,每一页都可以分开来用“用线划分成两部分,纵向三七开最好了”,左边用来记上课的笔记,右边写上学习心得,预复习情况,不懂的问题等.这样,你的笔记本价值就比别人高很多很多了.注意保存笔记,便于高三复习.4、高一的数学预习十分重要,预习下一天的课程会让你在新课时胸有成竹,老师讲起来你会更易理解,对于预习中不懂的问题,更要认真听讲.5、公式是基础,在新课时就熟记数学公式,不仅做题方便,在你高考复习时你会受益匪浅的.6、建议高一时就准备错题集.慢慢积累,会是无穷的财富.偶尔翻翻,成绩会不知不觉提高.7、和数学老师建立良好的沟通,有不懂的就问,如果在哪个阶段你有什么心得也可以和老师沟通,自己的任课老师总归是胜过外面的家教的,在老师眼中学生是平等的,但你可以让自己与众不同!高中数学任重道远,说实话,就连最优秀的学生也不敢轻易说它“好对付",关键在于态度,我今天介绍的方法其实适用于高中所有课程.希望你顺利度过高中的起始阶段
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你不过是从初中无脑数学无法过渡到高中数学罢了 其实高中数学不难.很多问题都是用固定套路的,你高一 现在对你来说最难的 应该是.抽象函数 你要把f（x）看通.等你适应了就好了 难题还在后面 就是 平面解析几何.一定要把函数图象搞懂.不然后面没法学.多做题 努力适应 高三党飘过 再问： 就是这个，o(︶︿︶)o 唉 再答：
我觉得不难 不过如果你假期不预习的话 开学时你会感觉化学式都很陌生 得一段时间适应
q={x|(x+1)(x^2＋3x-4)=0,x∈R}={-1,1,-4}(1)若b＝4,则p＝{x|x^2－3x+4=0,x∈R}=Φ(空集）,则集合m应是q的非空真子集：{-1},{1},{-4},{-1,1},{-1,-4},{1,-4}.(2)p可以为q的子集.若p为空集,显然是q的一个子集,此时方程x^2－3
龙门专题或重难点手册
我刚上高一时数学也很差,但是经过一定时间的适应,只要有基础,分数可以上升的很快,别太担心.实在不行,多找老师沟通,这是很有效的办法,毕竟老师有很多经验
我记得我们上高中的时候,高一数学主要是集合、函数、这些内容.一般来说,集合还有函数其实在初中就学过,只不过这里更系统而已.学习集合时,重要的是要搞清楚概念,然后做一些题目,巩固你对这些抽象概念的理解.这样差不多就可以了.关于函数,其实也是首先要抓住概念,好像学函数之前先学的是映射吧?映射的概念就很宽泛,而函数是映射中的
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先试一下,给个-2,-1看看.结果发现,确实是.那怎么证呢?设：x1
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因为棱锥的各侧棱与底面所成角相等,所以顶点在底面内的射影是底面四边形的外接圆圆心,底面四边形ABCD是圆内接四边形.设A：B：C=2：3：4,由于A+C=180° ,因此A=60°,C=120°,B=D=90°,最小角为A=60°
高中数学其实很简单,就是搞懂几个名词的意义,只是你对数学有了惧怕心理,感觉自己会听不懂,你去看一下高等数学,大一一学期学的高等数学的内容是高中三年数学学习的内容的10倍有余,我很后悔当我发现我高中三年才学了这么点东西,其实我高中是被吓到了.说到重点：解析几何 数列 函数 是高中数学中最难也是最有趣的.其它只是工具.抓住
其实还是要学会掌握方法.我现在是高三应届毕业生,现在录取于华中科技大,我希望我的建议能给你一些帮助.首先,初中跟高中最大的区别就是高中更讲求能力的培养与运用,而初中则没有很明显的体现.也许你现在还不能理解,等你上到高三你就很很清楚地明白.所以说,如果想要高中成绩在短时间内有所提高,可以将每个学科一类型的题目收集,例如数
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函数很好学啊,只有你弄懂定义域,以及对应法则（关系式）,即可, 再问： 我因为有一节课没听懂，然后我以后就都没听懂，做题也不会，我怕落下，也不敢问老师，怕她骂我 再答： 在学校里的时间是最宝贵的，不然等你到社会上都没人。。在学校里教你就是要学的真东西啊，其实世上真的没什么难得，就怕你没下定决心，任何事情只要努力！！
不知道你这个是不是在学习增减函数时候遇到的.就是说当两个函数都是增函数或都是减函数的时候,复合的函数是增函数当两个函数一个增一个减函数,则复合函数是减函数比如f(x)=x+1,增函数；和g(x)=-x+1,减函数g(f(x))=-x为减函数f(x)=x+1,增函数；和g(x)=x-1,增函数g(f(x))=x,增函数.
1.值域 函数中,因变量的取值范围叫做这个函数的值域,在数学中是函数在定义域中因变量所有值的集合2. 正无穷:在实数范围内,表示某一大于零的有理数或无理数数值无限大的一种方式,没有具体数字,但是正无穷表示比任何一个数字都大的数值. 符号为+∞. 数轴上可表示为向右箭头无限远的点. 负无穷：某一负数值表示无限小的一种方式
1、tanx的周期是π所以你给的两个实际是一样的只要把第一个两边减去π就行了不过一般情况下,那个确定的角最好绝对值小一些所以-π/6和π/2要比5π/6和3π/2绝对值小所以一般使用-π/6和π/2另外要指出tanπ/2和tan3π/2不存在所以右边是
0 0.高中物理如此简单...运动 电磁 光学 没了...先熟悉公式 ..然后那块不会 着重做题...做啊做啊就习惯了 ...顺应自然规律 保持良好心态 .可能你劲度系数比别人小,但是要争取比别人形变量大啊~