用vb编程“求整数1到100的和”应该如何做？

完全没有必要用递归，效率不高，直接求即可

function

NAdd(dim

a

as

int)

dim

result

as

integer

result

=

0

for

i

=

1

to

100

result

=

result

+

i

next

i

end

function

Private Declare Function GetMenu Lib "user32" (ByVal hwnd As Long) As Long

Private Declare Function GetSubMenu Lib "user32" (ByVal hMenu As Long, _

ByVal nPos As Long) As Long

Private Declare Function GetMenuItemID Lib "user32" (ByVal hMenu As Long, _

ByVal nPos As Long) As Long

Private Declare Function SetMenuItemBitmaps Lib "user32" (ByVal hMenu As Long, _

ByVal nPosition As Long, ByVal wFlags As Long, ByVal hBitmapUnchecked As Long, _

ByVal hBitmapChecked As Long) As Long

Const MF_bitmap = &H4&

Private Sub Command1_Click() '为菜单项添加图标

Dim i As Integer

Dim menu1 As Long

Dim menuID As Long

menu1 = GetMenu(Mehwnd)

For i = 1 To 3

menuID = GetMenuItemID(GetSubMenu(menu1, 0), i - 1)

SetMenuItemBitmaps menu1, menuID, MF_bitmap, ImageList1ListImages(i)Picture, _

ImageList1ListImages(i)Picture

Next

PopupMenu menu, 0, X, Y 'd出式菜单

End Sub

实现带图标的菜单项主要使用了API函数GetMenu、GetSubMenu、GetMenuItemID和SetMenuItemBitmaps函数。

d出式菜单的句柄可以使用API函数GetMenu与GetSubMenu来获得。位图则可以通过在窗体上放置图像控件来提供。

52抽样方法

抽样方法为

从概率生成新的人口

学习的模型

EDA。该类型的采样方法，因此依赖

该类

概率方法。传统上，概率逻辑采样

（PLS）[ 45 ]了

选择系统中，但其他建议包括

吉布斯抽样[ 35，103，

124，126 ]，和方法，找到最可能的

配置[ 75，104，

127 ]。mateda-20实现所有这些变体

抽样方法。

在runeda，的

抽样程序调用每一代人，除了

第一个地方

播种时，如：

newpop = eval（[采样

方法，'（N，模型，卡，selpop，selfunval

，采样参数）]）；

其中模型是一个含有概率描述单元阵列

模型。包含

选定的人口及其评价参数

的抽样方法

允许的采样算法的实现

从五月开始

以前发现的解决方案（如吉布斯抽样）。

下面的抽样

已实施的方法（见帮助函数名

对输入的细节

通过方法参数）：

•moageneratepopulation：样品使用吉布斯采样的马尔可夫网络。

•samplefda：

样品从分解模型PLS。

•samplegaussianunivmodel：从单变量高斯模型样本。

•samplegaussianfullmodel：全多元高斯样品

模型。

•samplemixtureofunivgaussianmodels：从混合单样本

高斯模型。

•samplemixtureoffullgaussianmodels：从混合样本

多元高斯

模型。

•samplebn：

样品从贝叶斯高斯人群体

网络使用请。

•samplempe BN：样本人口离散解的

第一个人

对应于给定的最可能的配置

模型和

剩下的人进行采样，利用PLS。

的samplebn和samplempe BN程序调用中定义的方法

BNT工具箱。EDAS，

使用多元高斯分布显示

患

由于很快停滞（指数）的下降

方差[ 8 ]。一部分

补救的办法是使用人工的方差膨胀。

因此，在mateda-20

一些使用高斯模型的算法包括：

作为一个功能的差异

缩放参数。自适应计划[ 9，25，39，

97修改

在抽样的方差可以实现在这

框架。

精锐庆春屠老师 希望采纳 谢谢