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影响生物修复的因素
抽象生物修复是指使用生物学剂清洁环境。污染的增加导致环境中有毒物质的增加，并被称为最有效的管理工具生物修复，这将被称为“ ECO生物技术”。因此，我们可以推断出生物修复是一种有吸引力的工具，该工具在降级并通过这项技术发作而获得的原始位置。生物修复技术使用微生物来补救受污染的环境，并将其恢复到原始位置。Bioremedixed也是解决各种新兴问题的解决方案。几个因素影响生物修复的过程，因此这些因素在生物修复过程中起着至关重要的作用。关键词：生物修复，生物技术，微生物，污染，修复因子简介生物修复与污染地点的生物恢复和康复有关，以及最近或偶然地或偶然地清理受污染区域的生产，由于制造业，储存，运输，运输，运输，不合理的和有机化的化学效果（欧洲化学和有机物）（<<<<<<<，1994）。生物修复提供了通过细菌的作用来降解，去除，改变，固定或以其他方式从环境中排毒的各种化学物质（Sung等，2016; Verma等，2006和Boruvka和Boruvka and Vacha，2006年），植物和植物和Fungi（Kvesitadze et al。）。影响生物修复的因素生物修复原则是微生物（主要是细菌或真菌）用于降解危险污染物或掩盖其危害形式较小。通过微生物学，分子生物学生物化学，分析化学，化学和环境工程等各个领域的帮助实现了生物修复的进步。因此，污染物的生物修复是微生物代谢活性的应用。微生物及其酶促途径充当生物催化剂，并促进了对靶向污染物排毒的生化反应的进展。因此，生物修复过程仅适用于可以维持生命的环境。微生物只有在污染物中可以使用各种材料化合物来帮助它们提取营养和能量以构建更多细胞时作用于污染物。在很少的情况下，在受污染部位存在的自然条件提供了足够大量的所有必需材料，可以在没有人类干预的情况下进行生物修复 - 一种称为固有生物修复的过程。经常使用，生物修复需要工程系统来构建工程系统来供应微生物刺激材料 - 一种称为工程生物修复的工艺。工程生物修复纯粹取决于通过鼓励更多生物体的生长以及优化生物体必须进行解毒反应的环境来加速所需的生物降解反应。微生物的代谢特征与对象污染物的物理化学特性相关，决定了特定的微生物 - 污染物相互作用是否可能。然而，两者之间的实际成功相互作用取决于
课程和教学大纲（2023-2024）
模块：1功能的增长3小时概述和算法和数据结构的重要性 - 算法规范，递归，绩效分析，渐近符号 - BIG-O，OMEGA和THETA符号，编程样式，编码的改进，编码 - 时间间隔交易，测试，测试，测试，吸收数据。Module:2 Elementary Data Structures 6 hours Array, Stack, Queue, Linked-list and its types, Various Representations, Operations & Applications of Linear Data Structures Module:3 Sorting and Searching 7 hours Insertion sort, merge sort, sorting in linear Time-Lower bounds for sorting, Radix sort, Bitonic sort, Cocktail sort, Medians and Order Statistics-Minimum and maximum, Selection in expected linear time, Selection in最差的线性时间，线性搜索，插值搜索，指数搜索。模块：4棵树6小时的二进制树 - 二进制树的特性，b-tree，b-tree定义 - b-tree上的操作：搜索b树，创建，分裂，插入和删除，b+-tree。模块：5个高级树8小时螺纹二进制树，左派树，锦标赛树，2-3棵树，张开树，红色树木，范围树。模块：6图7小时表示，拓扑排序，最短路径算法 - Dijkstra的算法，Floyd-Warshall算法，最小跨越树 - 反向删除算法，Boruvka的算法。模块：7堆和哈希6小时堆作为优先队列，二进制堆，二项式和斐波那契堆，霍夫曼编码的堆，可扩展的哈希。模块：8个现代问题2小时
课程与教学大纲
1. 理解和分析算法的空间和时间复杂度。 2. 确定适合给定问题的数据结构。 3. 在各种实际应用中实现图形算法。 4. 实现用于查询和搜索的堆和树。 5. 在高级数据结构操作中使用基本数据结构。 6. 在各种实际应用中使用搜索和排序。 模块：1 函数增长 3 小时 算法和数据结构的概述和重要性 - 算法规范、递归、性能分析、渐近符号 - Big-O、Omega 和 Theta 符号、编程风格、编码细化 - 时空权衡、测试、数据抽象。模块：2 基本数据结构 6 小时 数组、堆栈、队列、链表及其类型、线性数据结构的各种表示、操作和应用 模块：3 排序和搜索 7 小时 插入排序、合并排序、线性时间排序-排序的下限、基数排序、双调排序、鸡尾酒排序、中位数和顺序统计-最小值和最大值、预期线性时间内的选择、最坏情况线性时间内的选择、线性搜索、插值搜索、指数搜索。 模块：4 树 6 小时 二叉树-二叉树的性质、B 树、B 树定义-B 树上的操作：搜索 B 树、创建、分裂、插入和删除、B+ 树。 模块：5 高级树 8 小时 线程二叉树、左撇子树、锦标赛树、2-3 树、伸展树、红黑树、范围树。模块：6 图表 7 小时 图表表示、拓扑排序、最短路径算法 - Dijkstra 算法、Floyd-Warshall 算法、最小生成树 - 反向删除算法、Boruvka 算法。 模块：7 堆和哈希 6 小时 堆作为优先级队列、二叉堆、二项式和斐波那契堆、哈夫曼编码中的堆、可扩展哈希。 模块：8 当代问题 2 小时 总授课时长：45 小时 教科书 1. Cormen, Thomas H.、Charles E. Leiserson、Ronald L. Rivest 和 Clifford Stein。算法简介。麻省理工学院出版社，2022 年。 参考书 1. Skiena, Steven S. “算法设计手册（计算机科学文本）”。第 3 版