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  • 分析

    25 2024-12-01 《算法技术手册》
    分析 分析 堆排序的核心函数是heapify。在buildHeap中,这个函数将会被调用n/2」-1次,在实际排序中,它也会被调用n-1次,总共调用了3n/2」-2次。如你所见,这是一个递归的操作,在到达堆的底部之前会执行固定数目的计算。因为形状的性质,堆的深度将会是(3n/2」-2)*log(n)」,n是堆中元素的数目。性能是O(n log n)。...
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    32 2024-12-01 《算法技术手册》
    分析 分析 如果要能够高效地归约,那么必须高效地从原始问题映射到目标问题。二部图问题M=(S,T,P)可以在n+m+k步内转换成为一个图G=(V,E)。G有n+m+2个顶点以及n+m+k条边,因此图G的规模仅仅比原始二部图问题的规模大一个常数规模而已。这个重要特性决定了我们能够高效地求解二部图问题。一旦Ford-Fulkerson算法计算出最大流,那...
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    27 2024-12-01 《算法技术手册》
    分析 分析 A搜索的行为完全取决于启发函数。最近的研究结果(Russel和Norvig,2003)表明,如果|h(x)-h(x)|≤logh*(x),那么性能将会是O(d),d表示解的距离,而不是O(bd),b表示搜索树的分支因子。但是,这个条件难以满足,在八数码问题表现很好的GoodEvaluator函数也不能满足这个条件。 随着棋面状态变得越来...
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    22 2024-12-01 《算法技术手册》
    分析 分析 在理想情况下,切分操作平分原始数组,如果在每一次递归的时候都能够保持平分,那么性能将会和中值排序一样,而且不会有额外的性能开销。我们定义t(n),表示快速排序n个元素的数组所花费的时间。因为快速排序是递归的,所以我们能够认为: t(n)=2*t(n/2)+O(n) O(n)表示切分数组需要花费线性时间。第2章已经介绍过,如果一个算法能...
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    29 2024-12-01 《算法技术手册》
    分析 分析 中值排序保证递归子问题的规模都大致一样。这就意味着中值排序的平均性能是O(n log n)。但是,在最坏情况下,partition函数执行时间为O(n2),这样就使得中值排序的性能退化到O(n2)。因此,当n个元素几乎有序的时候,即使待递归排序的子问题是非常理想化的,总体性能也会受到影响。我们在中值排序中使用一个随机化的select Pi...
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    分析 为了对房地产市场变化有更广泛的概览,我们从平均销售价格和销售量谈起。因为数据是以周为单位生成的,这是一个自然的时间单位。 图18-1显示了293周数据中每周的平均销售价格和销售量。这里存在一些非常有趣的模式。平均价格的行为非常显著:一直呈上升趋势直到2007年7月,然后是急剧下降,直到现在——房地产市场价格的繁荣和萧条的一个明显的例证。 销售情...
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    分析 分析 当我们接到了上面需求后就会觉得,产品经理真是恐怖的生物。我们现在需要为这样一个人提供一个很好的API,以满足他这些杂乱的需求。但这个需求不合理么,很合理,我们的宗旨就是让无意义的重复代码去死,如果死不掉就交给机器来做。我们应该做那些真正需要我们做的事情,而不是像一个没思想的猿猴一般整天写模板式代码。
  • 第6章 构建综合性数据地图分析模型

    第6章 构建综合性数据地图分析模型 6.1 仿《华尔街日报》数据地图分析模型 6.2 仿《经济学人》数据地图分析模型 6.3 在Dashbaord中运用数据地图 第6章 构建综合性数据地图分析模型 在前面各章节内容的基础上,我们已经可以制作包含数据地图、动态图表等多种分析手段的综合性分析模型。本章介绍如何综合运用这些技术手段,仿制国外商业网站上...
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    30 2024-12-01 《算法技术手册》
    分析 分析 如果k d树初始是平衡的,那么每一层的切分线正好穿过此层的中点。我们能够在O(log n)的时间内找到目标点区域。但是,这个算法有可能会调用两个查找:一个是查找左子树,一个是查找右子树。如果这种情况频繁地出现,算法的性能会退化到O(n),所以值得我们分析这种情况发生的频率。当从目标点到节点的垂直距离dp小于已知最小距离时,我们可能需要执行...
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    48 2024-12-01 《算法技术手册》
    分析 分析 图7-17是一字棋游戏中,玩家O采取Minimax搜索时的追寻深度为2的轨迹。交替的MAX和MIN层级告诉玩家,要避免被秒杀,那么在左上角画一个O是唯一走法。注意这里会扩展出所有可能的棋面状态,即使确定玩家X可以稳赢。 博弈树的深度是固定的,我们可以根据追寻长度的走法序列,得到一系列可能的局面状态。当每个局面状态都有固定的b个走法时,追...