Video: Դույլերի տեսակավորման ալգորիթմը տեղում է:
2024 Հեղինակ: Lynn Donovan | [email protected]. Վերջին փոփոխված: 2023-12-15 23:48
Ոչ, դա ներս չէ տեղ տեսակավորում ալգորիթմ . Ամբողջ գաղափարը հենց այդ ներդրումն է տեսակավորում իրենք իրենց, քանի որ նրանք տեղափոխվել են դույլեր . Լավագույն դեպքերում (հաջորդական արժեքներ, բայց առանց կրկնության) անհրաժեշտ լրացուցիչ տարածքը նույնքան մեծ է, որքան սկզբնական զանգվածը:
Այս կերպ տեսակավորման ո՞ր ալգորիթմներն են գործում:
Որպես մեկ այլ օրինակ, շատ տեսակավորման ալգորիթմներ զանգվածները վերադասավորում են իրենց տեղում դասավորված հերթականությամբ, այդ թվում՝ պղպջակների տեսակավորում , սանր տեսակավորում, սելեկցիոն տեսակավորում, ներդրման տեսակավորում , heapsort և Shell տեսակավորում: Այս ալգորիթմները պահանջում են ընդամենը մի քանի ցուցիչ, ուստի դրանց տարածության բարդությունը O(log n է): Quicksort-ը գործում է տեղում՝ տեսակավորվող տվյալների վրա:
Հետագայում հարցն այն է, թե ինչպես է աշխատում դույլով տեսակավորման ալգորիթմը: Դույլի տեսակավորում , կամ bin տեսակավորում , է տեսակավորման ալգորիթմ որ աշխատանքները զանգվածի տարրերը մի շարքի բաշխելով դույլեր . Յուրաքանչյուրը դույլ այն ժամանակ է տեսակավորված անհատապես, կամ օգտագործելով տարբեր տեսակավորման ալգորիթմ , կամ ռեկուրսիվորեն կիրառելով դույլ տեսակավորման ալգորիթմ . Ստեղծեք զանգված սկզբնական դատարկ » դույլեր.
Համապատասխանաբար, ինչպե՞ս եք իրականացնում դույլային տեսակավորման ալգորիթմը:
- Ենթադրենք, մուտքային զանգվածը հետևյալն է. Ստեղծեք 10 չափի զանգված:
- Տեղադրեք տարրեր զանգվածից դույլերի մեջ: Տարրերը տեղադրվում են ըստ դույլի միջակայքի:
- Յուրաքանչյուր դույլի տարրերը դասավորված են՝ օգտագործելով կայուն տեսակավորման ալգորիթմներից որևէ մեկը:
- Յուրաքանչյուր դույլի տարրերը հավաքվում են:
Որտեղ է օգտագործվում դույլային տեսակավորումը:
Դույլի տեսակավորում հիմնականում օգտակար է, երբ մուտքագրումը միատեսակ բաշխված է տիրույթում: Օրինակ, հաշվի առեք հետևյալ խնդիրը. Տեսակավորել լողացող կետով թվերի մեծ հավաքածու, որոնք գտնվում են 0.0-ից 1.0 միջակայքում և հավասարաչափ բաշխված են տիրույթում:
Խորհուրդ ենք տալիս:
Տեսակավորման ո՞ր ալգորիթմն ունի լավագույն ասիմպտոտիկ բարդությունը:
Կույտային տեսակավորում
Որտե՞ղ են օգտագործվում տեսակավորման ալգորիթմները:
Տեսակավորման հավելվածների համառոտ հետազոտություն: Առևտրային հաշվարկ: Տեղեկությունների որոնում: Գործառնությունների հետազոտություն. Իրադարձությունների վրա հիմնված սիմուլյացիա. Թվային հաշվարկներ. Համակցված որոնում. Պրիմի ալգորիթմը և Դեյկստրայի ալգորիթմը դասական ալգորիթմներ են, որոնք մշակում են գրաֆիկները
Ինչպե՞ս կարող եմ ֆայլեր փոխանցել s3 դույլերի միջև:
Օբյեկտները մեկ S3 դույլից մյուսը պատճենելու համար հետևեք հետևյալ քայլերին. Ստեղծեք նոր S3 դույլ: Տեղադրեք և կազմաձևեք AWS Command Line Interface (AWS CLI): Պատճենեք առարկաները S3 դույլերի միջև: Ստուգեք, որ օբյեկտները պատճենված են: Թարմացրեք առկա API զանգերը նոր դույլի անվան համար
Տեսակավորման ո՞ր ալգորիթմն է լավագույնը վատագույն դեպքում:
Տեսակավորման ալգորիթմներ Ալգորիթմ Տվյալների կառուցվածքը Ժամանակի բարդություն. Վատագույն արագ տեսակավորում Զանգված O(n2) Միաձուլման տեսակավորում Զանգված O(n log(n)) Կույտ տեսակավորում Զանգված O(n log(n)) Հարթ տեսակավորում Զանգված O(n log(n))
Տվյալների ո՞ր աղբյուրն է առաջին տեղում դատաբժշկական հետաքննություն իրականացնելիս անկայունության կարգով:
IETF-ը և փոփոխականության կարգը Այս փաստաթուղթը բացատրում է, որ ապացույցների հավաքումը պետք է սկսվի ամենաանկայուն նյութով և ավարտվի ամենաանկայուն նյութով: Այսպիսով, ըստ IETF-ի, փոփոխականության կարգը հետևյալն է՝ ռեգիստրներ, քեշ: Ուղղորդման աղյուսակ, ARP քեշ, գործընթացի աղյուսակ, միջուկի վիճակագրություն