Przeprowadzka średnia geeksforgeeks

Podobnie jak QuickSort Merge Sort jest algorytmem dzielenia i koniunktury Rozdziela tablicę wejściową w dwóch połówkach, nazywa się dwiema połówkami, a następnie łączy dwie posortowane połówki Funkcja scalania jest używana do łączenia dwóch połów Rufa łącząca, l, m, r jest kluczowym procesem, który zakłada, że ​​arr lm i arr m 1 r są sortowane i łączą dwie posortowane pod-tablice w jeden Zobacz poniższą implementację C dla szczegółów. Następujący diagram z wikipedia pokazuje kompletny proces sortowania łączenia dla przykładowej tablicy Jeśli weźmiemy bliżej przyjrzeć się diagramowi, widzimy, że tablica rekurencyjnie podzielona jest na dwie połówki, aż rozmiar staje się 1 Gdy rozmiar staje się 1, procesy scalania wchodzą w grę i łączą się z macierzami, aż do zakończenia łączenia tablicy. Time Complexity Sorting tablice na różnych maszynach Scalanie sortowanie jest algorytmem rekurencyjnym i złożoność czasowa może być wyrażona jako zależność nawrotów Tn 2T n 2 Powyższe nawrocie można rozwiązać albo za pomocą metody drzewa nawrotów lub Master m ethod W przypadku II metody Master i rozwiązanie powrotu to Czas złożoności sortowania łączenia jest we wszystkich 3 przypadkach najgorsza, średnia i najlepsza, ponieważ sortowanie według segmentów zawsze dzieli tablicę w dwie połówki i zajmuje liniowy czas łączenia dwóch połówek. Algorytmiczny Paradigm Divide i Conquer. Sorting In Place Nie w typowym wdrożeniu. Applications of Merge Sort. Merge Sort jest użyteczny do sortowania list połączonych w O nLogn przypadku czasowej połączonych list spraw różni się głównie ze względu na różnicę w alokacji pamięci tablic i powiązanych listy W przeciwieństwie do tablic, połączone węzły listy mogą nie sąsiadują z pamięcią W przeciwieństwie do tablicy, w liście połączonej możemy wstawić elementy w środku O 1 dodatkowej przestrzeni i O 1 raz Z tego powodu można scalić operację scalania sortowania bez dodatkowego miejsca na powiązane listy. W tablicach możemy uzyskać dostęp losowy, ponieważ elementy są ciągłe w pamięci. Powiedzmy, że mamy liczbę całkowitą 4-bajtową tablicę A i niech adres A 0 będzie x, a następnie dostęp do A i możemy bezpośrednio uzyskać dostęp do pamięci x i 4 W przeciwieństwie do tablic nie można uzyskać dostępu losowego do listy powiązanej Szybka sortowanie wymaga dużo tego rodzaju dostępu W liście połączonej, aby uzyskać dostęp do indeksu i, musimy podróżować każdy węzeł z głowy do i-tego węzła, nie ma ciągłego bloku pamięci W związku z tym napowietrznych zwiększa się do szybkiego sortowania Merge sortuje dostęp do danych kolejno i potrzebę swobodnego dostępu jest niski. Inversion Count Problem. Used w Sortowanie zewnętrzne. Numożna odczytywać liczby całkowite z strumienia danych Znajdź medianę Elementy czytane do tej pory w efektywny sposób. Solution czytałem Możemy użyć maks. sterty z lewej strony do reprezentowania elementów, które są mniej niż skuteczne mediana, a min sterta po prawej stronie, aby reprezentować elementy, które są większe niż skuteczna mediana. Po przetworzeniu przychodzącego elementu liczba elementów w stosie różni się co najwyżej o jeden element Kiedy oba zestawy zawierają taką samą liczbę elementów, to średnia liczba danych podstawowych sterty heapa jest efektywna. Kiedy stosy nie są zrównoważone, wybieramy e skuteczna mediana od korzeni sterty zawierająca więcej elementów. Ale jak skonstruowałoby maksimum sterty i min heap, tzn. jak byśmy wiedzieli, że skuteczna mediana tutaj myślę, że wstawilibyśmy jeden element do max-heap, a następnie następny 1 element w min-sterty, i tak dalej dla wszystkich elementów Popraw mnie Jeśli się mylę here. askeded 18 maja 12 w wieku 17 56. oznaczone jako duplikat przez MAK Frank van Puffelen Shoe Maerlyn Mark Jan 6 13 w wieku 17 13. To pytanie zostało zapytał przed i już odpowiedzi Jeśli te odpowiedzi nie są w pełni odpowiedzieć na Twoje pytanie, zadaj nowe pytanie. Klever algorytm, używając stosy Z tytułu nie mogłem natychmiast myśleć o rozwiązaniu Mooing Kaczka 18 maja 12 w 18 41.vizier s rozwiązanie wydaje się dla mnie dobre, z wyjątkiem tego, że zakładałem, że nie stwierdziłeś, że ten strumień może być dowolnie długi, więc nie możesz przechowywać wszystkiego w pamięci Czy to jest przypadek Działa dzikiej 18 maja 12 w 19 04. RunningWild Do arbitralnie długich strumieni , można uzyskać medianę ostatnich N elementów b y używając stosu Fibonacciego, więc otrzymasz dziennik N usuwa i przechowuje wskaźniki do wstawionych elementów w kolejności w ega deque, a następnie usunięcie najstarszego elementu na każdym kroku, gdy sterty są pełne, może również przenosić rzeczy z jednej sterty do drugiej Możesz uzyskać nieco lepiej niż N poprzez przechowywanie numerów powtórzonych elementów, jeśli jest wiele powtórzeń, ale generalnie myślę, że musisz podać jakieś założenia dystrybucyjne, jeśli chcesz, aby mediana całego strumienia Dougal miała miejsce 18 maja w wieku 19 37 lat. zaczynaj od obydwu sterty puste Pierwszy int idzie w jednej sterty drugich przechodzi w drugą stronę lub przesuwasz pierwszy element na inny sterty, a następnie wstaw ten generalizuje, aby don t pozwolić, aby jedna sterta poszła większa niż druga i żadna specjalna obudowa jest potrzebna wartość root pustej sterty może być zdefiniowana jako 0 Jon Watte 21 maja 12 w 22 06.Jeśli nie możesz trzymać wszystkich elementów w pamięci naraz, ten problem staje się dużo trudniejszy Rozwiązanie heap wymaga, abyś trzymał wszystkie elementy w pamięci na raz Nie jest to możliwe w większości rzeczywistych zastosowań tego problemu. Kiedy widzisz numery, śledź licznik liczby razy, kiedy widzisz każdą liczbę całkowitą Zakładając 4 bajty całkowite, które to 2 32 wiadra lub co najwyżej 2 33 klucz liczb całkowitych i liczenie dla każdego int, czyli 2 35 bajtów lub 32 GB Prawdopodobnie będzie dużo mniej niż to, ponieważ nie musisz przechowywać klucza lub liczyć dla tych wpisów, które są 0, tj. defaultdict w python To zajmuje stały czas aby wstawić każdą nową liczbę całkowitą. Następnie w dowolnym punkcie, aby znaleźć medianę, po prostu użyj liczby do określenia, która liczba całkowita jest środkowym elementem To trwa stały czas, choć duża stała, ale stale. algorytm jest prosty do wdrożenia i działa bardzo dobrze Jest to szacunkiem, jednak pamiętaj o tym od abstrakcji. Zaproponowany jest algorytm heurystyczny do dynamicznego obliczania qf median i innych kwantyle Szacunki są generowane dynamicznie, gdy obserwacje są generowane Uwagi nie są więc przechowywane, algorytm ma bardzo małą i stałą pamięć, niezależnie od liczby obserwacji. Dzięki temu jest idealny do implementacji w układzie kwantowym, który może być stosowany w kontrolerach przemysłowych i rejestratorach. Algorytm jest dalej rozszerzany na histogram spisek Dokładność algorytmu jest analizowana. 21 maja w godz. 23 23.Całość Min Sketch jest lepsza niż P 2, ponieważ daje błąd, a drugi nie ma sinoTrinity 25 lutego 15 w wieku 17 29. Uważaj także Space - Skuteczne obliczanie liczbowych streszczeń online przez Greenwalda i Khanna, które również daje błędy i ma dobre wymogi dotyczące pamięci Paul Chernoch 14 sierpnia 15 w wieku 14 19. Ten problem ma dokładne rozwiązanie, które wymaga tylko n nowo widzianych elementów, które mają być przechowywane w pamięci Jest szybki i skaluje dobrze. Indeksowalny skiplist obsługuje wstawianie, usuwanie i indeksowanie o dowolnych elementach, zachowując kolejność sortowania. W połączeniu z FIFO Kolejka, która śledzi n-tą najstarszy wpis, rozwiązanie jest proste. Poniżej znajdują się linki do pełnego kodu roboczego, łatwy do zrozumienia wersja klasy i zoptymalizowana wersja generatora z indeksowanym skipktem kodem inlined. Efficient to słowo, które zależy od kontekstu Rozwiązanie tego problemu zależy od ilości zapytań wykonanych w stosunku do ilości wstawek. Załóżmy, że wstawia się liczby N i K razy na końcu, na których byłeś zainteresowany medianą. następującą alternatywę Plunk liczb w tablicy, a dla każdego zapytania uruchomić liniowy algorytm wyboru przy użyciu sworznia przerywacza quicksort, powiedz Teraz masz algorytm z czasem pracy OK N. Now, jeśli K jest wystarczająco małe rzadkie zapytania, ten ostatni algorytm faktycznie bardziej wydajne i vice versa. Can t to zrobić tylko jeden sterty Aktualizacja nie Patrz komentarz. Invariant Po przeczytaniu 2 n wejść, min-heap posiada n największy z nich. Loop Czytaj 2 inpu ts Dodać je do sterty i usunąć sterty min To powtarza invariant. So, gdy odczytywano 2n wejść, min sterty jest n-tym największy Musi istnieć trochę dodatkowych komplikacji, aby przeciętnie oba elementy wokół pozycja mediana i obsługa kwerend po nieparzystej liczbie wejść. Wszystko strumienia liczb. Poziom trudności Rookie Biorąc pod uwagę strumień liczb, wydrukować średnią lub średnią strumienia w każdym punkcie Na przykład, weźmy pod uwagę strumień jako 10 , 20, 30, 40, 50, 60. Aby wydrukować średnią strumienia, musimy dowiedzieć się, jak znaleźć średnią, gdy nowy numer jest dodawany do strumienia Aby to zrobić, wystarczy nam liczyć liczby widzianych tak daleko w strumieniu, poprzednia średnia i nowy numer Niech będzie naliczona, poprzednia jest poprzednia średnia, a x powinna być dodana nowa liczba Średnia liczba po wpisaniu numeru x może być zapisana jako prevavg nxn 1. Powyższa funkcja getAvg może zostać zoptymalizowana używając następujących zmian Możemy uniknąć używania prevavg i liczby elementy przy użyciu zmiennych statycznych Zakładając, że tylko ta funkcja jest wywoływana ze średnią strumienia Następująca jest opromieniowana wersja. Dzięki Abhijeetowi Deshpande sugeruje to zoptymalizowaną wersję. Należy pisać komentarze, jeśli znajdziesz coś nie w porządku, lub chcesz podzielić się więcej informacji o temat omówiony powyżej. Warunek kodu w komentarzu Proszę używać wygenerować link i udostępnić link here. Load komentarze Poleć ten post.