Algoritmo di operazione di opzione

Dato che le funzioni esponenziali crescono molto velocemente, gli algoritmi esponenziali sono utili solo per problemi di piccole dimensioni.

I programmatori attenti alle prestazioni sono spesso critici su questo tipo di analisi. Ne hanno un motivo: a volte i coefficienti e i termini secondari fanno davvero differenza. La differenza tra due algoritmi dello stesso ordine di solito è un fattore costante, ma la differenza tra un buon algoritmo e uno cattivo è illimitata! Fanno eccezione gli interi molto grandi: in tal caso il tempo di elaborazione cresce al crescere del numero delle cifre.

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Un ciclo for che attraversa una sequenza o un dizionario è di solito lineare, a patto che tutte le operazioni nel corpo del ciclo siano a tempo costante. Fa eccezione il caso in cui il ciclo esce dopo un numero di iterazioni costante.

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Se un ciclo viene eseguito per k volte indipendentemente da n, allora il ciclo appartiene a O naanche per grandi valori di k. Le funzioni predefinite min e max sono lineari.

Il tempo di esecuzione dello slicing è proporzionale alla lunghezza del risultato, ma indipendente dalle dimensioni del dato di partenza.

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Il concatenamento di stringhe è lineare. Il tempo di esecuzione dipende dalla somma algoritmo di operazione di opzione lunghezze degli operandi.

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Tutti i metodi delle stringhe sono lineari, ma se le lunghezze delle stringhe sono limitate da una algoritmo di operazione di opzione esempio operazioni su singoli caratteri—sono considerati a tempo costante. Il metodo delle stringhe join è lineare, e il tempo di esecuzione dipende dalla lunghezza totale delle stringhe.

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La rimozione di un elemento dalla fine della lista è a tempo costante. La maggior parte delle operazioni e dei metodi dei dizionari sono lineari, con alcune eccezioni: Il tempo di esecuzione di update è proporzionale alle dimensioni del dizionario passato come parametro, non del dizionario che viene aggiornato.

Ma se attraversate con un ciclo un iteratore, il ciclo sarà lineare. Quali precondizioni devono essere soddisfatte per poterlo usare? Qual è il peggior algoritmo di ordinamento tra quelli che hanno un nome?

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Quale algoritmo di ordinamento usa la libreria C? Quale usa Python? Questi algoritmi sono stabili?

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Eventualmente fate alcune ricerche sul web per trovare le risposte. Molti degli ordinamenti che non operano per confronto sono lineari, allora perché Python usa un ordinamento per confronto di tipo O n logn?

Lezioni Thresholding Le operazioni di thresholding hanno lo scopo di selezionare regioni diverse di un'immagine sulla base dell'intensità luminosa.

Nel caso peggiore, dovrà attraversare tutta la raccolta, quindi il tempo di esecuzione è lineare. Se gli elementi della sequenza sono ordinati, potete usare una ricerca binaria, che appartiene a O logn. Se viene prima, cercate nella prima metà della sequenza, altrimenti nella seconda metà. In ogni caso, dimezzate il numero di elementi rimanenti.

Se una sequenza ha 1.

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Quindi è circa Pertanto, per il resto di questo capitolo immaginate che i dizionari non esistano, e di voler implementare una struttura di dati che fa corrispondere delle chiavi a dei valori. Le operazioni che bisogna implementare sono: add k, v : Aggiunge un nuovo elemento che fa corrispondere la chiave k al valore v.

Con un dizionario Python, d, questa operazione si scrive d[k] oppure d. Per ora, supponiamo che ogni chiave compaia solo una volta.

L'opzione Monitor. L'opzione Monitor del menu DSP attiva la finestra d'interfaccia illustrata in figura 6.

Quindi get è lineare. Allora, get potrebbe usare una ricerca binaria, che appartiene a O logn.

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Un modo di migliorare MappaLineare è di spezzare la lista di coppie chiave-valore strategie e segreti delle opzioni binarie liste più piccole.

Un limite di questa implementazione è che funziona solo con chiavi a cui è applicabile un hash, e i tipi mutabili come liste e dizionari non lo sono. Siccome il tempo di esecuzione di MappaLineare.

Risultato discreto, ma non ancora come una tabella hash. Ed ecco finalmente il punto cruciale che rende veloci le tabelle hash: se riuscite a mantenere limitata la lunghezza massima delle MappeLineari, MappaLineare.

Appendix B Analisi degli Algoritmi

Quello che bisogna fare è tenere conto del numero di elementi, e quando questo numero per MappaLineare eccede una soglia, ridimensionare la tabella hash aggiungendo altre MappeLineari. Il lavoro vero si svolge in add, che controlla il numero di elementi e le dimensioni di MappaMigliore: se sono uguali, il numero medio di elementi per MappaLineare è 1, quindi chiama ridimensiona.

Ma ricordate che non dobbiamo ridimensionare ogni volta, quindi add è di norma costante e solo qualche volta lineare. Il lavoro complessivo per eseguire add n volte è proporzionale a n, quindi il tempo medio di ogni add è costante!

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Per capire come funziona, supponiamo di iniziare con una tabella hash vuota e aggiungere una sequenza di elementi. Iniziamo con 2 MappeLineari, quindi le prime 2 aggiunte saranno veloci nessun ridimensionamento richiesto.

Diciamo che richiedono una unità lavoro ciascuna. Il successivo add costa 5 unità, ma i tre successivi solo 1 unità ciascuno, in totale 14 unità per 8 aggiunte. Dopo 32 aggiunte, il costo totale è 62 unità, e spero stiate cominciando ad avere chiaro lo schema. Con n potenza di 2 si ha il caso migliore; per altri valori di n il lavoro medio è leggermente più alto, ma non in modo importante.

La cosa importante è che sia O 1.

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Ogni quadrato è una unità di lavoro.

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