Съдържание:
Видео: Къде се използват алгоритмите за сортиране?
2024 Автор: Lynn Donovan | [email protected]. Последно модифициран: 2023-12-15 23:43
Кратък преглед на приложенията за сортиране
- Търговски изчисления.
- Търсене на информация.
- Оперативно изследване.
- Симулация, управлявана от събития.
- Числени изчисления.
- Комбинаторно търсене.
- Прим алгоритъм и на Дийкстра алгоритъм са класически алгоритми които обработват графики.
В тази връзка кой алгоритъм за сортиране се използва кога?
Избор на алгоритъм за сортиране
| Алгоритъм | Най-добрият случай | Стабилен? |
|---|---|---|
| Сортиране при вмъкване | O (n) O (n) O (n) | да |
| Сортиране с балончета | O (n) O (n) O (n) | да |
| Бързо сортиране | O (n log ? n) O (n log n) O (nlogn) | Обикновено не* |
| Heapsort | O (n log ? n) O (n log n) O (nlogn) | Не |
Освен по-горе, защо използваме алгоритми за сортиране? Ефективна сортиране е важно за оптимизиране на ефективността на др алгоритми (като търсене и сливане алгоритми ), които изискват входните данни да бъдат в сортирани списъци. Сортиране също често е полезен за канонизиране на данни и за производство на четим от човека изход.
Относно това, кой е най-добрият алгоритъм за сортиране?
Бързо сортиране
Какъв алгоритъм за сортиране използва Excel?
Използва се SORT на Excel "стабилна" алгоритъм за сортиране . Това означава, че ако има няколко идентични елементи, които трябва да бъдат сортирани, тогава СОРТИРАНЕ на Excel ще запази оригиналния ред на сортираните елементи.
Препоръчано:
Какво представляват алгоритмите за компютърни науки?
Алгоритъмът е добре дефинирана процедура, която позволява на компютъра да реши проблем. Конкретен проблем обикновено може да бъде решен с повече от един алгоритъм. Оптимизацията е процесът на намиране на най-ефективния алгоритъм за дадена задача
Какви са алгоритмите за извличане на данни?
По-долу е даден списък с най-добрите алгоритми за копаене на данни: C4. C4. k-средства: Поддържащи векторни машини: Apriori: EM(очакване-максимизиране): PageRank(PR): AdaBoost: kNN:
Какви са алгоритмите, използвани в дълбокото обучение?
Най-популярните алгоритми за дълбоко обучение са: Конволюционна невронна мрежа (CNN) Повтарящи се невронни мрежи (RNN) Мрежи с дългосрочна памет (LSTM) Стекирани автоматични енкодери. Deep Boltzmann Machine (DBM) Deep Belief Networks (DBN)
Къде се използва сортиране чрез сливане?
Сортиране при сливане: използва се в сценарии на база данни, тъй като стабилно (сортиране с множество ключове) и външно (резултатите не се побират всички в паметта). Полезно в разпределени сценарии, при които пристигат допълнителни данни по време или след сортиране. Консумацията на памет предотвратява по-широко използване на малки устройства, но версията Nlog^2N на място съществува
Какво представляват алгоритмите за дълбоко обучение?
Дълбокото обучение е клас алгоритми за машинно обучение, който използва множество слоеве за прогресивно извличане на функции от по-високо ниво от необработения вход. Например при обработката на изображения по-ниските слоеве могат да идентифицират ръбове, докато по-високите слоеве могат да идентифицират понятията, свързани с човека, като цифри, букви или лица