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一定の作業スペースで任意のサイズと任意のベース変換を行う方法はありますか? つまり、範囲内の一連の数値を、1 対 1 のマッピングを使用して範囲内の一連の数値に変換するには(必須でnはありませんが、望ましい) 辞書順を維持し、連続した結果を得るにはどうすればよいでしょうか?[1,m]ceiling(n*log(m)/log(p))[1,p]

パイプ関数として実行可能なソリューションに特に興味があります.eiは、RAMに保存できるよりも大きなデータセットを処理できます。

入力のサイズに比例する「作業スペース」を必要とする多くのソリューションを見つけましたが、一定の「作業スペース」を回避できるソリューションはまだありません。

シーケンシャル制約を削除しても違いはありますか? つまり、辞書順の連続した入力が非辞書順の出力になることを許可します。

いくつかの考え:

これはうまくいくでしょうか？

streamBase _n -> convert( n, lcm(n,p)) -> convert( lcm(n,p), p) -> streamBase _p

(ここでlcmは最小公倍数)

あなたが作成した、または見た中で最も複雑/複雑な Web サイトまたは Web ページは何ですか?

何がそれをそれほど複雑または複雑にしたのですか?

特定の NP 完全問題に対する多項式時間アルゴリズムでしょうか、それとも NP 完全問題の解決策を示す抽象的な推論が存在するのでしょうか?

特定のアルゴリズムの方がはるかに役立つようです。これにより、NP 問題を多項式で解くために必要なことは、証明が解を持つ特定の NP 完全問題に変換することだけです。

O(1/n) アルゴリズムはありますか?

または、O(1) 未満のものはありますか?

最初にヒューリスティックに基づいて要素の優先度を決定する優先度キューを使用しています。要素がデキューされると、ヒューリスティックが更新され、現在キューにある要素のキーが増加する場合があります。

O(1) キーの減少操作を償却したヒープ (具体的にはフィボナッチ ヒープ) があることは知っていますが、キーの増加操作に同様の境界を持つヒープ構造はありますか?

私のアプリケーションでは、これはパフォーマンスの問題ではありません (バイナリ ヒープは正常に動作します)。これは、単に学術的な好奇心の問題です。

編集：明確にするために、キーを減らすのではなく、キーを増やす操作の時間が O(logn) よりも速いデータ構造を探しています。私のアプリケーションは、ヒューリスティックが優先度を過大評価するため、キーを減らすことはありません。

そんな些細な質問で埋もれてしまうかと思いますが、ちょっと戸惑っています。

Java と C でクイックソートを実装し、いくつかの基本的な比較を行っていました。グラフは 2 つの直線として表示され、C は 100,000 のランダムな整数を超える Java の対応物よりも 4 ミリ秒高速でした。

私のテストのコードはここにあります。

Android ベンチマーク

(n log n) の線がどのように見えるかはわかりませんでしたが、直線になるとは思いませんでした。これが期待される結果であり、コード内のエラーを見つけようとしないことを確認したかっただけです。

式をExcelに貼り付けたところ、基数10の場合、最初にねじれのある直線のようです。これは、log(n) と log(n+1) の差が直線的に増加するためですか?

ありがとう、

ガブ

MySQL でこのコードを単純化するにはどうすればよいですか?

計算された日付の数は動的ですか?

私はこのようなPython関数を書いていました

で呼び出されるように

リストのインデックス アクセスは であると想定していましたがO(1)、大きなリストの場合、これが予想よりも大幅に遅いことに驚きました。

私の質問は、Python リストがどのように実装されているか、および以下の実行時の複雑さはどのくらいかということです。

• 索引付け:list[x]
• 最後から飛び出る：list.pop()
• 最初からポップ：list.pop(0)
• リストの拡張:list.append(x)

追加のクレジット、スプライシング、または任意のポップ用。

挿入/プッシュ消去/ポップなどのすべてのSTLコンテナの複雑さの違いを示す比較を見つけるために、私はかなり長い間グーグル検索しましたが、何も見つかりませんでした。また、私の STL ブックのすべてではありません。ヒントはありますか？

もちろん、いくつかの経験則は知っています。しかし、定義はどこにありますか？