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javascript - あいまいソートアルゴリズムのマージ安定性
環境
ユーザーに画像のペアを提示し、どちらを好むかを示す心理テストを実装しています。A キーまたは L キーのいずれかを使用して、好みに応じて応答します。画像の数が非常に多い場合、考えられるすべてのペアを比較することは、個人 (O(n^2)) にとってかなり要求が厳しいものです。
質問
ここではマージソートアルゴリズムをハックして、比較の数を劇的に減らしました。結果は次のとおりです。
関数getUserPreferenceがユーザーに委任する場所。私は複数のシミュレーションを実行しました（応答が偶然に「間違った」〜1/3の時間になる可能性があり、「間違った」とは、間違ったキーを押して真の好みを入力しないことを意味します）、ソートは次のようにうまく機能するようです次の基準:
- 出力結果は、ユーザーの好みに十分近い (シミュレートされた)。
- アルゴリズムは適切なタイミングで停止します。10項目のリストの場合、最大20ステップ。
私が知りたいのは、このアルゴリズムが入力ソリューションを停止または近似することに完全に失敗する可能性があるかどうか、そこにいるアルゴリズムの専門家が教えてくれるかどうかです。
debugging - 不安定なプログラムのデバッグに助けが必要
いくつかの変更の後、Arduino スケッチが不安定になり、1 ～ 2 時間しか動作せず、クラッシュします。今月は理解しようとしていますが、賢明な進歩はありません.
プログラムの長さは約 1500 行です
誰かが進歩する方法を提案できますか?
お時間をいただきありがとうございます
r - Rのランダム化されたなげなわ
R でランダム化されたなげなわ関数を作成しようとしましたが、Python sklearn のランダム化されたなげなわ関数と同じ結果が得られないようです。ここで同じ哲学を適用していますが、違いを理解できませんでした。コードは、次のコードに基づいて変更されました: R のランダム化されたなげなわ関数。
コードとサンプル データは次のとおりです。
結果は、この表 (安定性) python での安定性に示されている結果と同様に匹敵するはずです。ただし、このアプローチと、最初のハイパーリンク リファレンスに示されている元の R コードでは、相関する機能 X11 から X14 が見つかりませんでした。私のRコードでどの部分が正しく機能していないのかわからない.