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V2EX  ›  Higurashi  ›  全部回复第 1 页 / 共 5 页
回复总数  99
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24 天前
回复了 Higurashi 创建的主题 职场话题 想离职了
@pkxutao #9 反正我想着就是按自己的节奏来。
25 天前
回复了 Higurashi 创建的主题 职场话题 想离职了
@dyv9 嗯,还是应该要明确说
25 天前
回复了 Higurashi 创建的主题 职场话题 想离职了
@Fa11ingWood 是的,我也是工作生活分开才能够保持平衡,工作状态才好。
25 天前
回复了 Higurashi 创建的主题 职场话题 想离职了
@Fa11ingWood 是,至少要有点缓冲。
支持!
2022-04-13 20:27:52 +08:00
回复了 levelworm 创建的主题 V2EX 不知道 V2EX 能不能修改一下回复评论这个功能
大多数加楼层的回复应该都是用了一个浏览器插件:v2ex-plus 。
2022-03-15 19:21:47 +08:00
回复了 Higurashi 创建的主题 问与答 并查集算法的最坏情况
@sengxian #3 虽然没有细看,也没有看懂,但知道这是在作均摊分析,似乎并没有直接分析“最坏”情形。但是在 https://oi-wiki.org/ds/dsu/ 的引用中,有一篇论文( https://www.researchgate.net/publication/220430653_Worst-case_Analysis_of_Set_Union_Algorithms/link/0a85e53cd28bfdf5eb000000/download )对此进行了分析,这篇论文中应该有想要的答案。显然对这个问题的解释并不是一两句话所能够说清楚的,有一种直观的理解方法当然最好,没有的话问题就到此为止。谢谢。
2022-03-14 22:38:29 +08:00
回复了 Higurashi 创建的主题 问与答 并查集算法的最坏情况
@sengxian #1 感谢回复。是的,更常见的似乎的确是按高度合并,但按大小合并也是一种可行(而且效率同样较高)的方法。我知道在该情况下深度不变,但这一点如何真正说明连续合并两棵树大小相等时是最坏的?能给些更详细些的提示吗?
2022-03-14 17:03:01 +08:00
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FQYVG7
@YouRTBUG #3 嗯,再次感谢!
@YouRTBUG #1 感谢回复。因为我理解“处理 N 个触点和 M 条连接”的意思是:开始输入 N 个触点,互不相连(有 N 个分量),然后算法依照输入将触点逐个相连,连接到最后只剩 M 个分量。所以我说“最后剩下 M 条连接”。现在看来它实际的意思应该是:输入 N 个触点,且 N 个触点组成 M 个分量。将 M 个分量连起来需要调用 M 次 union ,加权 quick-union 的 union 函数最多访问数组 lgN 次,所以最多总共最多访问数组 MlgN 次,quick-find 的 union 函数至少访问 (N+3) 次数组,所以总共至少访问数组 M(N+3) 次。和书本上的说明接近,只是不知道为什么 MlgN 前面有一个常数 c ?另外 M(N+3) 次的总次数与 MN 还是有差别。
2022-02-08 14:55:56 +08:00
回复了 Higurashi 创建的主题 问与答 《算法(第四版)》算法分析章节中的近似
@ikesnowy #4 嗯,是。所以看来增长的数量级可用来给时间成本的增长快慢分类,比如两种不同的对数增长都属于对数级别、两种不同的线型级别也同属于线性级别(即使两者之间有比较明显的快慢区分)。也正因为如此,增长数量级相对于近似来说更“粗糙”,作者也在答疑中回复道:
“我们希望讨论的是给定成本模型下所有语句执行的准确频率,因为它们能够提供更多关于算法性能的信息,而且从我们所讨论的算法中获取这些频率是可能的。例如,我们可以说‘ThreeSum 访问数组的次数为~ N^3/2’,以及‘在最坏情况下 cnt++执行的次数为~ N^3/6’,它们虽然有些冗长但给出的信息比‘ThreeSum 的运行时间为 O ( N^3 )’要多得多。”
2022-02-08 14:33:51 +08:00
回复了 Higurashi 创建的主题 问与答 《算法(第四版)》算法分析章节中的近似
@Higurashi #2 我想我知道了。当数据量很大时,log10N 和 log2N 之间的差别其实并不“显著”(可以到 https://www.geogebra.org/graphing?lang=zh_CN 看看),也正因如此,只有一个“对数级别”而不存在所谓“log10N 级别”或是“log2N 级别”。
2022-02-08 11:57:52 +08:00
回复了 Higurashi 创建的主题 问与答 《算法(第四版)》算法分析章节中的近似
@DaVinci42 #1 我懂了,非常感谢。有一个疑问是,对于一个增长数量级为 log10N 的算法,通过换底,其增长数量级也可以是 log2N ,我理解的增长的数量级,主要是用来反映算法时间成本的增长快慢(根据其图像的形状),而现在从图上看,log10N 和 log2N 的增长快慢差别似乎比较明显,或许该用来形容不同的算法,在这时候,如何理解“影响相对于 N 的变化来说,可以忽略”?
2022-02-04 11:07:14 +08:00
回复了 Higurashi 创建的主题 问与答 算法 4 中的均摊分析
@lance6716 #3 嗯,我从 https://www.cnblogs.com/longjin2018/p/9854502.html 找到了更多的解释:

“设栈长度达到 N/2+1 时数组长度从 N/2 延长至 N 。连续的 push 操作使数组从长度 N 延长至 2N 是最坏的连续 push 情况。栈长度在 N/2+2 至 N 区间进行的 N/2-1 次 push 操作不会促使数组延长,此区间每次 push 对应一次数组元素的写访问。栈长度从 N 变为 N+1 时需要一次 push 操作和一次数组延长,一次 push 操作对应一次数组写操作,一次数组延长对应 4N 次数组访问。那么栈长度从 N/2+1 变为 N+1 需要进行的数组访问次数为 N/2+4N,push 操作次数为 N/2,均摊后每次 push 操作对应的数组访问次数为(N/2+4N)/(N/2)=9 。”
2022-02-03 19:49:58 +08:00
回复了 Higurashi 创建的主题 问与答 算法 4 中的均摊分析
@lance6716 #1 感谢回复。是的,但不知道下面的理解是哪里出了问题:

比如 N 为 32 ,Stack 将在第 33 次 push() 操作时数组长度从 32 resize() 到 64 ,且此次 resize() 操作对数组的访问次数为 64 ,前一次数组加倍发生在第 17 次 push() 操作,数组长度从 16 resize() 到 32 ,resize() 操作对数组的访问次数为 32 。

那么,按照证明中的说法,对于第 33 次 push(),考虑使栈大小增长到 k 的最近 N/2-1=15 次 push() 操作(其中 k 在 N/2+2=18 到 N=32 之间),这 15 次 push() 操作之间只有一次 resize(),发生在第 17 次 push() 操作时,其访问数组的次数为 32 ,并不等于 4N=128 ,而 15 次 push() 操作,a[N++] = item; 对数组的访问为 15 次,也并不等于 N/2=16 次,更不用说取平均得到 9 。
2021-12-04 17:38:08 +08:00
回复了 Higurashi 创建的主题 问与答 算法 4 中的一个习题
另外按 DoublingStackOfStrings 的名称来看,它其实不应该实现泛型,而只支持 String 类型。
2021-12-04 16:11:32 +08:00
回复了 Higurashi 创建的主题 问与答 算法 4 中的双栈算数表达式求值算法
@GuuJiang #3
我大概懂了,现在做一点总结。
假设全都是二元运算符(包括一元运算符的情况类似)。
定义辅助符号<==>,读作“在该算法意义下等价”。如 s1 <==> s2 表示对于表达式 s1 和 s2 应用上述算法得到的结果相等。
第一步:证 X exp Y <==> X eval(exp) Y ,exp 表示形如 (v1 op v2) 的由 v1 、op 、v2 组成的子表达式( v1 、v2 、op 分别表示两个字面值和一个操作符),X 、Y 分别表示算数表达式除 exp 后的前面部分和后面部分,且 X 中不包含右括号,eval(exp) 表示算法对子表达式 exp 求值后的结果。
在算法遇到 exp 中的右括号时,算法将 exp 中的 v1 、v2 弹出进行计算得到 eval(exp) 并将其入栈,因为 X 中不包含右括号,所以,算法解析 X eval(exp) Y 至 eval(exp) 入栈时,其结果与算法解析 X exp Y 至将 exp 求值后完全相同,所以 X exp Y <==> X eval(exp) Y 。
第二步:记 p(n) 为含有 n 对括号的合法表达式、p(n-1) 为算法对 p(n) 求值时遇到第一个右括号后出栈求解再入栈得到的新表达式(注意到此时括号会减少一对),由第一步的证明有 p(n) <==> p(n-1) <==> p(n-2) ... <==> p(1) <==> p(0),不难知道算法能够正确处理不包括括号(只包含一个字面值)的 p(0),所以算法能够正确处理 p(n)。
再次感谢。
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