三分查找技术

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常用的三大检索技术

常用的三大检索技术

常用的三大检索技术
以下是常用的三大检索技术:
1. 全文检索技术:全文检索技术是一种对文档或文本进行全面搜索的技术。

它通过分析文档中的所有文本内容,包括标题、正文、关键词等,来查找与用户查询相关的信息。

全文检索技术可以应用于各种类型的文档,如网页、电子邮件、文档库等。

它的优点是可以找到文档中任意位置出现的相关信息,但缺点是可能会返回大量不相关的结果。

2. 关键词检索技术:关键词检索技术是基于用户提供的关键词来查找相关信息的技术。

它通常将关键词与文档或记录的索引进行匹配,以找到包含特定关键词的文档或记录。

关键词检索技术常用于搜索引擎和数据库查询中,它的优点是快速、准确,可以有效地找到与关键词直接相关的信息,但对于一些语义复杂或模糊的查询,可能会遗漏相关的结果。

3. 分类检索技术:分类检索技术是根据文档或记录的分类信息进行搜索的技术。

它将文档或记录按照预定义的分类体系进行组织,并允许用户根据分类层次结构进行搜索。

分类检索技术常用于图书馆目录、产品分类目录等领域。

它的优点是可以帮助用户快速找到特定分类下的相关信息,但对于一些跨分类或未明确分类的查询,可能会有限制。

这些检索技术在不同的应用场景中各有优势,可以根据具体需求选择合适的检索技术或结合多种技术进行综合检索。

如果你需要更详细的关于这些检索技术的信息,建议参考相关的计算机科学文献或专业书籍。

《对分查找算法》课件

《对分查找算法》课件

哈希表查找算法原理
对分查找算法原理
哈希表查找算法优缺点
对分查找算法优缺点
哈希表查找算法与对分查找算法比较
PART SIX
排序:将待查找数组进行排序,提高查找效率
二分查找:在有序数组中,每次取中间元素进行比较,缩小查找范围
哈希表:利用哈希表存储关键字的映射关系,减少比较次数
索引:建立索引,快速定位到数组中的元素
时间复杂度分析结论:对分查找算法是一种高效、快速的查找算法
最坏情况下的时间复杂度:O(log n)
对分查找算法的空间复杂度分析
空间复杂度定义
空间复杂度计算方法
空间复杂度与其他算法的比较
对分查找算法在排序数组中的性能表现 * 平均时间复杂度为O(log n) * 最坏时间复杂度为O(n) * 最好时间复杂度为O(1)
汇报人:PPT
PPT,a click to unlimited possibilities
CONTENTS
PART ONE
PART TWO
适用场景:适用于有序数组的查找操作,尤其在数据量大且有序的情况下效率较高
时间复杂度:对分查找算法的时间复杂度为O(log n),其中n为数组长度
算法定义:对分查找算法是一种在有序数组中查找特定元素的搜索算法
适用场景:对分查找算法适用于有序数据集的查找,而二分查找算法则更适用于完全有序的数据集。
查找范围:对分查找算法的查找范围比二分查找算法更灵活,因为对分查找算法可以通过调整步长来控制查找范围。
查找过程:对分查找算法在查找过程中,每次将查找范围缩小一半,而二分查找算法也是每次将查找范围缩小一半。
查找效率:对分查找算法的查找效率比二分查找算法更高,因为对分查找算法可以在最坏情况下仍然保持线性查找效率。

二分查找、三分搜索

二分查找、三分搜索


#include <iostream> #include <algorithm> #include <map> #include <set> #include <ctime> #include <cmath> #include <string> #include <list> using namespace std;
while (l + EPS < r) //EPs 要求的精度 { //mid 和midmid的具体公式无所谓 //只要mid在midmid的右边,能满足精度要求即可 mid = (l + r) / 2; midmid = (mid + r) / 2; mid_value = Calc(mid); midmid_value = Calc(midmid); // 假设求解极小值
二分查找、三分搜索
蔡尚真 609787
二分查找

二分查找又称折半查找,优点是比较次数 少,查找速度快,平均性能好;其缺点是 要求待查表为有序表,且插入删除困难。 因此,折半查找方法适用于不经常变动而 查找频繁的有序列表。
二分查找

1.二分查找的时间复杂度是O(log(n)),最坏情况下的时间复 杂度是O(n)。 2.二分查找的一个条件是待查询的数组是有序的,我们假设 这里的数组是升序的。 3.二分查找的主要思路就是设定两个指针start和end分别指 向数组元素的首尾两端,然后比较数组中间结点arry[mid]和 待查找元素。如果待查找元素小于中间元素,那么表明待 查找元素在数组的前半段,那么将end=mid-1,如果待查找 元素大于中间元素,那么表明该元素在数组的后半段,将 start=mid+1;如果中间元素等于待查找元素,那么返回mid的 值。

3S技术在土地调查中的应用

3S技术在土地调查中的应用

3S技术在土地调查中的应用土地调查是指对土地资源进行系统的调查和统计,获取土地利用、资源和环境基础数据的过程。

而3S技术是指遥感技术、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)三种技术的结合运用。

在土地调查中,3S技术可以为土地调查提供高精度、高效率、高效益的技术支持。

1.土地类型分类遥感技术可以通过对地表覆盖物的特征进行能量特性分析,获取不同土地类型的反射率和植被指数等信息,从而实现土地类型分类。

通过遥感技术,可以非常快速准确地获取大范围的土地类型数据,有助于制定土地资源规划、土地利用计划和农业生产计划等。

2.土地利用现状调查遥感技术可以通过图像处理技术,对土地利用现状进行快速、准确地调查和监测,可以比较容易地确定作物种植面积和产量,识别重点监测区域,为农业生产调度提供重要数据支撑。

二、地理信息系统在土地调查中的应用1.土地资源数据库建设地理信息系统可以根据需要,按照专题、区域、层次、时序等方式建立土地资源数据库,对土地利用现状、土地利用历史、土地利用评价、土地利用规划等进行综合管理与分析,让不同的数据类型结构化,以便更好地表现空间分布特征。

通过地理信息系统,可以快速查询土地利用信息。

运用GIS技术的查询、统计、分析和输出功能,方便对大土地范围内各种地物信息进行检索和查询,有效地提高了土地利用的管理水平。

1.定位采样点全球定位系统提供了定位服务,可以精确地定位到采样点的位置。

在土地调查中,可以通过GPS对采样点进行定位,从而更好地掌握调查点位信息。

2.制定采样计划全球定位系统提供了计算工具和数据采集软件,可以方便地进行采样计划制定。

使用GPS技术,可以快速确定采样点的分布和位置,有效地提高了采样计划的制定效率和准确性。

总之,3S技术可以为土地调查提供高精度、高效率、高效益的技术支持,使得土地调查工作得以更加精细化和科学化,进一步提升农业生产的效益和规模。

三分图上的匹配与其算法和应用

三分图上的匹配与其算法和应用

第一章引言在过去的四十几年里,图论已经被证明是解决几何、数论、运筹学和优化等领域中各种组合问题非常有用的工具。

而匹配是图论中的一个重要内容,也是图论的一个活跃的研究领域.匹配与独立集。

横贯等概念有着密切的关系.三四十年代Hall,Tutte[1】【2】得出了二分图上完美匹配存在性的充要条件;五十年代末Berge[31等得出了最大匹配的判定条件;Kuhn,Munkres[4][51给出了二分图上的最大权匹配的一个有效算法;六十年代Edmond[S]{7]找到了一般图上最大匹配以及最大加权匹配的第一个多项式算法;Gabow[s]将Edmonds算法的复杂度从o([v14)提高到了o(Ivl3),还提出一种嵌入合并和查找技术的算法其复杂度为o(IVllEI)19】;Mieali,Vazirani[10】提出了一个最优渐进运行时间为o( ̄/丽例)的算法,不过这个算法难于理解和实现,以至从发表到证明其正确性花了近十年的时间.最大匹配、最大权匹配的启发式算法也有不少研究,DorathaE.Drake[n]等人针对加权匹配问题提出了一种效率为;复杂度为o(㈣)的算法;JonathanAronson,MartinDyer,Alan刚e=e【1目等人发展了随机贪婪算法并对其中的一些性质做了深入的探讨.本文针对三分图上的最大匹配也提出了一个启发式算法,算法能够为随后的基于拉格朗日松弛的分支定界提供一个好的初始下界.管理决策中,匹配在所谓人员分配问题和最优分配阿题中有重要应用,.还有很多问题可以化归到匹配问题.通常意义上的匹配都假定图中节点在匹配中只出现1次。

如果放宽在节点上的容量约束,允许每个节点可以在匹配中重复出现多次,就变成了6一Motching问题.PulleyBlank(1980,1981)[13】f14J对b—Macthin9作了研究;MatthiasMuller.Hannemann,AlexanderSchwartz御咧【15】从实现的角度进行了研究.以上的这些研究往往局限在二分图上,在管理决策中也的确出现了不少的问题可以归结到三分图上的匹配问题,笔者最近所作的项目中就出现了此类问题。

n分查找算法

n分查找算法

n分查找算法
"n分查找算法" 可能指的是分治查找算法,包括二分查找和三分查找。

下面我将分别介绍这两种算法。

1. 二分查找算法:
二分查找算法(又称折半查找)是一种高效的查找方法,适用于有序列表。

其基本原理是将待查表分成两个子表,根据中间位置的关键字和查找关键字的关系在子表中查找,重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。

二分查找的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好。

但要求待查表为有序表,且插入和删除操作较困难。

2. 三分查找算法:
三分查找算法是在二分查找基础上改进的,其主要应用于更精确的搜索。

基本原理是将待查表分成三个子表,然后根据中间三个位置的关键字和查找关键字的关系在子表中查找,再根据情况进行分割,重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。

由于三分查找算法比较复杂,需要更多的计算资源,所以它的使用场景有限。

请注意,三分查找算法并不一定优于二分查找算法,它们的适用场景和需求不同。

在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的查找算法。

浅析库里的三分球能力以及在比赛中的重要性

浅析库里的三分球能力以及在比赛中的重要性
体育风尚 SPORT & STYLE
浅析库里的三分球能力以及在比赛中的重要性
鞠维松 山东省篮球运动管理中心
摘要:本文运用文献资料法、录像 观察法和数理统计分,对史蒂芬 · 库里 的三分球能力进行研究,并且分析出库 里的三分球能力在勇士队比赛中的重要 价值,进而提出了相关的建议。通过本 文研究,希望能够进一步让我们认识到 三分球对于球队成绩的重要性,进而提 高我国 CBA 球队对于三分球的训练,为 我国篮球技战术的发展带来一定的借鉴。
3. 为内线队员创造更多进攻机会 由于三分球的进攻距离和范围的扩 大,所以防守队员也不得不扩大防守范 围,进而为对手内线进攻队员制造了更 多进攻机会。库里的三分球能力是 NBA 所有球队都颇为忌惮的进攻利器,勇士 队的对手不得不压到外线重点防守库里
的三分球投篮,这就为勇士队内线队员 在篮下的进攻创造了更多机会,进一步 丰富了勇士队的进攻手段,提高了球队 内线和外线进攻的整体得分能力。 三、结论与建议
图 1 史蒂芬 • 库里 2013-2019 赛季三分球投篮次数和命中个数 图 2 史蒂芬 • 库里 2013-2019 赛季三分球投篮命中率
242
研究与交流
表 1 史蒂芬 • 库里在个人突破中的三分球投篮数据统计
个人突破
场均三分球投篮 出手次数
投篮出手所占比 例(%)
场均三分球命中 个数
三分球命中率(%)
( 一 ) 结论 1. 史蒂芬 · 库里在最近几个赛季里 他的三分球投篮命中率也是稳步提升, 凭借着自身强大的三分球投篮能力,为 勇士队赢得多个总冠军做出了巨大贡献。 2. 库里个人突破之后的三分球投篮 主要运用在阵地进攻中,而且有着较为 稳定的投篮命中率;对于战术配合之后 的三分球投篮技术运用,库里主要运用

三分搜索法在数组排序中的应用

三分搜索法在数组排序中的应用

m d lw+(ih—lw / ; il= o hs o ) 3 md i2=hs ih一(ih—lw / : hs o ) 3
w  ̄ ( +h< =n he i
t rme e a i ,+li ) e y r ( ,+1 i ,+h ; ma g
i +h: =i
f =: [ ; ] ix ( am( ) t 2

2 0 Si eh E gg 0 8 c.T c. nn .
计算机技术
三分搜索法在数组排序中的应用
陈 新 一
( 西北民族大学 中国民族信息技术研究 院, 兰州 70 3 ) 30 0


三分搜 索法是利用 了元素组 已排序 的性质的一种效率较 高的元素定位 方法 , 有编程简单且 易于计算机 实现等特 具
并不 会太 好 。而 三 分 搜 索 法 可 以充 分 利 用 已排 序 子数 组 的排序 特 性 , 高 排 序 查 找 定 位 速度 , 而 提 从 提 高数组排 序速度 。
排序的操作次数都至少与 n 成正比, 从这种意义上
说这些算 法 的效 率 都 比较 低 。本 文 利 用 三 分 搜 索
令 A为需要排序 的 n 个元素的数组 , 首先合并
20 0 8年 8月 2 5日收 到
2 4期
h=1;
陈新一 : 三分搜索法在数组排序 中的应 用
i 一 1 = ;
6 1 63
wi ( hl h<n e )
l=h;h=2 }l ;i=0;
w i (o hl 1w< =hg & i 一1 e ih& : )
素, 则它们进入下一轮迭代 ; 如果剩余三个元素 , 将
两个 ( 已排序 的 ) 素 和 另 一个 元 素 合并 成 3元 素 元 的排序 序列 。继 续这一 过程 , 第 次 迭代 中 , 在 合并 [1J对大小 为 n2] 的排 序 序 列 , 生成 大 小 为 的
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【标准化说明】三分查找技术与简单应用
三分查找技术适用于答案在某一个区间内,这个区间的特点的是,以答案为分点的两侧区间都单调的增大或者减小:
如右图就是一个分的例子:
三分的区间为[l,r]其中最低点为答案
每次把区间分为3个等分
取x1=l+(r-l)/3 ,x2=r-(r-l)/3 作为分点,看谁更接近标准答案,
并以此来更新左右区间,继续进行二分,直到得到(无限逼
近)答案。

Trick or Treat
Description
Johnny and his friends have decided to spend Halloween night doing the usual candy collection from the households of their village. As the village is too big for a single group to collect the candy from all houses sequentially, Johnny and his friends have decided to split up so that each of them goes to a different house, collects the candy (or wreaks havoc if the residents don't give out candy), and returns to a meeting point arranged in advance.
There are n houses in the village, the positions of which can be identified with their Cartesian coordinates on the Euclidean plane. Johnny's gang is also made up of n people (including Johnny himself). They have decided to distribute the candy after everybody comes back with their booty. The houses might be far away, but Johnny's interest is in eating the candy as soon as possible.
Keeping in mind that, because of their response to the hospitality of some villagers, some children might be wanted by the local authorities, they have agreed to fix the meeting point by the river running through the village, which is the line y = 0. Note that there may be houses on both sides of the river, and some of the houses may be houseboats (y = 0). The walking speed of every child is 1 meter per second, and they can move along any direction on the plane.
At exactly midnight, each child will knock on the door of the house he has chosen, collect the candy instantaneously, and walk back along the shortest route to the meeting point. Tell Johnny at what time he will be able to start eating the candy.
Input
Each test case starts with a line indicating the number n of houses ( 1n50 000). The next n lines describe the positions of the houses; each of these lines contains two floating point numbers x and y ( -200 000 x, y 200 000), the coordinates of a house in meters. All
houses are at different positions.
A blank line follows each case. A line with n = 0 indicates the end of the input; do not write any output for this case.
Output
For each test case, print two numbers in a line separated by a space: the coordinate x of the meeting point on the line y = 0 that minimizes the time the last child arrives, and this time itself (measured in seconds after midnight). Your answer should be accurate to within an absolute or relative error of 10-5.
Sample Input
2
1.5 1.5
3 0
1
0 0
4
1 4
4 4
-3 3
2 4
5
4 7
-4 0
7 -6
-2 4
8 -5
Sample Output
1.500000000 1.500000000
0.000000000 0.000000000
1.000000000 5.000000000
3.136363636 7.136363636
Source
Southwestern 2009-2010
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
using namespace std;
constintmax_size=50001;
structpoint_type
{
doublex,y;
};
int n;
point_type point[max_size];
doublel,r; //l-most left point (x_door) r-most right point (x_door) intcnt;
voidinit()
{
cnt=0;
int i;
for (i=1;i<=n;i++)
scanf("%lf %lf",&point[i].x,&point[i].y);
l=r=point[1].x;
for (i=2;i<=n;i++)
{
if (point[i].x<l) l=point[i].x;
if (point[i].x>r) r=point[i].x;
}
}
double E(double x)
{
return x*x;
}
doublecalc(double x)
{
int i;
double temp=0;
for (i=1;i<=n;i++)
if (sqrt(E(point[i].x-x)+E(point[i].y))>temp) temp=sqrt(E(point[i].x-x)+E(point[i].y)); return temp;
}
void solve()
{
double _lp,_rp;
doubledist_l,dist_r;
for (;r-l>10e-12;)
{
if (++cnt>=64) break;
_lp=l+(r-l)/3;
_rp=r-(r-l)/3;
dist_l=calc(_lp);
dist_r=calc(_rp);
if (dist_l>dist_r)
l=_lp;
else if (dist_l<dist_r)
r=_rp;
else
{
l=_lp;
r=_rp;
}
}
}
void print()
{
printf("%.9lf %.9lf\n" , l , calc(l));
}
int main()
{
for (;;)
{
scanf("%d",&n);
if (n==0) return 0;
init();
solve(); print();
} }。

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