متوسط geeksforgeeks تتحرك ،

مثل كويك سورت ميرج سورت هو ديفيد و كونكر خوارزمية يقسم صفيف الإدخال في نصفين، ويدعو نفسه إلى نصفين ثم يدمج نصفين فرزها يتم استخدام الدالة دمج لدمج نصفين دمج أر، ل، م، ص هو العملية الرئيسية التي تفترض أن آرإم لم وترتيب م 1 ص يتم فرز ودمج صفيفتين صفيف الفرعية إلى واحد انظر تنفيذ C التالية للحصول على التفاصيل. الرسم البياني التالي من ويكيبيديا يظهر عملية الفرز دمج كاملة لمصفوفة مثال إذا أخذنا نظرة أكثر قربا على الرسم البياني، يمكننا أن نرى أن يتم تقسيم صفيف بشكل متكرر في نصفين حتى يصبح حجم 1 مرة واحدة يصبح حجم 1، عمليات دمج يأتي في العمل ويبدأ دمج صفائف مرة أخرى حتى يتم دمج صفيف كامل. تصنيف الوقت التعقيد صفائف على آلات مختلفة دمج نوع هو خوارزمية عودية ويمكن التعبير عن تعقيد الوقت على النحو التالي تكرار العلاقة T ن 2T ن 2 ويمكن حل تكرار أعلاه إما باستخدام طريقة تكرار شجرة أو ماجستير م إيثود فإنه يقع في حالة إي من الطريقة الرئيسية والحل من تكرار هو تعقيد الوقت من دمج الترتيب هو في جميع الحالات 3 أسوأ ومتوسط ​​وأفضل كما دمج نوع يقسم دائما صفيف في نصفين واتخاذ الوقت الخطي لدمج نصفين. الخوارزمية باراديجم ديفيد و Conquer. Sorting في مكان لا في تنفيذ نموذجي. تطبيقات دمج Sort. Merge فرز مفيد لفرز القوائم المرتبطة في O نلوغن حالة الوقت من القوائم المرتبطة الحالة يختلف أساسا بسبب الاختلاف في تخصيص الذاكرة من المصفوفات وترتبط القوائم على عكس المصفوفات، قد لا تكون مترابطة قائمة العقد المجاورة في الذاكرة على عكس مجموعة، في قائمة مرتبطة، يمكننا إدراج العناصر في منتصف في O 1 مساحة إضافية و O 1 مرة لذلك يمكن دمج عملية دمج نوع دمج دون مساحة إضافية لربط القوائم. في صفائف، يمكننا أن نفعل الوصول العشوائي كعناصر مستمرة في الذاكرة دعونا نقول لدينا عدد صحيح 4 بايت مجموعة A والسماح لعنوان A 0 يكون x ثم للوصول إلى ط، يمكننا الوصول مباشرة إلى الذاكرة في س i 4 على عكس المصفوفات، لا يمكننا أن نفعل الوصول العشوائي في قائمة مرتبطة فرز سريع يتطلب الكثير من هذا النوع من الوصول في قائمة مرتبطة للوصول إلى مؤشر ث، علينا أن نسافر كل عقدة من الرأس إلى عقدة ث كما نحن دون ر كتلة مستمرة من الذاكرة لذلك، الزيادات العامة للفرز السريع دمج نوع الوصول إلى البيانات بالتسلسل والحاجة إلى الوصول العشوائي هو انخفاض. إنفرونت عدد المشكلة. استخدم في الفرز الخارجي. مع أن يتم قراءة الأعداد الصحيحة من تيار البيانات البحث عن وسيط عناصر قرأت حتى الآن بطريقة فعالة. لقد قرأت يمكننا استخدام كومة كحد أقصى على الجانب الأيسر لتمثيل العناصر التي هي أقل من المتوسط ​​الفعال، وكومة دقيقة على الجانب الأيمن لتمثيل العناصر التي هي أكبر من المتوسط ​​الفعال. بعد معالجة عنصر واردة، عدد العناصر في أكوام تختلف على الأكثر عن طريق عنصر واحد عند كلا أكوام تحتوي على نفس العدد من العناصر، نجد متوسط ​​كومة البيانات الجذر كوسط فعال عندما الأكوام ليست متوازنة، نختار ث e المتوسط ​​الفعال من جذر كومة تحتوي على المزيد من العناصر. ولكن كيف يمكننا بناء كومة كومة كحد أقصى وكومة كومة دقيقة أي كيف نعرف أن المتوسط ​​الفعال هنا أعتقد أننا سوف إدراج عنصر 1 في الحد الأقصى كومة ثم العنصر التالي 1 في كومة دقيقة، وهلم جرا لجميع العناصر تصحيح لي إذا كنت مخطئا هنا. اسكنت مايو 18 12 في 17 56.marked كما تكرار من قبل فرانك فان بوفيلن الأحذية ميرلين مارك جان 6 13 في 17 13. وقد كان هذا السؤال سألت من قبل، ولديها بالفعل إجابة إذا كانت هذه الإجابات لا تعالج بشكل كامل سؤالك، يرجى طرح سؤال جديد. خوارزمية كليفير، وذلك باستخدام أكوام من العنوان أنا لا يمكن التفكير فورا في حل موينغ بطة مايو 18 12 في 18 41.vizier s حل تبدو جيدة بالنسبة لي، إلا أنني كنت على افتراض على الرغم من أنك لم تذكر أن هذا التيار يمكن أن يكون طويلا بشكل تعسفي، لذلك كنت يمكن أن تبقي كل شيء في الذاكرة هو أن حالة تشغيل البرية مايو 18 12 في 19 04. رونينغويلد لتيارات طويلة تعسفا ، يمكنك الحصول على متوسط ​​آخر عناصر N ب y باستخدام أكوام فيبوناتشي حتى تحصل على سجل N حذف وتخزين مؤشرات إلى العناصر المدرجة في النظام في إيغا ديك، ثم إزالة أقدم عنصر في كل خطوة مرة واحدة في أكوام مليئة ربما أيضا نقل الأشياء من كومة واحدة إلى أخرى هل يمكن أن تحصل على أفضل إلى حد ما من N عن طريق تخزين عدد من العناصر المتكررة إذا كان هناك الكثير من يكرر، ولكن بشكل عام، وأعتقد أن لديك لجعل بعض نوع من الافتراضات التوزيع إذا كنت تريد الوسيط من تيار كامل دوغال مايو 18 12 في 19 37.يمكنك تبدأ مع كل من أكوام فارغة الأولى إنت يذهب في كومة ثانية الثانية يذهب إما في الآخر، أو قمت بنقل العنصر الأول إلى كومة أخرى ثم إدراج هذا يعمم إلى لا تسمح كومة واحدة للذهاب أكبر من الآخر 1 وليس غلاف خاص وهناك حاجة إلى قيمة الجذر كومة فارغة يمكن تعريفها على أنها 0 جون وات مايو 21 12 في 22 06.If يمكنك ر عقد جميع العناصر في الذاكرة في آن واحد، تصبح هذه المشكلة أصعب بكثير الحل كومة يتطلب منك أن تعقد كل عناصر في الذاكرة في وقت واحد هذا غير ممكن في معظم تطبيقات العالم الحقيقي لهذه المشكلة. وبالرغم من ذلك، كما ترى الأرقام، وتتبع عدد من عدد المرات التي ترى كل عدد صحيح على افتراض 4 بايت الأعداد الصحيحة، أن s 2 32 دلاء، أو على الأكثر 2 33 عدد صحيح والعد لكل إنت، وهو 2 35 بايت أو 32GB ومن المرجح أن يكون أقل بكثير من هذا لأنك لا تحتاج إلى تخزين المفتاح أو العد لتلك الإدخالات التي هي 0 أي مثل ديفولتديكت في الثعبان هذا يأخذ وقت ثابت لإدراج كل عدد صحيح جديد. ثم في أي لحظة، للعثور على الوسيط، ومجرد استخدام التهم لتحديد أي عدد صحيح هو العنصر الأوسط هذا يأخذ وقت ثابت وإن كان ثابت كبير، ولكن ثابت nonetheless. views مايو 21 12 في 21 19.The الخوارزمية هي مباشرة إلى الأمام لتنفيذ ويعمل بشكل جيد للغاية وهو تقدير، ومع ذلك، حتى تبقى ذلك في الاعتبار من خوارزمية astract. A مجري المقترح لديناميكية حساب قف المتوسط ​​وكميات أخرى يتم إنتاج التقديرات بشكل حيوي كما الملاحظات هي ولدت لا يتم تخزين الملاحظات لذلك، الخوارزمية لديها متطلبات التخزين الصغيرة جدا والثابتة بغض النظر عن عدد من الملاحظات وهذا يجعلها مثالية لتنفيذ في رقاقة الكمية التي يمكن استخدامها في وحدات التحكم الصناعية والمسجلات يتم تمديد الخوارزمية أيضا إلى الرسم البياني التآمر يتم تحليل دقة الخوارزمية. المسألة 21 مايو في 23 14.Count-مين رسم أفضل من P 2 في أنه يعطي أيضا خطأ ملزمة في حين أن هذا الأخير لا سينوترينيتي 25 فبراير 15 في 17 29.Also النظر الفضاء - كفاءة على الانترنت حساب الملخصات الكمية غرينوالد و خانا، الذي يعطي أيضا حدود الخطأ ولها متطلبات ذاكرة جيدة بول تشيرنوش 14 أغسطس 15 في 14 19. هذه المشكلة لديها حل دقيق يحتاج فقط ن العناصر التي شوهد مؤخرا أن تبقى في الذاكرة وهو سريع والمقاييس well. Ax سكيبليست الفهرسة يدعم O لن n الإدراج، وإزالة، وفهرسة البحث من العناصر التعسفية مع الحفاظ على ترتيب فرز عندما يقترن مع فيفو طابور أن يتتبع ن أقدم ث دخول، والحل هو simple. Here هي روابط لاستكمال قانون العمل وسيلة سهلة لفهم نسخة الصف وإصدار مولد الأمثل مع رمز سكيبليست فهرسة inlined. Efficient هي الكلمة التي تعتمد على السياق الحل لهذه المشكلة يعتمد على كمية الاستفسارات التي تم إجراؤها بالنسبة لكمية الإدخالات افترض أنك تقوم بإدخال أرقام N و K مرات نحو النهاية كنت مهتما بالمتوسط ​​سيكون تعقيد الخوارزمية القائمة على كومة الذاكرة المؤقتة على سجل N K. Consider البديل التالي يسد الأرقام في مصفوفة، ولكل استعلام، قم بتشغيل خوارزمية التحديد الخطي باستخدام محور كيكسورت، ويقول الآن لديك خوارزمية مع تشغيل الوقت موافق N. Now إذا كان K استعلامات نادرة صغيرة بما فيه الكفاية، والخوارزمية الأخيرة هي في الواقع أكثر كفاءة والعكس بالعكس. يمكن أن تفعل ذلك مع كومة واحدة فقط تحديث لا انظر التعليق. Invariant بعد قراءة 2 ن المدخلات، دقيقة كومة يحمل ن أكبر من them. Loop قراءة 2 إنبو تيسي إضافة كلاهما إلى كومة الذاكرة المؤقتة، وإزالة كومة دقيقة دقيقة هذا ريستابليتس ثابت. لذلك عندما تم قراءة 2n المدخلات، كومة دقيقة دقيقة هو نث أكبر هناك ليرة لبنانية تحتاج إلى تعقيد إضافي قليلا لمتوسط ​​عنصرين حول ومتوسط ​​الموقف والتعامل مع الاستفسارات بعد عدد فردي من المدخلات. معدل تيار من الأرقام. عطل مستوى الصاعد نظرا تيار من الأرقام، متوسط ​​الطباعة أو يعني من تيار في كل نقطة على سبيل المثال، دعونا النظر في تيار كما 10 ، 20، 30، 40، 50، 60. لطباعة متوسط ​​تيار، نحتاج إلى معرفة كيفية العثور على متوسط ​​عند إضافة رقم جديد إلى ساحة المشاركات للقيام بذلك، كل ما نحتاجه هو عدد من الأرقام ينظر لذلك بعيدا في تيار، المتوسط ​​السابق ورقم جديد دعونا ن يكون العد، بريفافغ يكون المتوسط ​​السابق و x يكون الرقم الجديد الذي يضاف يمكن أن يكون متوسط ​​بعد بما في ذلك عدد x كما بريفافغ نكسن 1. ذي وظيفة أعلاه جيتافغ يمكن أن يكون الأمثل باستخدام التغييرات التالية يمكننا تجنب استخدام بريفافغ وعدد من العناصر باستخدام متغيرات ثابتة على افتراض أن فقط هذه الدالة يسمى متوسط ​​تيار التالي هو أوبريمنيزد version. Thanks إلى أبهيجيت ديشباند لاقتراح هذا الإصدار الأمثل. يرجى كتابة التعليقات إذا وجدت أي شيء غير صحيح، أو كنت ترغب في مشاركة المزيد من المعلومات حول الموضوع الذي تمت مناقشته أعلاه. التعليمات البرمجية في التعليق يرجى استخدام إنشاء رابط ومشاركة الرابط هنا.