如果你也在 怎样代写算法和结构Data Structures and Algorithms COMP_SCI214这个学科遇到相关的难题,请随时右上角联系我们的24/7代写客服。算法和结构Data Structures and Algorithms在计算机科学的众多子领域中,可能是最基本的——它似乎是计算机科学的特征,数据结构和算法着眼于如何最好地表示和处理计算机程序的数据。
算法和结构Data Structures and Algorithms数据结构是一种在虚拟系统中组织数据的方法。想想数字序列或数据表:它们都是定义良好的数据结构。算法是由计算机执行的一系列步骤,它接受输入并将其转换为目标输出。数据结构和算法结合在一起,允许程序员构建他们想要的任何计算机程序。对数据结构和算法的深入研究确保了良好优化和高效的代码。有许多用于不同目的的算法。它们以相同的计算复杂度与不同的数据结构交互。将算法视为与静态数据结构交互的动态底层部分。
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计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|Binary Search vs. Linear Search
With ordered arrays of a small size, the algorithm of binary search doesn’t have much of an advantage over the algorithm of linear search. But let’s see what happens with larger arrays.
With an array containing one hundred values, here are the maximum numbers of steps it would take for each type of search:
- Linear search: one hundred steps
- Binary search: seven steps
With linear search, if the value we’re searching for is in the final cell or is greater than the value in the final cell, we have to inspect each and every element. For an array the size of 100, this would take one hundred steps.
When we use binary search, however, each guess we make eliminates half of the possible cells we’d have to search. In our very first guess, we get to eliminate a whopping fifty cells.
Let’s look at this another way, and we’ll see a pattern emerge:
With an array of size 3, the maximum number of steps it would take to find something using binary search is two.
If we double the number of cells in the array (and add one more to keep the number odd for simplicity’s sake), there are seven cells. For such an array, the maximum number of steps to find something using binary search is three.
If we double it again (and add one) so that the ordered array contains fifteen elements, the maximum number of steps to find something using binary search is four.
The pattern that emerges is that for every time we double the number of items in the ordered array, the number of steps needed for binary search increases by just one.
This pattern is unusually efficient: for every time we double the data, the binary search algorithm adds a maximum of just one more step.
计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|Wrapping Up
And this is what algorithms are all about. Often, there is more than one way to achieve a particular computing goal, and the algorithm you choose can seriously affect the speed of your code.
It’s also important to realize that there usually isn’t a single data structure or algorithm that is perfect for every situation. For example, just because ordered arrays allow for binary search doesn’t mean you should always use ordered arrays. In situations where you don’t anticipate searching the data much, but only adding data, standard arrays may be a better choice because their insertion is faster.
As we’ve seen, the way to analyze competing algorithms is to count the number of steps each one takes.
In the next chapter, we’re going to learn about a formalized way of expressing the time complexity of competing data structures and algorithms. Having this common language will give us clearer information that will allow us to make better decisions about which algorithms we choose.
算法和结构代写
计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|Binary Search vs. Linear Search
对于小尺寸的有序数组,二分搜索算法与线性搜索算法相比没有太大优势。但是让我们看看更大的数组会发生什么。
对于包含一百个值的数组,以下是每种搜索所需的最大步数:
- 线性搜索:一百步
- 二分搜索:七步
使用线性搜索,如果我们要搜索的值在最后一个单元格中或大于最后一个单元格中的值,我们必须检查每个元素。对于大小为 100 的数组,这需要一百步。
然而,当我们使用二分搜索时,我们所做的每个猜测都会消除一半我们必须搜索的可能单元格。在我们的第一个猜测中,我们消除了多达 50 个细胞。
让我们以另一种方式看待这个问题,我们会看到一个模式出现:
对于一个大小为 3 的数组,使用二分搜索查找某个内容所需的最大步数为 2。
如果我们将数组中的单元格数量加倍(为简单起见,再增加一个以保持数字为奇数),则有七个单元格。对于这样的数组,使用二分搜索查找内容的最大步骤数为 3。
如果我们再次将其加倍(并加一),使得有序数组包含 15 个元素,则使用二分搜索查找某项的最大步数为四。
出现的模式是,每当我们将有序数组中的项目数增加一倍时,二分查找所需的步数只会增加一。
这种模式非常有效:每次我们将数据加倍时,二分搜索算法最多只增加一个步骤。
计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|Wrapping Up
这就是算法的全部意义所在。通常,实现特定计算目标的方法不止一种,您选择的算法会严重影响代码的速度。
同样重要的是要认识到,通常没有一种数据结构或算法可以完美地适用于每种情况。例如,仅仅因为有序数组允许二进制搜索并不意味着你应该总是使用有序数组。在您预计不会大量搜索数据而只添加数据的情况下,标准数组可能是更好的选择,因为它们的插入速度更快。
正如我们所见,分析竞争算法的方法是计算每个算法的步数。
在下一章中,我们将学习一种形式化的方式来表达竞争数据结构和算法的时间复杂度。拥有这种通用语言将为我们提供更清晰的信息,使我们能够更好地决定选择哪种算法。
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微观经济学代写
微观经济学是主流经济学的一个分支,研究个人和企业在做出有关稀缺资源分配的决策时的行为以及这些个人和企业之间的相互作用。my-assignmentexpert™ 为您的留学生涯保驾护航 在数学Mathematics作业代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的数学Mathematics代写服务。我们的专家在图论代写Graph Theory代写方面经验极为丰富,各种图论代写Graph Theory相关的作业也就用不着 说。
线性代数代写
线性代数是数学的一个分支,涉及线性方程,如:线性图,如:以及它们在向量空间和通过矩阵的表示。线性代数是几乎所有数学领域的核心。
博弈论代写
现代博弈论始于约翰-冯-诺伊曼(John von Neumann)提出的两人零和博弈中的混合策略均衡的观点及其证明。冯-诺依曼的原始证明使用了关于连续映射到紧凑凸集的布劳威尔定点定理,这成为博弈论和数学经济学的标准方法。在他的论文之后,1944年,他与奥斯卡-莫根斯特恩(Oskar Morgenstern)共同撰写了《游戏和经济行为理论》一书,该书考虑了几个参与者的合作游戏。这本书的第二版提供了预期效用的公理理论,使数理统计学家和经济学家能够处理不确定性下的决策。
微积分代写
微积分,最初被称为无穷小微积分或 “无穷小的微积分”,是对连续变化的数学研究,就像几何学是对形状的研究,而代数是对算术运算的概括研究一样。
它有两个主要分支,微分和积分;微分涉及瞬时变化率和曲线的斜率,而积分涉及数量的累积,以及曲线下或曲线之间的面积。这两个分支通过微积分的基本定理相互联系,它们利用了无限序列和无限级数收敛到一个明确定义的极限的基本概念 。
计量经济学代写
什么是计量经济学?
计量经济学是统计学和数学模型的定量应用,使用数据来发展理论或测试经济学中的现有假设,并根据历史数据预测未来趋势。它对现实世界的数据进行统计试验,然后将结果与被测试的理论进行比较和对比。
根据你是对测试现有理论感兴趣,还是对利用现有数据在这些观察的基础上提出新的假设感兴趣,计量经济学可以细分为两大类:理论和应用。那些经常从事这种实践的人通常被称为计量经济学家。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中,其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括:数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发,包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统,其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题,尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题,而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问,这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展,得到了许多用户的投入。在大学环境中,它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域,MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要,工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数(M 文件)的综合集合,可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。