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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|Big O: Count the Steps
Instead of focusing on units of time, Big $\mathrm{O}$ achieves consistency by focusing only on the number of steps that an algorithm takes.
In Why Data Structures Matter, we discovered that reading from an array takes just one step, no matter how large the array is. The way to express this in Big O Notation is:
$\mathrm{O}(1)$
Many pronounce this verbally as “Big Oh of $1 .$ ” Others call it “Order of $1 .$ ” My personal preference is “Oh of 1 .” While there is no standardized way to pronounce Big O Notation, there is only one way to write it.
$\mathrm{O}$ (1) simply means that the algorithm takes the same number of steps no matter how much data there is. In this case, reading from an array always takes just one step no matter how much data the array contains. On an old computer, that step may have taken twenty minutes, and on today’s hardware it may take just a nanosecond. But in both cases, the algorithm takes just a single step.
Other operations that fall under the category of $O(1)$ are the insertion and deletion of a value at the end of an array. As we’ve seen, each of these operations takes just one step for arrays of any size, so we’d describe their efficiency as $\mathrm{O}(1)$
Let’s examine how Big O Notation would describe the efficiency of linear search. Recall that linear search is the process of searching an array for a particular value by checking each cell, one at a time. In a worst-case scenario, linear search will take as many steps as there are elements in the array. As we’ve previously phrased it: for $\mathrm{N}$ elements in the array, linear search can take up to a maximum of $\mathrm{N}$ steps.
计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|Constant Time vs. Linear Time
Now that we’ve encountered $\mathrm{O}(\mathrm{N})$, we can begin to see that Big O Notation does more than simply describe the number of steps that an algorithm takes, such as a hard number such as 22 or 400 . Rather, it describes how many steps an algorithm takes based on the number of data elements that the algorithm is acting upon. Another way of saying this is that Big $\mathrm{O}$ answers the following question: how does the number of steps change as the data increases?
An algorithm that is $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ will take as many steps as there are elements of data. So when an array increases in size by one element, an $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ algorithm will increase by one step. An algorithm that is $\mathrm{O}(1)$ will take the same number of steps no matter how large the array gets.
Look at how these two types of algorithms are plotted on a graph on page $30 .$
You’ll see that $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ makes a perfect diagonal line. This is because for every additional piece of data, the algorithm takes one additional step. Accordingly, the more data, the more steps the algorithm will take. For the record, $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ is also known as linear time.
Contrast this with $\mathrm{O}(1)$, which is a perfect horizontal line, since the number of steps in the algorithm remains constant no matter how much data there is. Because of this, $\mathrm{O}(1)$ is also referred to as constant time.
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|Big O: Count the Steps
Big 不是专注于时间单位，而是○通过只关注算法所采取的步骤数来实现一致性。
在Why Data Structures Matter 中，我们发现无论数组有多大，从数组中读取都只需要一步。用大 O 表示法表达这一点的方法是：
○(1)
许多人口头上将其发音为“Big Oh of1.” 其他人称之为“秩序”1.” 我个人的偏好是“Oh of 1”。虽然没有标准的方式来发音 Big O Notation，但只有一种写法。
○(1) 简单地说，无论有多少数据，算法都采用相同数量的步骤。在这种情况下，无论数组包含多少数据，从数组中读取总是只需要一步。在一台旧计算机上，这一步可能需要 20 分钟，而在今天的硬件上，它可能只需要一纳秒。但在这两种情况下，算法只需要一步。
属于以下类别的其他操作○(1)是在数组末尾插入和删除值。正如我们所见，对于任何大小的数组，这些操作中的每一个都只需要一步，因此我们将它们的效率描述为○(1)
让我们看看 Big O Notation 如何描述线性搜索的效率。回想一下，线性搜索是通过检查每个单元格在数组中搜索特定值的过程，一次一个。在最坏的情况下，线性搜索将采取与数组中的元素一样多的步骤。正如我们之前所说：对于ñ数组中的元素，线性搜索最多可以占用ñ脚步。
计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|Constant Time vs. Linear Time
既然我们遇到了○(ñ)，我们可以开始看到 Big O Notation 不仅仅描述了算法所采取的步骤数，例如 22 或 400 等硬数字。相反，它描述了基于算法所作用的数据元素的数量，算法采取了多少步骤。另一种说法是Big○回答以下问题：随着数据的增加，步数如何变化？
一种算法是○(ñ)将采取与数据元素一样多的步骤。因此，当数组的大小增加一个元素时，○(ñ)算法将增加一级。一种算法是○(1)无论数组有多大，都将采取相同数量的步骤。
看看这两种类型的算法是如何绘制在页面上的图表上的30.
你会看到的○(ñ)形成一条完美的对角线。这是因为每增加一条数据，算法就会多走一步。因此，数据越多，算法将采取的步骤越多。作为记录，○(ñ)也称为线性时间。
将此与○(1)，这是一条完美的水平线，因为无论有多少数据，算法中的步数都保持不变。因为这，○(1)也称为常数时间。
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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。