


Bila hendak menggunakan Penggantian vs. Bukan Penggantian dalam Pemilihan Rawak Berwajaran?
Pemilihan Rawak Berwajaran: Penggantian lwn. Bukan Penggantian
Pemilihan rawak berwajaran ialah teknik asas yang digunakan dalam pelbagai aplikasi. Ia melibatkan elemen pensampelan daripada senarai yang diberikan dengan taburan kebarangkalian ditentukan oleh pemberat tertentu. Apabila memilih elemen dengan penggantian, setiap item boleh dipilih beberapa kali, yang membawa kepada kemungkinan yang lebih tinggi untuk memilih item dengan berat yang lebih tinggi. Sebaliknya, pemilihan tanpa penggantian mengehadkan pemilihan item setelah ia dipilih.
Mencari algoritma yang cekap untuk pemilihan rawak berwajaran, terutamanya dengan penggantian, boleh menjadi mencabar. Kaedah sedia ada, termasuk algoritma takungan yang diubah suai, terbukti tidak sesuai untuk pemilihan pecahan yang ketara daripada saiz senarai kecil.
Pendekatan Cekap: Kaedah Alias
Satu pendekatan yang cemerlang dalam senario ini ialah kaedah alias. Teknik ini mencipta set tong sampah berstruktur, setiap satu mewakili sebahagian daripada senarai berwajaran. Dengan menggunakan operasi bit, tong sampah boleh diindeks dengan cekap, mengelakkan carian binari. Setiap tong mengandungi dua elemen daripada senarai asal, membolehkan perwakilan pengedaran yang cekap.
Sebagai contoh, pertimbangkan senarai lima pilihan yang sama wajaran: (a:1, b:1, c:1, d: 1, e:1). Kaedah alias mencipta satu set lapan tong sampah, setiap satu dengan jisim kebarangkalian 0.125.
- Penormalan: Laraskan pemberat kepada jumlah kepada 1.0. Dalam kes ini, (a:0.2 b:0.2 c:0.2 d:0.2 e:0.2).
- Partition: Peruntukkan tong dengan berat lebih rendah daripada kebarangkalian partition (0.125), bermula dengan berat paling rendah. Di sini, (p1{a|null,1.0},p2,p3,p4,p5,p6,p7,p8).
- Pengisian: Isi ruang yang tinggal dalam partition dengan yang tertinggi pembolehubah berat. Contohnya, (p1{a|null,1.0},p2{a|b,0.6},p3,p4,p5,p6,p7,p8).
Pemilihan Masa Jalanan:
Pada masa jalankan, kami menjana nombor rawak dan menggunakan operasi bit untuk menentukan tong yang sepadan dengan taburan kebarangkalian dengan cekap. Jika tong dipecah, kami menggunakan bahagian perpuluhan nombor rawak untuk memilih antara dua elemen dalam tong.
Ringkasnya, kaedah alias menyediakan teknik yang cekap untuk pemilihan rawak berwajaran dengan penggantian. Ia menggunakan operasi bit untuk pengindeksan bin pantas dan mencapai pengagihan kebarangkalian yang tepat dengan membahagikan pemberat dengan teliti ke dalam tong yang boleh diurus.
Atas ialah kandungan terperinci Bila hendak menggunakan Penggantian vs. Bukan Penggantian dalam Pemilihan Rawak Berwajaran?. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

Video Face Swap
Tukar muka dalam mana-mana video dengan mudah menggunakan alat tukar muka AI percuma kami!

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas











Python sesuai untuk sains data, pembangunan web dan tugas automasi, manakala C sesuai untuk pengaturcaraan sistem, pembangunan permainan dan sistem tertanam. Python terkenal dengan kesederhanaan dan ekosistem yang kuat, manakala C dikenali dengan keupayaan kawalan dan keupayaan kawalan yang mendasari.

Anda boleh mempelajari asas -asas Python dalam masa dua jam. 1. Belajar pembolehubah dan jenis data, 2. Struktur kawalan induk seperti jika pernyataan dan gelung, 3 memahami definisi dan penggunaan fungsi. Ini akan membantu anda mula menulis program python mudah.

Python cemerlang dalam permainan dan pembangunan GUI. 1) Pembangunan permainan menggunakan pygame, menyediakan lukisan, audio dan fungsi lain, yang sesuai untuk membuat permainan 2D. 2) Pembangunan GUI boleh memilih tkinter atau pyqt. TKInter adalah mudah dan mudah digunakan, PYQT mempunyai fungsi yang kaya dan sesuai untuk pembangunan profesional.

Anda boleh mempelajari konsep pengaturcaraan asas dan kemahiran Python dalam masa 2 jam. 1. Belajar Pembolehubah dan Jenis Data, 2.

Python lebih mudah dipelajari dan digunakan, manakala C lebih kuat tetapi kompleks. 1. Sintaks Python adalah ringkas dan sesuai untuk pemula. Penaipan dinamik dan pengurusan memori automatik menjadikannya mudah digunakan, tetapi boleh menyebabkan kesilapan runtime. 2.C menyediakan kawalan peringkat rendah dan ciri-ciri canggih, sesuai untuk aplikasi berprestasi tinggi, tetapi mempunyai ambang pembelajaran yang tinggi dan memerlukan memori manual dan pengurusan keselamatan jenis.

Python digunakan secara meluas dalam bidang pembangunan web, sains data, pembelajaran mesin, automasi dan skrip. 1) Dalam pembangunan web, kerangka Django dan Flask memudahkan proses pembangunan. 2) Dalam bidang sains data dan pembelajaran mesin, numpy, panda, scikit-learn dan perpustakaan tensorflow memberikan sokongan yang kuat. 3) Dari segi automasi dan skrip, Python sesuai untuk tugas -tugas seperti ujian automatik dan pengurusan sistem.

Untuk memaksimumkan kecekapan pembelajaran Python dalam masa yang terhad, anda boleh menggunakan modul, masa, dan modul Python. 1. Modul DateTime digunakan untuk merakam dan merancang masa pembelajaran. 2. Modul Masa membantu menetapkan kajian dan masa rehat. 3. Modul Jadual secara automatik mengatur tugas pembelajaran mingguan.

Python cemerlang dalam automasi, skrip, dan pengurusan tugas. 1) Automasi: Sandaran fail direalisasikan melalui perpustakaan standard seperti OS dan Shutil. 2) Penulisan Skrip: Gunakan Perpustakaan Psutil untuk memantau sumber sistem. 3) Pengurusan Tugas: Gunakan perpustakaan jadual untuk menjadualkan tugas. Kemudahan penggunaan Python dan sokongan perpustakaan yang kaya menjadikannya alat pilihan di kawasan ini.
