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计算机代写|数据结构代写Data Structure代考|SENG1120 Efficiency of Quick Sort

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数据结构Data Structure提供了一种有效管理大量数据的手段,用于大型数据库和互联网索引服务等用途。通常情况下,高效的数据结构是设计高效算法的关键。一些正式的设计方法和编程语言强调数据结构,而不是算法,作为软件设计的关键组织因素。数据结构可以用来组织存储在主存储器和辅助存储器中的信息的存储和检索。

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Efficiency of Quick Sort Assume that an array containing n elements is to be sorted using quick sort technique. Let us analyze the efficiency of quick sort in best case and worst case scenarios.

Best Case In the best case, the pivot element always divides the list in to two equal halves. Here, we are assuming that the number of elements in the list is a power of 2 . That means, $\mathrm{n}=2^{\mathrm{m}}$ or $\mathrm{m}=\log _2 \mathrm{n}$
Number of comparisons made in first pass $=\mathrm{n}$
Number of comparisons made in second pass $=2 *(\mathrm{n} / 2)$
Number of comparisons made in the third pass $=4 *(n / 4)$
Number of comparisons made in the fourth pass $=8 (\mathrm{n} / 8)$ Number of comparisons made in the $\mathrm{k}^{\text {th }}$ pass $=\mathrm{k}^(\mathrm{n} / \mathrm{k})$
Now, total number of comparisons $=\mathrm{O}(\mathrm{n})+\mathrm{O}(\mathrm{n})+\mathrm{O}(\mathrm{n})+\ldots+\mathrm{m}$ terms
$=\mathrm{O}(\mathrm{n} * \mathrm{~m})$
$=\mathrm{O}(\mathrm{n} \log \mathrm{n})$
Thus, efficiency of quick sort in best case scenario $=\mathrm{O}(\mathrm{n} \log \mathrm{n})$

计算机代写|数据结构代写DATA STRUCTURE代考|Advantages and Disadvantages

Advantages and Disadvantages Some of the key advantages of quick sorting technique are:

  1. It is one of the fastest sorting algorithms.
  2. Its implementation does not require any additional memory.
    The disadvantages associated with quick sorting technique are as follows.
  3. The worst case efficiency of $\mathrm{O}\left(\mathrm{n}^2\right)$ is not well suited for large sized lists.
  4. Its algorithm is considered as a little more complex in comparison to some other sorting techniques.
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数据结构代写

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快速排序的效率假设要使用快速排序技术对包含 $\mathrm{n}$ 个元素的数组进行排序。让我们分析快速排序在最佳情况和 最坏情况下的效率。
最佳情况在最佳情况下,枢轴元责始终将列表分成相等的两半。在这里,我们假设列表中的元溸数是 2 的幂。 这意味着, $\mathrm{n}=2^{\mathrm{m}}$ 或者 $\mathrm{m}=\log _2 \mathrm{n}$
第一次通过的比较次数 $=\mathrm{n}$
第二遍进行的比较次数 $=2 *(\mathrm{n} / 2)$
第三遍中进行的比较次数 $=4 *(n / 4)$
第四遍中进行的比较次数 $=8(\mathrm{n} / 8)$ 中进行的比较次数 $\mathrm{k}^{\mathrm{th}}$ 经过 $=\mathrm{k}(\mathrm{n} / \mathrm{k})$
现在,比较总数 $=\mathrm{O}(n)+\mathrm{O}(n)+\mathrm{O}(n)+\ldots+\mathrm{m}$ 条款
$=\mathrm{O}(\mathrm{n} * \mathrm{~m})$
$=\mathrm{O}(\mathrm{n} \log \mathrm{n})$
因此,在最佳情况下快速排序的效率= $O(n \log n)$

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优点和缺点快速排序技术的一些主要优点是:

  1. 它是最快的排序算法之一。
  2. 它的实现不需要任何额外的内存。
    与快速排序技术相关的缺点如下。
  3. 最坏情况下的效率 $\mathrm{O}\left(\mathrm{n}^2\right)$ 不太适合大型列表。
  4. 与其他一些排序技术相比,它的算法被认为稍微筫杂一些。
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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。

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