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计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|The Great Balancing Act

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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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Ultimately, a hash table’s efficiency depends on three factors:

  • How much data we’re storing in the hash table
  • How many cells are available in the hash table
  • Which hash function we’re using
    It makes sense why the first two factors are important. If you have a lot of data to store in only a few cells, there will be many collisions and the hash table will lose its efficiency. Let’s explore, however, why the hash function itself is important for efficiency.

Let’s say that we’re using a hash function that always produces a value that falls in the range between 1 and 9 inclusive. An example of this is a hash function that converts letters into their corresponding numbers, and keeps adding the resulting digits together until it ends up with a single digit.
For example:
$$
\text { PUT }=16+21+20=57
$$
Since 57 contains more than one digit, the hash function breaks up the 57 into $5+7$ :
$$
5+7=12
$$
12 also contains more than one digit, so it breaks up the 12 into $1+2$ :
$$
1+2=3
$$
In the end, PUT hashes into 3 . This hash function by its very nature will always return a number 1 through 9 .
Let’s return to our example hash table:

With this hash function, the computer would never even use cells 10 through 16 even though they exist. All data would be stuffed into cells 1 through 9 .
A good hash function, therefore, is one that distributes its data across all available cells.

计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|Practical Examples

Hash tables have many practical use cases, but here we’re going to focus on using them to increase algorithm speed.

In Why Data Structures Matter, we learned about array-based sets-arrays that ensure that no duplicate values exist. There we found that every time a new value is inserted into the set, we need to run a linear search (if the set is unordered) to make sure that the value we’re inserting isn’t already in the set.
If we’re dealing with a large set in which we’re making lots of insertions, this can get unwieldy very quickly, since every insertion runs at $\mathrm{O}(\mathrm{N})$, which isn’t very fast.
In many cases, we can use a hash table to serve as a set.
When we use an array as a set, we simply place each piece of data in a cell within the array. When we use a hash table as a set, however, each piece of data is a key within the hash table, and the value can be anything, such as a 1 or a Boolean value of true.
Let’s say we set up our hash table set in JavaScript as follows:
var set $={}$
Let’s add a few values to the set:
$\operatorname{set}[$ “apple”] $=1$;
set $[$ “banana”] = 1 ;
set $[$ “cucumber”] = 1 ;
Every time we want to insert a new value, instead of a $O(N)$ linear search, we can simply add it in $\mathrm{O}(1)$ time. This is true even if we add a key that already exists:
$\operatorname{set}[$ “banana”] $=1$
When we attempt to add another “banana” to the set, we don’t need to check whether “banana” already exists, since even if it does, we’re simply overwriting the value for that key with the number 1 .

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算法和结构代写

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最终,哈希表的效率取决于三个因素:

  • 我们在哈希表中存储了多少数据
  • 哈希表中有多少个单元格可用
  • 我们使用的是哪个哈希函数
    前两个因素很重要是有道理的。如果你有很多数据要存储在几个单元格中,就会发生很多冲 突,哈希表就会失去效率。然而,让我们探讨一下为什么哈希函数本身对效率很重要。
    假设我们使用的散列函数总是产生一个介于 1 和 9 之间的值 (含 1 和 9 ) 。这方面的一个例子是哈希 函数,它将字母转换成它们对应的数字,并不断将结果数字加在一起,直到它以一个数字结束。 例如:
    $$
    \mathrm{PUT}=16+21+20=57
    $$
    由于 57 包含不止一位数字,因此哈希函数将 57 分解为 $5+7$ :
    $$
    5+7=12
    $$
    12 也包含不止一位数字,因此它将 12 分解为 $1+2$ :
    $$
    1+2=3
    $$
    最后,PUT 散列为 3 。这个散列函数就其本质而言将始终返回 1 到 9 之间的数字。 让我们回到我们的示例哈希表:
    使用此哈希函数,计算机甚至永远不会使用单元格 10 到 16 ,即使它们存在。所有数据都将填充到单 元格 1 到 9 中。
    因此,一个好的哈希函数是将其数据分布在所有可用单元格中的函数。

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哈希表有很多实际用例,但在这里我们将重点关注使用它们来提高算法速度。
在为什么数据结构很重要中,我们了解了基于数组的集合数组,它确保不存在重复值。在那里我们发 现每次向集合中揷入一个新值时,我们都需要运行线性搜索 (如果集合是无序的) 以确保我们揷入的 值不在集合中。
如果我们正在处理一个大集合,其中我们要进行大量揷入,这很快就会变得笨拙,因为每次揷入都在 $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ ,这不是很快。
在很多情况下,我们可以使用哈希表来充当集合。
当我们将数组用作集合时,我们只需将每条数据放在数组的一个单元格中。但是,当我们将哈希表用 作集合时,每条数据都是哈希表中的一个键,值可以是任何值,例如 1 或布尔值 true。
假设我们在 Javascript 中设置哈希表集如下:
var set $=$
让我们向集合中添加一些值:
$\operatorname{set}[$ “苹果”] $=1$;
放[ “香蕉”] $=1$ ;
放[“黄瓜”] = 1;
每次我们想揷入一个新值,而不是 $O(N)$ 线性搜索,我们可以简单地添加它 $\mathrm{O}(1)$ 时间。即使我们添 加一个已经存在的键也是如此:
$\operatorname{set}[$ [“香蕉”] $]$
当我们尝试向集合中添加另一个”banana”时,我们不需要检查“banana”是否已经存在,因为即使 存在,我们也只是用数字 1 覆盖该键的值。

计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考

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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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