Posted on Categories:Data Structures and Algorithms, 算法和结构, 计算机代写

计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|The Role of Big O

如果你也在 怎样代写算法和结构Data Structures and Algorithms 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。

avatest.™算法和结构Data Structures and Algorithms代写,免费提交作业要求, 满意后付款,成绩80\%以下全额退款,安全省心无顾虑。专业硕 博写手团队,所有订单可靠准时,保证 100% 原创。avatest.™, 最高质量的算法和结构Data Structures and Algorithms作业代写,服务覆盖北美、欧洲、澳洲等 国家。 在代写价格方面,考虑到同学们的经济条件,在保障代写质量的前提下,我们为客户提供最合理的价格。 由于统计Statistics作业种类很多,同时其中的大部分作业在字数上都没有具体要求,因此算法和结构Data Structures and Algorithms作业代写的价格不固定。通常在经济学专家查看完作业要求之后会给出报价。作业难度和截止日期对价格也有很大的影响。

想知道您作业确定的价格吗? 免费下单以相关学科的专家能了解具体的要求之后在1-3个小时就提出价格。专家的 报价比上列的价格能便宜好几倍。

avatest.™ 为您的留学生涯保驾护航 在计算机Computers代写方面已经树立了自己的口碑, 保证靠谱, 高质且原创的计算机Computers代写服务。我们的专家在算法和结构Data Structures and Algorithms代写方面经验极为丰富,各种算法和结构Data Structures and Algorithms相关的作业也就用不着 说。

我们提供的算法和结构Data Structures and Algorithms及其相关学科的代写,服务范围广, 其中包括但不限于:

计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|The Role of Big O

计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|The Role of Big O

Despite the fact that Big $\mathrm{O}$ doesn’t distinguish between Bubble Sort and Selection Sort, it is still very important, because it serves as a great way to classify the long-term growth rate of algorithms. That is, for some amount of data, $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ will be always be faster than $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$. And this is true no matter whether the $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ is really $\mathrm{O}(2 \mathrm{~N})$ or even $\mathrm{O}(100 \mathrm{~N})$ under the hood. It is a fact that there is some amount of data at which even $\mathrm{O}(100 \mathrm{~N})$ will become faster than $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$. (We’ve seen essentially the same concept in Oh Yes! Big O Notation when comparing a 100-step algorithm with $\mathrm{O}(\mathrm{N})$, but we’ll reiterate it here in our current context.)
Look at the first graph on page 60 , in which we compare $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ with $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$.
We’ve seen this graph in the previous chapter. It depicts how $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ is faster than $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$ for all amounts of data.

Now take a look at the second graph on page 60 , where we compare $\mathrm{O}(100 \mathrm{~N})$ with $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$.

In this second graph, we see that $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$ is faster than $\mathrm{O}(100 N)$ for certain amounts of data, but after a point, even $\mathrm{O}(100 \mathrm{~N})$ becomes faster and remains faster for all increasing amounts of data from that point onward.

It is for this very reason that Big $\mathrm{O}$ ignores constants. The purpose of Big $\mathrm{O}$ is that for different classifications, there will be a point at which one classification supersedes the other in speed, and will remain faster forever. When that point occurs exactly, however, is not the concern of Big $\mathrm{O}$.

Because of this, there really is no such thing as $\mathrm{O}(100 \mathrm{~N})$-it is simply written as $\mathrm{O}(\mathrm{N})$

Similarly, with large amounts of data, $O(\log N)$ will always be faster than $\mathrm{O}(\mathrm{N})$, even if the given $\mathrm{O}(\log \mathrm{N})$ algorithm is actually $\mathrm{O}\left(2^* \log \mathrm{N}\right)$ under the hood.
So Big $\mathrm{O}$ is an extremely useful tool, because if two algorithms fall under different classifications of Big $\mathrm{O}$, you’ll generally know which algorithm to use since with large amounts of data, one algorithm is guaranteed to be faster than the other at a certain point.

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

Let’s say you’re tasked with writing a Ruby application that takes an array and creates a new array out of every other element from the original array. It might be tempting to use the each_with_index method available to arrays to loop through the original array as follows:
def every_other(array)
new_array $=[$ ]
array.each_with_index do |element, index|
new_array $\ll$ element if index.even?
end
return new_array
end
In this implementation, we iterate through each element of the original array and only add the element to the new array if the index of that element is an even number.

When analyzing the steps taking place here, we can see that there are really two types of steps. We have one type of step in which we look up each element of the array, and another type of step in which we add elements to the new array.

We perform $\mathrm{N}$ array lookups, since we loop through each and every element of the array. We only perform N / 2 insertions, though, since we only insert every other element into the new array. Since we have $\mathrm{N}$ lookups, and we have $\mathrm{N} / 2$ insertions, we would say that our algorithm technically has an efficiency of $O(N+(N / 2))$, which we can also rephrase as $O(1.5 N)$. But since Big O Notation throws out the constants, we would say that our algorithm is simply $O(N)$.

While this algorithm does work, we always want to take a step back and see if there’s room for any optimization. And in fact, we can.

计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|The Role of Big O

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|The Role of Big 0

尽管事实上大 $\mathrm{O}$ 不区分冒泡排序和选择排序,它仍然非常重要,因为它是对算法的长期增长率进行分类的好方 法。也就是说,对于一定数量的数据, $O(N)$ 总是会比 $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$. 这是真的,无论是否 $\mathrm{O}(N)$ 是真的 $\mathrm{O}(2 \mathrm{~N})$ 甚至 $\mathrm{O}(100 \mathrm{~N})$ 在引擎盖下。事实上,有一定数量的数据甚至 $\mathrm{O}(100 \mathrm{~N})$ 会变得比O $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$. (我们在 Oh Yes! Big O Notation 中看到了本质上相同的概念,将 100 步算法与 $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ ,但我们会在当前上下文中重申这一点。) 请看第 60 页上的第一张图,我们在其中比较 $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ 和 $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$. 我们在上一章中已经看过这个图。它描绘了如何 $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ 比 $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$ 对于所有数据量。
现在看一下第60页的第二张图,我们比较了 $\mathrm{O}(100 \mathrm{~N})$ 和 $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$.
在第二张图中,我们看到 $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$ 比 $\mathrm{O}(100 N)$ 对于一定数量的数据,但在某一点之后,甚至 $\mathrm{O}(100 \mathrm{~N})$ 从那时 起,对于所有增加的数据量,速度变得更快并保持更快。
正是出于这个原因,大 $\mathrm{O}$ 忽略常量。大的宗旨 $\mathrm{O}$ 是对于不同的分类,会有一个分类在速度上超过另一个分类的 点,并且将永远保持更快。然而,当那个点准确发生时,Big 并不关心 $O$.
正因为如此,真的没有这样的事情 $\mathrm{O}(100 \mathrm{~N})$ – 它简单地写成 $\mathrm{O}(\mathrm{N})$
同样,对于大量数据, $O(\log N)$ 永远比 $\mathrm{O}(\mathrm{N})$ ,即使给定 $\mathrm{O}(\log \mathrm{N})$ 算法实际上是 $\mathrm{O}\left(2^* \log \mathrm{N}\right)$ 在引擎盖下。 很大 $\mathrm{O}$ 是一个非常有用的工具,因为如果两种算法属于 Big 的不同分类 $\mathrm{O}$ ,您通常会知道使用哪种算法,因为 对于大量数据,一种算法在某一点上肯定比另一种算法更快。

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


假设您的任务是编写一个 Ruby 应用程序,该应用程序接受一个数组并从原始数组的所有其他元嫊中创建一个 新数组。使用数组可用的 each_with_index 方法循环遍历原始数组可能很诱人,如下所示:
def every_other(array)
new_array $=[]$
array.each_with_index 做 lelement, index|
新数组
end
return new_array
end
在此实现中,我们遍历原始数组的每个元栔,仅当该元溸的索引为偶数时才将该元淸添加到新数组。
分析此处发生的步骤时,我们可以看到实际上有两种类型的步骤。我们有一种类型的步骤,我们在其中查找数 组的每个元溸,还有另一种类型的步癷,我们在其中将元淸添加到新数组。
我们执行 $\mathrm{N}$ 数组查找,因为我们循环遍历数组的每个元凊。不过,我们只执行 $\mathrm{N} / 2$ 次揷入,因为我们只将所有 其他元凊揷入到新数组中。既然我们有 $\mathrm{N}$ 查找,我们有 $\mathrm{N} / 2$ 揷入,我们会说我们的算法在技术上具有效率 $O(N+(N / 2))$ ,我们也可以改写为 $O(1.5 N)$. 但是由于 Big O Notation 抛出了常量,我们可以说我们的算 法很简单 $O(N)$.
虽然这个算法确实有效,但我们总是想退后一步,看看是否有任何优化空间。事实上,我们可以。

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

计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考 请认准UprivateTA™. UprivateTA™为您的留学生涯保驾护航。

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。

Write a Reply or Comment

您的电子邮箱地址不会被公开。 必填项已用 * 标注