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

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.

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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。

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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。

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

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

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Indeed, in a worst-case scenario, Selection Sort is faster than Insertion Sort. However, it is critical that we also take into account the average-case scenario.
Why?

By definition, the cases that occur most frequently are average scenarios. The worst- and best-case scenarios happen only rarely. Let’s look at this simple bell curve:

Best- and worst-case scenarios happen relatively infrequently. In the real world, however, average scenarios are what occur most of the time.

And this makes a lot of sense. Think of a randomly sorted array. What are the odds that the values will occur in perfect ascending or descending order? It’s much more likely that the values will be all over the place.
Let’s examine Insertion Sort in context of all scenarios.
We’ve looked at how Insertion Sort performs in a worst-case scenario-where the array sorted in descending order. In the worst case, we pointed out that in each passthrough, we compare and shift every value that we encounter. (We calculated this to be a total of $\mathrm{N}^2$ comparisons and shifts.)

In the best-case scenario, where the data is already sorted in ascending order, we end up making just one comparison per passthrough, and not a single shift, since each value is already in its correct place.

Where data is randomly sorted, however, we’ll have passthroughs in which we compare and shift all of the data, some of the data, or possibly none of data. If you’ll look at our preceding walkthrough example, you’ll notice that in Passthroughs # 1 and #3, we compare and shift all the data we encounter. In Passthrough #4, we compare and shift some of it, and in Passthrough #2, we make just one comparison and shift no data at all.

While in the worst-case scenario, we compare and shift all the data, and in the best-case scenario, we shift none of the data (and just make one comparison per passthrough), for the average scenario, we can say that in the aggregate, we probably compare and shift about half of the data.

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

Let’s say that you are writing a JavaScript application, and somewhere in your code you find that you need to get the intersection between two arrays. The intersection is a list of all the values that occur in both of the arrays. For example, if you have the arrays $[3,1,4,2]$ and $[4,5,3,6]$, the intersection would be a third array, $[3,4]$, since both of those values are common to the two arrays.

JavaScript does not come with such a function built in, so we’ll have to create our own. Here’s one possible implementation:
function intersection(first_array, second_array) {
var result $=[] ;$
for (var $i=0 ; i<$ first_array.length; $i++){$
$\quad$ for (var $j=0 ; j<$ second_array.length; $j++){$
$\quad$ if (first_array[i]== second_array[j]) {
$\quad$ result.push(first_array[i]);
$\quad}$
return result;
Here, we are running a simple nested loop. In the outer loop, we iterate over each value in the first array. As we point to each value in the first array, we then run an inner loop that checks each value of the second array to see if it can find a match with the value being pointed to in the first array.

There are two types of steps taking place in this algorithm: comparisons and insertions. We compare every value of the two arrays against each other, and we insert matching values into the array result. The insertions are negligible beside the comparisons, since even in a scenario where the two arrays are identical, we’ll only insert as many values as there are in one of the arrays. The primary steps to analyze, then, are the comparisons.

If the two arrays are of equal size, the number of comparisons performed are $\mathrm{N}^2$. This is because for each element of the first array, we make a comparison of that element to each element of the second array. Thus, if we’d have two arrays each containing five elements, we’d end up making twenty-five comparisons. So this intersection algorithm has an efficiency of $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$.
(If the arrays are different sizes-say $\mathrm{N}$ and $\mathrm{M}-$ we’d say that the efficiency of this function is $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^* \mathrm{M}\right)$. To simplify this example, however, let’s assume that both arrays are of equal size.)

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算法和结构代写

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事实上，在最坏的情况下，选择排序比揷入排序更快。然而，至关重要的是，我们还要考虑平均情况。 为什么?
根据定义，最常发生的情况是平均情况。最坏和最好的情况很少发生。让我们看看这个简单的钟形曲线:
最好和最坏的情况发生的频率相对较低。然而，在现实世界中，大多数情况下都会发生一般情况。
这很有意义。想想一个随机排序的数组。这些值以完美的升序或降序出现的几率是多少? 这些值更有可能无处 不在。
让我们在所有场景的上下文中检亘揷入排序。
我们已经了解了揷入排序在最坏情况下的表现一一数组按降序排序。在最坏的情况下，我们指出在每次传递 中，我们比较并移动我们遇到的每个值。（我们计算这总共是 $\mathrm{N}^2$ 比较和转移。)
在最好的情况下，数据已经按升序排序，我们最终每次传递只进行一次比较，而不是一次移位，因为每个值都 已经在正确的位置。
然而，在数据随机排序的情况下，我们将进行传递，在传递中我们比较和移动所有数据、部分数据，或者可能 没有数据。如果您查看我们前面的演练示例，您会注意到在演练 #1 和 #3 中，我们比较并移动了我们遇到的所 有数据。在 Passthrough #4 中，我们比较并移动其中的一些数据，而在 Passthrough #2 中，我们只进行 一次比较，根本不移动任何数据。
在最坏的情况下，我们比较并移动所有数据，而在最好的情况下，我们不移动任何数据（并且每次传递只进行 一次比较)，对于平均情况，我们可以说总的来说，我们可能比较并移动了大约一半的数据。

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假设您正在编写一个JavaScript 应用程序，并且在您的代码中的某处发现您需要获取两个数组之间的交集。 交集是两个数组中出现的所有值的列表。例如，如果您有数组 $[3,1,4,2]$ 和 $[4,5,3,6]$ ，交点将是第三个阵列， $[3,4]$ ，因为这两个值对于两个数组都是通用的。
JavaScript 没有内置这样的函数，因此我们必须创建自己的函数。这是一个可能的实现:
function intersection(first_array, second_array) {
var result $=$ प] if $\left(\right.$ first $\left._a r r a y[i]==\operatorname{second}_a r r a y[j]\right) \$$ \$result.push $\left(\right.$ first $_a$ rray $\left.[i]\right) ; \$$
返回结果；
在这里，我们正在运行一个简单的嵌套循环。在外循环中，我们遍历第一个数组中的每个值。当我们指向第一 个数组中的每个值时，我们然后运行一个内部循环来检查第二个数组的每个值，看它是否可以找到与第一个数 组中指向的值匹配的值。
该算法中有两种类型的步祭: 比较和揷入。我们将两个数组的每个值相互比较，并将匹醀值揷入到数组结果 中。除了比较之外，揷入可以忽略不计，因为即使在两个数组相同的情况下，我们也只会揷入与其中一个数组 中一样多的值。那么，分析的主要步㡜就是比较。
如果两个数组大小相等，则执行的比较次数为 $\mathrm{N}^2$. 这是因为对于第一个数组的每个元㛃，我们将该元责与第二 比较。所以这个交集算法的效率是 $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^2\right)$.
(如果数组大小不同 — 比如 $\mathrm{N}$ 和 $\mathrm{M}$-我们会说这个函数的效率是 $\mathrm{O}\left(\mathrm{N}^* \mathrm{M}\right)$. 但是，为了简化此示例，我们假 设两个数组的大小相同。)

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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。

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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。

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

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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。

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计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|COMP3506 Deletion

如果你也在 怎样代写算法和结构Data Structures and Algorithms COMP3506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:

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

Deletion from an array is the process of eliminating the value at a particular index.

Let’s return to our original example array, and delete the value at index 2 . In our example, this would be the “cucumbers”.
Step # 1: We delete “cucumbers” from the array:

While the actual deletion of “cucumbers” technically took just one step, we now have a problem: we have an empty cell sitting smack in the middle of our array. An array is not allowed to have gaps in the middle of it, so to resolve this issue, we need to shift “dates” and “elderberries” to the left.

计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|Sets: How a Single Rule Can Affect Efficiency

Let’s explore another data structure: the set. A set is a data structure that does not allow duplicate values to be contained within it.

There are actually different types of sets, but for this discussion, we’ll talk about an array-based set. This set is just like an array-it is a simple list of values. The only difference between this set and a classic array is that the set never allows duplicate values to be inserted into it.

For example, if you had the set [“a”, “b”, “c”] and tried to add another “b”, the computer just wouldn’t allow it, since a “b” already exists within the set.
Sets are useful when you need to ensure that you don’t have duplicate data.
For instance, if you’re creating an online phone book, you don’t want the same phone number appearing twice. In fact, I’m currently suffering from this with my local phone book: my home phone number is not just listed for myself, but it is also erroneously listed as the phone number for some family named Zirkind. (Yes, this is a true story.) Let me tell you-it’s quite annoying to receive phone calls and voicemails from people looking for the Zirkinds.

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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|Deletion

从数组中删除是删除特定索引处的值的过程。

让我们回到我们原来的示例数组，并删除索引 2 处的值。在我们的示例中，这将是“黄瓜”。
步骤＃1：我们从数组中删除“黄瓜”：

虽然从技术上实际删除“黄瓜”只需要一步，但我们现在遇到了一个问题：我们的数组中间有一个空单元格。数组中间不允许有间隙，所以为了解决这个问题，我们需要将“日期”和“接骨木”向左移动。

计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|Sets: How a Single Rule Can Affect Efficiency

让我们探索另一种数据结构：集合。集合是一种不允许在其中包含重复值的数据结构。

实际上有不同类型的集合，但在本次讨论中，我们将讨论基于数组的集合。这个集合就像一个数组——它是一个简单的值列表。此集合与经典数组之间的唯一区别是该集合不允许向其中插入重复值。

例如，如果你有集合 [“a”, “b”, “c”] 并试图添加另一个“b”，计算机就是不允许它，因为集合中已经存在一个“b”。
当您需要确保没有重复数据时，集合很有用。
例如，如果您正在创建一个在线电话簿，您不希望同一个电话号码出现两次。事实上，我目前在使用本地电话簿时遇到了这种情况：我的家庭电话号码不仅是为我自己列出的，而且还被错误地列为某个名为 Zirkind 的家庭的电话号码。（是的，这是一个真实的故事。）让我告诉你——接到寻找 Zirkinds 的人的电话和语音邮件是很烦人的。

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微观经济学代写

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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

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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。

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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。

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计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|COMP3506 Searching

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计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|COMP3506 Searching

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

As we stated previously, searching an array is looking to see whether a particular value exists within an array and if so, which index it’s located at. Let’s see how many steps the search operation takes for an array if we were to search for “dates”.

When you and I look at the shopping list, our eyes immediately spot the “dates”, and we can quickly count in our heads that it’s at index 3 . However, a computer doesn’t have eyes, and needs to make its way through the array step by step.
To search for a value within an array, the computer starts at index 0 , checks the value, and if it doesn’t find what it’s looking for, moves on to the next index. It does this until it finds the value it’s seeking.

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

The efficiency of inserting a new piece of data inside an array depends on where inside the array you’d like to insert it.

Let’s say we wanted to add “figs” to the very end of our shopping list. Such an insertion takes just one step. As we’ve seen earlier, the computer knows which memory address the array begins at. Now, the computer also knows how many elements the array currently contains, so it can calculate which memory address it needs to add the new element to, and can do so in one step. See the following diagram:

Inserting a new piece of data at the beginning or the middle of an array, however, is a different story. In these cases, we need to shift many pieces of data to make room for what we’re inserting, leading to additional steps.

计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|COMP3506 Searching

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|Searching

正如我们之前所说，搜索数组是查看数组中是否存在特定值，如果存在，它位于哪个索引处。让我们看看如果我们要搜索“日期”，搜索操作需要多少步。

当你和我看购物清单时，我们的眼睛立即发现了“日期”，我们很快就能在脑海中数出它在索引 3 处。但是，计算机没有眼睛，需要一步一步地穿过阵列。
为了在数组中搜索一个值，计算机从索引 0 开始，检查该值，如果没有找到它要查找的内容，则转到下一个索引。它会这样做，直到找到它正在寻找的价值。

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

在数组中插入一条新数据的效率取决于您要在数组中的哪个位置插入它。

假设我们想在购物清单的最后添加“无花果”。这样的插入只需一步。正如我们之前看到的，计算机知道数组从哪个内存地址开始。现在，计算机也知道数组当前包含多少元素，因此它可以计算出需要将新元素添加到哪个内存地址，并且可以一步完成。见下图：

然而，在数组的开头或中间插入一条新数据是另一回事。在这些情况下，我们需要移动许多数据，以便为我们插入的内容腾出空间，从而导致额外的步骤。

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微观经济学代写

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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。

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计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|COSC230 The Array: The Foundational Data Structure

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计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|COSC230 The Array: The Foundational Data Structure

计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|The Array: The Foundational Data Structure

The array is one of the most basic data structures in computer science. We assume that you have worked with arrays before, so you are aware that an array is simply a list of data elements. The array is versatile, and can serve as a useful tool in many different situations, but let’s just give one quick example.

If you are looking at the source code for an application that allows users to create and use shopping lists for the grocery store, you might find code like this:
array $=$ [“apples”, “bananas”, “cucumbers”, “dates”, “elderberries”]
This array happens to contain five strings, each representing something that I might buy at the supermarket. (You’ve got to try elderberries.)

The index of an array is the number that identifies where a piece of data lives inside the array.

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

The first operation we’ll look at is reading, which is looking up what value is contained at a particular index inside the array.

Reading from an array actually takes just one step. This is because the computer has the ability to jump to any particular index in the array and peer inside. In our example of [“apples”, “bananas”, “cucumbers”, “dates”, “elderberries”], if we looked up index 2 , the computer would jump right to index 2 and report that it contains the value “cucumbers”.

计算机代写|算法和结构代写Data Structures and Algorithms代考|COSC230 The Array: The Foundational Data Structure

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 Array: The Foundational Data Structure

数组是计算机科学中最基本的数据结构之一。我们假设您以前使用过数组，因此您知道数组只是数据元素的列表。该数组用途广泛，可以在许多不同情况下用作有用的工具，但我们只举一个简单的例子。

如果您正在查看允许用户为杂货店创建和使用购物清单的应用程序的源代码，您可能会发现如下代码
：=[“apples”, “bananas”, “cucumbers”, “dates”, “elderberries”]
这个数组恰好包含五个字符串，每个字符串代表我可能在超市购买的东西。（你必须尝试接骨木。）

数组的索引是标识一段数据在数组中的位置的数字。

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

我们将看到的第一个操作是读取，即查找包含在数组中特定索引处的值。

从数组中读取实际上只需要一步。这是因为计算机能够跳转到数组中的任何特定索引并在其中对等。在我们的 [“apples”, “bananas”, “cucumbers”, “dates”, “elderberries”] 示例中，如果我们查找索引 2 ，计算机将直接跳转到索引 2 并报告它包含值“cucumbers” ”。

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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。