Задача реализовать алгоритм Jump Search |
||
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2023-04-03 13:12 Jump Search похож на бинарный поиск тем, что он также работает с отсортированным массивом и использует аналогичный подход «разделяй и властвуй» для поиска по нему. Его можно классифицировать как усовершенствованный алгоритм линейного поиска, поскольку он зависит от линейного поиска для выполнения фактического сравнения при поиске значения. В заданном отсортированном массиве мы ищем не постепенно по элементам массива, а скачкообразно. Если у нас есть размер прыжка, то наш алгоритм будет рассматривать элементы входного списка lys в следующем порядке: lys[0], lys[0+jump], lys[0+2jump], lys[0+3jump] и так далее. Решение на картинке С каждым прыжком мы сохраняем предыдущее значение и его индекс. Когда мы находим множество значений (блок), где lys[i] < element < lys[i + jump], мы выполняем линейный поиск с lys[i] в качестве самого левого элемента и lys[i + jump] в качестве самого правого элемента в нашем множестве: Поскольку это сложный алгоритм, давайте рассмотрим пошаговое вычисление для следующего примера: »> print(JumpSearch([1,2,3,4,5,6,7,8,9], 5)) Jump search сначала определит размер прыжка путем вычисления math.sqrt(len(lys)). Поскольку у нас 9 элементов, размер прыжка будет ?9 = 3. Далее мы вычисляем значение переменной right. Оно рассчитывается как минимум из двух значений: длины массива минус 1 и значения left + jump, которое в нашем случае будет 0 + 3 = 3. Поскольку 3 меньше 8, мы используем 3 в качестве значения переменной right. Теперь проверим, находится ли наш искомый элемент 5 между lys[0] и lys[3]. Поскольку 5 не находится между 1 и 4, мы идем дальше. Затем мы снова делаем расчеты и проверяем, находится ли наш искомый элемент между lys[3] и lys[6], где 6 — это 3 + jump. Поскольку 5 находится между 4 и 7, мы выполняем линейный поиск по элементам между lys[3] и lys[6] и возвращаем индекс нашего элемента: 4 Временная сложность jump search равна O(?n), где ?n — размер прыжка, а n — длина списка. Таким образом, с точки зрения эффективности jump search находится между алгоритмами линейного и бинарного поиска. Единственное наиболее важное преимущество jump search по сравнению с бинарным поиском заключается в том, что он не опирается на оператор деления (/). В большинстве процессоров использование оператора деления является дорогостоящим по сравнению с другими основными арифметическими операциями (сложение, вычитание и умножение), поскольку реализация алгоритма деления является итеративной. Стоимость сама по себе очень мала, но когда количество искомых элементов очень велико, а количество необходимых операций деления растет, стоимость может постепенно увеличиваться. Поэтому jump search лучше бинарного поиска, когда в системе имеется большое количество элементов: там даже небольшое увеличение скорости имеет значение. Чтобы ускорить jump search, мы могли бы использовать бинарный поиск или какой-нибудь другой алгоритм для поиска в блоке вместо использования гораздо более медленного линейного поиска. Пишите ваше решение в комментариях Источник: vk.com Комментарии: |
|