Cumsum直到阈值
Cumsum直到阈值
提问于 2014-04-26 19:33:37
我想知道是否有一种快速的方法来不断求和一个元素，直到找到一个阈值。
例如
threshold=100;
a=0; MAX=1000;
for i=1:MAX
a=a+normrnd(2,1,1,1);
if (a>threshold)
index=i; break;
end
end这个很好，但速度很慢。卡姆苏姆在这里会很有用。不过，在这种情况下，我唯一知道使用累积和的方法是：
a=cumsum(normrnd(2,1, MAX,1));
index=find(a>threshold,1);随着最大值的增加而变得越来越低效。
因此，基本上，我正在寻找一个累积求和方法，保持累积和的速度，但这允许我设置一个阈值。有什么想法吗？谢谢
回答 2
Stack Overflow用户
回答已采纳
发布于 2014-04-26 20:01:52
基本上，这个解决方案结合了您的两个解决方案，它在大小为1000的段上迭代，并使用累积和解决方案同时处理1000个元素。
threshold=100;
a=0; MAX=9999999;
%segment size
S=1000;
for segment_start=1:S:MAX
%process segment from _start to _end
segment_end=min(segment_start+S-1,MAX);
%which contains _count elements
segment_count=segment_end-segment_start+1;
%now use the cumsum solution to process the segment
c=normrnd(2,1,segment_count,1);
c=cumsum(c);
index=find(c>threshold-a,1,'first');
if isempty(index)
%need to continue
a=a+c(end);
else
%threshhold reached, found solution
a=a+c(index);
break;
end
endStack Overflow用户
发布于 2014-04-26 20:26:35
您可以使用二进制搜索。如果您的元素是具有已知分布的随机变量，或者至少是已知的期望值，那么您可以进行良好的初始猜测。
在您已经发布的例子中，我们有这个E[normrnd(2,1,1,1)] = 2，从threshold = 100开始，您首先生成50个数字并对它们进行求和。如果估计过高，则使用二进制搜索搜索正确的索引。如果你低估了，那么你就用你低估的数量来做一个新的猜测，然后继续这样做，直到你高估为止。
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原文链接：
https://stackoverflow.com/questions/23315586
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