在每个分位数内随机分配相等大小的子组 - 腾讯云开发者社区

, 数字相同的表示在同一组，这样就分成5组，即(58,87),(27,58),(32,46),(93,9),(65,65)，然后分别对各分组进行直接插入排序，排序后5组为(58,87),(27,58)...由于基准元的位置是随机的，那么产生的分割也不会总是会出现劣质的分割。在整个数组数字全相等时，仍然是最坏情况，时间复杂度是O(n2）。实际上，随机化快速排序得到理论最坏情况的可能性仅为1/(2n）。...我们回想一下我们小时候是怎么学习比较数字大小的？我们是先比位数，如果一个位数比另一个位数多，那这个数肯定更大。...归并排序：在分解的子列中，有1个或2个元素时，1个元素不会交换，2个元素如果大小相等也不会交换。...在序列合并的过程中，如果两个当前元素相等时，我们把处在前面的序列的元素保存在结果序列的前面，所以，归并排序也是稳定的。

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桶排序基数排序(Radix Sort)

简单来说，就是把数据分组，放在一个个的桶中，然后对每个桶里面的在进行排序。 ...例如要对大小为[1..1000]范围内的n个整数A[1..n]排序首先，可以把桶设为大小为10的范围，具体而言，设集合B[1]存储[1..10]的整数，集合B[2]存储 (10..20]的整数...2）其次待排序的元素都要在一定的范围内等等。桶式排序是一种分配排序。分配排序的特定是不需要进行关键码的比较，但前提是要知道待排序列的一些具体情况。...法： 1）先按k1 排序分组，将序列分成若干子序列，同一组序列的记录中，关键码k1 相等。...2）再对各组按k2 排序分成子组，之后，对后面的关键码继续这样的排序分组，直到按最次位关键码kd 对各子组排序后。 3）再将各组连接起来，便得到一个有序序列。

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分页和分段的联系和区别

=16页，表示页号从0000~1111（24-1），页内位移量的位数表示页的大小，若页内位移量12位，则2的12次方=4k，页的大小为4k，页内地址从000000000000~111111111111...二．分段存储管理 1.基本思想将用户程序地址空间分成若干个大小不等的段，每段可以定义一组相对完整的逻辑信息。存储分配时，以段为单位，段与段在内存中可以不相邻接，也实现了离散分配。 2. ...在段页式存储管理系统中，作业的地址空间首先被分成若干个逻辑分段，每段都有自己的段号，然后再将每段分成若干个大小相等的页。对于主存空间也分成大小相等的页，主存的分配以页为单位。...段页式系统中，作业的地址结构包含三部分的内容：段号页号页内位移量程序员按照分段系统的地址结构将地址分为段号与段内位移量，地址变换机构将段内位移量分解为页号和页内位移量。...与页式管理页长度相同不一样，段的长度是不同的，每个段定义一组逻辑上完整的程序或数据。例如，在DOS操作系统中，一个程序内部被分为了正文段、数据段、堆栈段等。每个段是一个首地址为O并连续的一维线性空间

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八大排序算法详解_面试+提升

简单来说，就是把数据分组，放在一个个的桶中，然后对每个桶里面的在进行排序。...例如要对大小为[1..1000]范围内的n个整数A[1..n]排序首先，可以把桶设为大小为10的范围，具体而言，设集合B[1]存储[1..10]的整数，集合B[2]存储 (10..20]的整数...2）其次待排序的元素都要在一定的范围内等等。桶式排序是一种分配排序。分配排序的特定是不需要进行关键码的比较，但前提是要知道待排序列的一些具体情况。...即两张牌，若花色不同，不论面值怎样，花色低的那张牌小于花色高的，只有在同花色情况下，大小关系才由面值的大小确定。这就是多关键码排序。为得到排序结果，我们讨论两种排序方法。...法： 1）先按k1 排序分组，将序列分成若干子序列，同一组序列的记录中，关键码k1 相等。

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八大排序算法

分成若干组子序列，每组中记录的下标相差d.对每组中全部元素进行直接插入排序，然后再用一个较小的增量（d/2）对它进行分组，在每组中再进行直接插入排序。...每个桶子再个别排序（有可能再使用别的排序算法或是以递回方式继续使用桶排序进行排序）。桶排序是鸽巢排序的一种归纳结果。当要被排序的阵列内的数值是均匀分配的时候，桶排序使用线性时间（Θ（n））。...例如要对大小为[1..1000]范围内的n个整数A[1..n]排序首先，可以把桶设为大小为10的范围，具体而言，设集合B[1]存储[1..10]的整数，集合B[2]存储 (10..20]的整数...2）其次待排序的元素都要在一定的范围内等等。桶式排序是一种分配排序。分配排序的特定是不需要进行关键码的比较，但前提是要知道待排序列的一些具体情况。...法： 1）先按k1 排序分组，将序列分成若干子序列，同一组序列的记录中，关键码k1 相等。

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python数据分析——在数据分析中有关概率论的知识

我们总结关于样本的基本概念。首先,样本是从总体中选取的一部分。样本数量是有多少个样本。样本大小或样本容量是每个样本里包含多少个数据。...常见的抽样方法主要有4种方法,分别为:随机抽样,分层抽样,整体抽样,系统抽样。四、随机抽样如果每次样本使总体内的每个个体被抽到的几率都相等,就把这种抽样方法叫做简单随机抽样。...在每一层进行简单随机抽样,确定不同层中所抽取的个体个数的方法一般有以下3种。第一种方法为等数分配法,就是对每一层都抽取同样的个体数。...第二,分层抽样的样本是从每个层内抽取若干个体构成，而整群抽样则是要么整群抽取，要么整群不被抽取。...样本中位数所谓中位数是按顺序排列的一组数据中居于中间位置的元素,代表数组的一个数值，其可将数据集合划分为相等的上下两部分。对于有限的数集，可以通过把所有数据值高低排序后找出正中间的一个作为中位数。

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Cell Reports：青年静息状态皮层hubs分为4类

接下来，使用Infomap算法在一组边密度阈值范围为0.3%至5%的范围内对每个个体的矩阵应用社区检测。在每个密度阈值处，使用随机种子和1k次迭代运行Infomap算法。...这个百分位数，在所有阈值上取平均值，用于枢纽识别。在我们的分析中，给定个人的前20%的分区(根据前一步的百分位数计算)被标记为枢纽;遵循Gordon和同事建议的阈值。...虽然没有既定的截断标记一个分区枢纽与非枢纽，几乎相同的结果发现使用截断从第75至第95百分位数35和第80百分位数切断也报告了在以前的成人工作。使用第80个百分位的截止值，每个参与者有67个中心。...我们伪随机地将我们的主要样本分成三组189名参与者(来自UT和ABCD数据集的代表性相等)，以评估我们数据集中发现的聚类的稳定性。...在这种随机皮质旋转方法中，通过在皮质周围随机放置相同大小和形状的分区，同时保持分区之间的相对位置，创建1K密度图。这种方法创建了一个空模型，然后适合于比较真正的青年和成人枢纽类别密度图。

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听倦了的随机分组，原来是这么回事儿

随机分组：每位研究对象被分配到实验组或对照组的机会相等，而不受研究者或受试者的主观愿望或客观因素所影响。...即每个车厢中有一半的研究对象进入试验组，另一半的研究对象进入对照组。应用条件：当研究对象人数较少，而影响试验结果的因素又较多，简单随机化不易使两组具有较好的可比性时，可采用区组随机化。...优点：①平衡了人组时间对受试者特征的影响，保证了组间均衡性；②相对于完全随机设计，尽可能地保证了两组人数的一致，两组间人数的最大差异为区组大小的一半;③相对于完全随机设计，因提高了区组内个体的同质性，...分层随机化（Stratified Randomization）：首先要根据研究对象某些重要的临床特征或危险因素分层（如年龄、性别、病情、疾病分期等）；然后在每一层内进行简单随机分组；最后分别合并为试验组和对照组...注意：①多中心随机对照试验中，一般先按照中心分层，再在各中心内随机分组；②各中心内，可考虑再按照某些重要协变量分层。各层内可采用区组随机化，保证该中心的试验组和对照组研究对象的数量相等。

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21天精通单细胞数据分析Day01: 单细胞测序简介（内附 62 页精美 PPT）

• 这种在可用条形码数量与防范测序错误之间的权衡，在设计细胞条形码和唯一分子标识符（UMIs）时至关重要。...在扩增的背景下，唯一分子标识符（UMIs）不需要是唯一的，它们只需要足够随机，以便去重转录本，从而更准确地估计细胞内的转录本数量。...让我们简单回顾一下我们学到的内容：首先，每个细胞中的每个 RNA 分子都添加了细胞条形码。 • 然后我们为所有转录本添加随机的 UMIs（唯一分子标识符），这进一步标记了分子。...• 后续的行是基因可检测性的阈值，显示了在阈值从 0 到 4 的范围内，每个细胞中检测到的基因数量。...• 这通常通过使用中位数值来完成。例如，在 DE-Seq 标准化中，取一个细胞的几何平均计数，然后该细胞中的每个基因值都除以它以及所有细胞的几何平均数的中位数值。

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基数排序是什么？

基数排序是一种很特别的排序方法，它不基于比较和移动进行排序，而基于关键字各位的大小进行排序。基数排序是一种借助多关键字排序的思想对单逻辑关键字进行排序的方法。...实现方法最高位优先(Most Significant Digit first)法，简称MSD法：先按k1排序分组，同一组中记录，关键码k1相等，再对各组按k2排序分成子组，之后，对后面的关键码继续这样的排序分组...，直到按最次位关键码kd对各子组排序后。...（1）假设有欲排数据序列如下所示： 73 22 93 43 55 14 28 65 39 81 首先，根据每个数据个位数的数值，在遍历数据时将它们各自分配到编号0至9的桶（个位数值与桶号一一对应）中。...接下来将所有桶中（由顶至底）所盛数据按照桶号由小到大依次重新收集串起来，得到如下仍然无序的数据序列： 81 22 73 93 43 14 55 65 28 39 接着，再进行一次分配，这次根据每个数据十位数的数值来分配

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不基于比较的基数排序原理图解

最高位优先 (Most Significant Digit first)法，简称MSD法：先按key = 1 排序分组，再对各组按k = 2 排序分成子组，对后面的关键码继续这样的排序分组，直到按最右位关键码...k = d对各子组排序后。...可以看出，桶7和桶8都没有被分配记录，所以在图中没有画出。 ?...可以看到相等码33的顺序没有发生改变，并且这并不是巧合，所以说基数排序是稳定的排序算法。因为每个桶内的元素个数是未知的，所以需要借助链表结构来实施分配时向桶内仍记录的过程。...采用链表或线性数组存储n个记录，自然地每个记录在每趟分配的时候需要临时申请一个内存空间记录下来，此时需要的空间复杂度为O(n)；并且，每次分配时，每个桶中可能含有多条记录，每个桶再形成一个链表，再占用额外的内存空间

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【统计学基础】从可视化到统计检验，比较两个或多个变量分布的方法总结

每个人要么被分配到4个不同的实验组要么被分配到对照组。两组数据对比--可视化让我们从最简单的开始:我们想要比较整个实验组和对照组的收入分配。我们首先探索可视化方法，然后是统计方法。...在 x 轴（收入）的每个点，我们绘制具有相等或更低值的数据点的百分比。...首先，我们需要使用 percentile 函数计算两组的四分位数。...生成与对照组中收入分布的十分位数相对应的bin，然后如果两个分布相同，我计算实验组中每个bin中的预期观察数。...由于我们使用对照组中收入分布的十分位数生成了 bin，因此我们预计处理组中每个 bin 的观察数在各个 bin 之间是相同的。检验统计量渐近分布为卡方分布。

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八大排序算法Java实现（下）-快排、归排、基数排序

思想将阵列分到有限数量的桶里，再对每个桶再个别排序（有可能再使用别的排序或以递回方式继续使用桶排序）。当要被排序的阵列内的数值是均匀分配的时候，桶排序使用线性时间O(N)。...例如要对大小为[1…1000]范围内的n个整数A[1…n]排序：把桶设为大小为10的范围设集合B[1]存储[1…10]的整数，集合B[2]存储 (10…20]的整数，……集合B[i]存储( (i-...法： 1）先按k1 排序分组，将序列分成若干子序列，同一组序列的记录中，关键码k1 相等。...2）再对各组按k2 排序分成子组，之后，对后面的关键码继续这样的排序分组，直到按最次位关键码kd 对各子组排序后。 3）再将各组连接起来，便得到一个有序序列。...基数排序法的是效率高的稳定性排序法，是桶排序的扩展。基本思想将整数按位数切割成不同的数字，然后按每个位数分别比较。将所有待比较数值统一为同样的数位长度，数位较短的数前面补零。

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八大排序算法的Java实现（下）

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JAVA面试50讲之5：Vector,ArrayList,LinkedList的区别

1.2) Set不能有重复元素　　1.3) Queue保持一个队列(先进先出)的顺序 2) Map 一组成对的”键值对”对象 Collection和Map的区别在于容器中每个位置保存的元素个数:...EnumSet的集合元素也是有序的，　　　　它们以枚举值在Enum类内的定义顺序来决定集合元素的顺序 2) List List集合代表一个元素有序、可重复的集合，集合中每个元素都有其对应的顺序索引...子接口，SortedMap接口也有一个TreeMap实现类 3.1) TreeMap TreeMap就是一个红黑树数据结构，每个key-value对即作为红黑树的一个节点...3.2.2删除详解：删除分两种删除，删除对象和按位置删除。 1....2、迭代器next方法用于返回当前的元素，并把指针指向下一个元素，值得注意的是，每次使用next方法的时候，都会判断创建迭代器获取的这个容器的计数器modCount是否与此时的不相等，不相等说明集合的大小被修改过

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程序员的数学笔记2--余数

---- 余数余数的特性整数是没有边界的，它可能是正无穷，也可能是负无穷。但余数却总是在一个固定的范围内。假如除数是 m，那么余数的范围就是 0~(m-1)。...因为可以将对同个正整数 m 相除得到的余数相等的分在同一个类中。哈希函数每个编程语言都有对应的哈希函数，哈希有时候也被翻译为散列，它是指将任意长度的输入，通过哈希算法压缩为某一固定长度的输出。...这样在新的计算公式下，这两个记录就分配到不同的存储空间了。这种做法更适合需要将数据重新洗牌的应用场景，比如加密算法、MapReduce 中的数据分发、记录的高速查询和定位等。...举个例子，对于一个加密算法，如果我们要加密一组三位数，那我们设定一个这样的加密规则：先对每个三位数的个、十和百位数，都加上一个较大的随机数。...例如对数字 625 加密，根据刚刚的规则，随机数采用 590127，百、十和个位数都分别加上这个随机数，分别得到的是 590133、590129、590132，接着分别除以 7，得到的余数分别是 5,1,4

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如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

每个人要么被分配到4个不同的实验组要么被分配到对照组。 2组数据对比-可视化让我们从最简单的开始:我们想要比较整个实验组和对照组的收入分配。我们首先探索可视化方法，然后是统计方法。...在 x 轴（收入）的每个点，我们绘制具有相等或更低值的数据点的百分比。...首先，我们需要使用 percentile 函数计算两组的四分位数。...生成与对照组中收入分布的十分位数相对应的bin，然后如果两个分布相同，我计算实验组中每个bin中的预期观察数。...由于我们使用对照组中收入分布的十分位数生成了 bin，因此我们预计处理组中每个 bin 的观察数在各个 bin 之间是相同的。检验统计量渐近分布为卡方分布。

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Kafka作为消息系统的系统补充

其他策略：轮询、随机等。 consumer与topic关系通常情况下，一个消费者组有多个consumer，并且一个consumer只会属于一个消费者组。...每个partition相当于一个巨型文件被平均分配到多个大小相等segment段数据文件中。...但每个段segment file消息数量不一定相等，这种特性方便老的segment file快速被删除即方便已被消费的消息的清理，提高磁盘利用率。...数值大小为64位，20位数字字符长度，没有数字用0填充，如下： ?...数值最大为64位long大小，19位数字字符长度，没有数字用0填充 3）索引文件存储大量元数据，数据文件存储大量消息，索引文件中元数据指向对应数据文件中message的物理偏移地址 4）segment

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Science | 闻香识分子

与传统的指纹技术（fingerprinting techniques）不同，传统技术在一定键半径范围内为所有分子片段分配相等的权重，而图神经网络可以为气味特定应用优化片段权重。...为了衡量模型的性能，作者将其归一化的预测与归一化的评审员均值评分进行了比较（图2中的A和C）。图2为单一分子的原始评分和预测示例，代表了相对GNN和随机森林（RF）性能以及评审员评分趋势。...这个基准模型仅在41%的分子中超过了中位数的评审员。GNN模型在总体上展现了与人类水平相当的性能。当按气味标签细分性能时，模型在除麝香以外的所有标签中都在人类评审员的分布范围内。...任何一组气味描述符的适用性都对应于将POM坐标投影到与这些描述符相对应的轴上；气味强度（可检测性）对应于该投影的大小，气味相似性对应于不同分子的此类投影之间的距离。...在这里，作者提出并验证了一个基于数据驱动的、高维度的人类嗅觉映射模型。该映射重新呈现了由单一分子引发的气味感知类别的结构和关系。

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如何比较两个或多个分布：从可视化到统计检验的方法总结

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Java实现八种排序算法详解

桶排序基数排序(Radix Sort)

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