小于比较的频率算法 - 腾讯云开发者社区 - 腾讯云

开发者社区

文档建议反馈控制台

最新优惠活动

文章/答案/技术大牛

发布

排序算法的比较

排序算法的比较从时间复杂度上来看简单选择排序、直接插入排序和冒泡排序平均情况下的时间复杂度都为O（n^2），且实现过程也较为简单，但直接插入排序和冒泡排序最好情况下的时间复杂度的时间复杂度可以达到...希尔排序作为插入排序的拓展，对较大规模的排序都可以达到很高的效率，但目前未得出其精确的渐近时间。堆排序利用了一种称为堆的数据结构，可在线性时间内完成建堆。且在O（nlog2n）内完成排序过程。...快速排序基于分治的思想，虽然最坏情况下快速排序时间会达到O(n ^ 2),但快速排序平均性能可以达到O（nlog2n），在实际应用中常常优于其他排序算法。...归并排序同样基于分治的思想，但由于其分割子序列与初始序列的排序无关，因此它的最好、最坏和平均时间复杂度均为O(nlog2n)。...2路归并排序在合并操作中需要借助较多的辅助空间用于元素复制，大小为O(n)，虽然有方法能克服这个缺点，但其代价是算法会很复杂而且时间复杂度会增加。

8633 0

【音频处理】音高与频率对照表 ( 音符频率算法 )

文章目一、音名与音高值对照表二、频率计算算法三、获得音频后如何准确获取该音频的频率一、音名与音高值对照表 ---- 中央 C 音符音高 60 , 声音频率为 262 Hz , 也就是主频率每秒钟震动...262 次 ; 二、频率计算算法 ---- 使用如下 Java 代码可以计算出 0 ~ 127 音符的频率 : public class Client { public static...Hz 音高 8 对应的频率为 12.978271799373285 Hz 音高 9 对应的频率为 13.75 Hz 音高 10 对应的频率为 14.56761754744031 Hz 音高 11 对应的频率为...Hz 音高 33 对应的频率为 55.0 Hz 音高 34 对应的频率为 58.27047018976124 Hz 音高 35 对应的频率为 61.7354126570155 Hz 音高 36 对应的频率为...Hz 音高 67 对应的频率为 391.9954359817492 Hz 音高 68 对应的频率为 415.3046975799452 Hz 音高 69 对应的频率为 440.0 Hz 音高 70 对应的频率为

5.6K3 0

您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

Lanczos算法求自振频率

,q（q是欲求频率阶数），下列公式可形成一组关于质量矩阵M正则化得向量x1、x2、...xq 因此，矩阵Tq的特征值与Kφ= λMφ的特征值互为倒数关系。...点击这里查看Householder变换当q算法可得出精确的低阶频率结果。...实际应用的Lanczos算法都是在上述基本算法基础上改进的。...，与ANSYS计算结果一致，而第四阶及以后频率的误差较大。...这是算法本身的局限性。

1.9K4 0

排序算法比较

1、稳定性选择排序、快速排序、希尔排序、堆排序不是稳定的排序算法，冒泡排序、插入排序、归并排序和基数排序是稳定的排序算法。 2、研究排序算法的稳定性有何意义？　　...注意是相邻的两个元素进行比较，而且是否需要交换也发生在这两个元素之间。所以，如果两个元素相等，我想你是不会再无聊地把它们俩再交换一下。...比较拗口，举个例子：序列5 8 5 2 9，我们知道第一趟选择第1个元素5会与2进行交换，那么原序列中两个5的相对先后顺序也就被破坏了。所以选择排序不是一个稳定的排序算法。...比较是从有序序列的末尾开始，也就是把待插入的元素和已经有序的最大者开始比起，如果比它大则直接插入在其后面。否则一直往前找直到找到它该插入的位置。...所以shell排序是不稳定的排序算法。（8）堆排序我们知道堆的结构是节点i的孩子为2i和2i+1节点，大顶堆要求父节点大于等于其2个子节点，小顶堆要求父节点小于等于其2个子节点。

5112 0

【Python】面向对象 ④ ( 魔术方法 - 类内置方法 | `str` 字符串魔术方法 | 小于符号比较魔术方法 | 实现 `lt` 小于符号比较方法后也可以进行大于比较 )

, 常用于为成员变量赋值 ; __str__(self) : 相当于 Java 中的 toString 方法 ; __lt__(self, other) : 小于比较操作 , 返回一个布尔值 ; __...le__(self, other) : 小于等于比较操作 , 返回一个布尔值 ; __eq__(self, other) : 等于比较操作 , 返回一个布尔值 ; Python 中为类定义了几十个魔术方法...---- 1、实例对象之间直接进行小于比较会报错创建同一个类的 2 个实例对象 , 对比对象 A 是否小于对象 B , 会直接报错 : TypeError: '小于符号比较方法 , 下面实际比较的是 age 字段 ; def __lt__(self, other): return self.age 的大于比较 , 发现大于比较也是可以进行的 ; 代码示例 : """ 面向对象代码示例 """ class Student: def __init

2441 0

排序算法比较

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。利用随机函数产生30000个随机整数，利用插入排序、起泡排序、选择排序、快速排序、堆排序、归并排序等排序方法进行排序，并统计每一种排序上机所花费的时间。...// 排序算法比较 #include #include #include #define numcnt 40000 // 30000时，有的对比不出来...ii=i-1; while(ii>=0&&temp<a[ii]) { a[ii+1]=a[ii]; //将大的元素往前放...j++;//j为较大的记录的下标 if(rc>a[j]) break; a[s]=a[j];s=j; } a[s]=rc;//插入 } void Heap_Sort...+ 1; right_high = high; for(k=0; left_low比较两个指针所指向的元素

3691 0

7.6.1 内部排序算法的比较

各种内部算法的比较及应用基于四个因素进行对比：时间复杂度，空间复杂度，算法的稳定性，算法的过程特征。...一、从时间复杂度看 1、简单选择排序、直接插入排序和冒泡排序的平均情况下的时间复杂度都为O(n^2)，并且实现过程比较简单，但直接插入排序和冒泡排序在最好的情况下时间复杂度可以达到O(n)。...而且简单选择排序则与序列的初始状态无关。 2、希尔排序作为插入排序的拓展，对较大规模的排序都可以达到很高的效率，但目前未得出其精确的渐进时间。...4、快速排序时基于分治的思想，虽然在最坏的情况下快速排序时间会达到O(n^2)，但快速排序的平均性能可以达到O(nlog2n)，在实际应用中，常常优于其他排序算法。...三、从过程特性来看冒泡排序和堆排序每次循环后能产生当前的最大值和最小值快速排序一次循环就确定一个元素的最终位置算法种类最好情况平均情况最差情况空间复杂度是否稳定直接插入排序 O(n)

7442 0

排序算法的实现与比较

二、冒泡排序基本思想：每次比较两个相邻的元素，如果它们的顺序错误就把它们交换过来。原理：每一趟只能确定将一个数归位。...*/ for(i=1;i<=n;i++) //n个数排序，只用进行n-1趟 { for(j=1;j比较直到最后一个尚未归位的数...而每一趟都需要从第1位开始进行相邻两个数的比较，将较小的一个数放在后面，比较完毕后向后挪一位继续比较下面两个相邻数的大小，重复此步骤，直到最后一个尚未归位的数，已经归位的数则无需再进行比较。...——Donald E.Knuth 三、最常用的排序——快速排序思想：每次排序的时候设置一个基准点，将小于等于基准点的数全部放到基准点的左边，将大于等于基准点的数全部放到基准点的右边。...这样在每次交换的时候就不会像冒泡排序一样只能在相邻的数之间进行交换，交换的距离大得多了。因此总的比较和交换次数就少了。

9398 0

常用的机器学习算法比较

假如你在乎精度（accuracy）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后调整参数确保每个算法达到最优解，最后选择最好的一个。...对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练；对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。...关于随机森林和GBDT等组合算法，参考这篇文章：机器学习-组合算法总结缺点：对outlier比较敏感 ---- 6.SVM支持向量机高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分...第一，如果样本数量小于特征数，那么就没必要选择非线性核，简单的使用线性核就可以了；第二，如果样本数量大于特征数目，这时可以使用非线性核，将样本映射到更高维度，一般可以得到更好的结果；...算法选择参考之前翻译过一些国外的文章，有一篇文章中给出了一个简单的算法选择技巧：首当其冲应该选择的就是逻辑回归，如果它的效果不怎么样，那么可以将它的结果作为基准来参考，在基础上与其他算法进行比较

3672 0

前端算法-基本排序算法比较

基本排序算法　　这里主要介绍的基本排序算法主要包括: 冒泡排序,选择排序,插入排序,之后的文章会介绍希尔排序,快速排序等高级排序算法, 文章后面会对这几个算法进行性能比较....基本排序算法的核心思想是对一组数据按照一定的顺序重新排列. 重新排列主要就是嵌套的for循环. 外循环会遍历数组每一项,内循环进行元素的比较....注: 文中都以实现升序排序为例: 1.冒泡排序　　冒泡排序是最慢的排序算法之一, 也是最容易实现的排序算法.使用这种算法进行排序时,数据值会像气泡一样从数组的一端漂浮到另一端,所以称之为冒泡排序.假设要对数组按照升序排列...,如果该元素大于这个元素,就将该元素移动到下一个位置,然后继续向前进行比较,直到找到小于或者等于该元素的位置,将该元素插入到这个位置后.重复这个步骤直到排序完成....preIndex--; } arr[preIndex + 1] = current; } return arr; } 4.基本排序算法的性能比较

90413 0

机器学习算法比较

假如你在乎精度（accuracy）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后调整参数确保每个算法达到最优解，最后选择最好的一个。...优点：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练；对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。...关于随机森林和GBDT等组合算法，参考这篇文章：机器学习-组合算法总结缺点：对outlier比较敏感 ---- 6.SVM支持向量机高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分...；对缺失数据敏感；对于核的选择也是有技巧的（libsvm中自带了四种核函数：线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核）：第一，如果样本数量小于特征数，那么就没必要选择非线性核，简单的使用线性核就可以了...算法选择参考之前翻译过一些国外的文章，有一篇文章中给出了一个简单的算法选择技巧：首当其冲应该选择的就是逻辑回归，如果它的效果不怎么样，那么可以将它的结果作为基准来参考，在基础上与其他算法进行比较；

5689 0

常见排序算法比较

排序算法比较图片如何分析一个排序算法？可以从以下三个方面分析排序算法:1、时间效率这里所谓的实践效率就是时间复杂度。复杂度描述的是算法执行时间（或占用空间）与数据规模的增长关系。...对于时间复杂度的分析，要把最好时间复杂度、最坏时间复杂度、平均时间复杂度分析出来，分别对应了排序算法的最好排序情况、最坏排序情况以及平均排序效率。...2、空间消耗所谓的空间消耗对应的是空间复杂度，在排序算法中需要开辟的额外内存空间是多少。如果空间复杂度为 O(1)，此时该排序叫做原地排序。...注意：是额外的内存空间，存储排序数据消耗的空间不计。3 、稳定性算法的稳定性虽然我们之前接触的很少，但是稳定性也是衡量一个排序算法的重要标准。什么是稳定排序呢？...常见排序算法分类图片常见排序算法比较：图片参考资料十大经典排序算法动图演示菜鸟教程——经典排序算法

4624 0

机器学习算法比较

假如你在乎精度（accuracy）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后调整参数确保每个算法达到最优解，最后选择最好的一个。...优点：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练；对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。...关于随机森林和GBDT等组合算法，参考这篇文章：机器学习-组合算法总结缺点：对outlier比较敏感 6SVM支持向量机高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分...；对缺失数据敏感；对于核的选择也是有技巧的（libsvm中自带了四种核函数：线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核）：第一，如果样本数量小于特征数，那么就没必要选择非线性核，简单的使用线性核就可以了...算法选择参考之前翻译过一些国外的文章，有一篇文章中给出了一个简单的算法选择技巧： 1、首当其冲应该选择的就是逻辑回归，如果它的效果不怎么样，那么可以将它的结果作为基准来参考，在基础上与其他算法进行比较

5963 0

机器学习算法比较

机器学习算法对比本文中对几种常见的机器学习算法进行了总结，主要是监督学习和非监督学习的算法对比： KNN 聚类和降维决策树和随机森林 ?...K近邻-KNN（有监督）算法思想物以类聚，给定一个训练数据集，对于新输入的实例，在训练集数据中找出和该实例最邻近的k个实例，算法的具体步骤为：算距离：给定测试对象，计算它与训练集中的每个对象的距离...算法接受一个未标记的数据集，然后将数据聚类成不同的组。...算法主要是分类：聚类的目的是将相似的东西放在一起，通过计算样本间和群体间距离得到主要算法包含：K-Means、层次聚类等无监督学习算法聚类：K-Means 降维：PCA 主成分分析-PCA PCA...决策树基本算法决策树的生成是一个递归过程重点是第8行：最优属性的选择；分支节点所包含的样本尽可能的是属于一个类别，节点的“纯度”要高 3种算法信息熵越小，数据集的纯度越大 ID3：基于信息增益来选择

4051 0

聚类算法比较

]) connectivity=kneighbors_graph(X,n_neighbors=params['n_neighbors'],include_self=False) #对称的连通性...().transAxes,size=15, horizontalalignment='right') plot_num+=1 plt.show() 算法...：聚类算法比较是包括MiniBatchKMeans、AP聚类、MeanShift、谱聚类、Ward聚类、层次聚类、DBSCAN聚类、Birch聚类和高斯混合模型聚类算法的参数被优化到最佳聚类的结果比较。

5813 0

机器学习算法比较

假如你在乎精度（accuracy）的话，最好的方法就是通过交叉验证（cross-validation）对各个算法一个个地进行测试，进行比较，然后调整参数确保每个算法达到最优解，最后选择最好的一个。...优点：朴素贝叶斯模型发源于古典数学理论，有着坚实的数学基础，以及稳定的分类效率。对小规模的数据表现很好，能个处理多分类任务，适合增量式训练；对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。...关于随机森林和GBDT等组合算法，参考这篇文章：机器学习-组合算法总结缺点：对outlier比较敏感 6、SVM支持向量机高准确率，为避免过拟合提供了很好的理论保证，而且就算数据在原特征空间线性不可分...；对缺失数据敏感；对于核的选择也是有技巧的（libsvm中自带了四种核函数：线性核、多项式核、RBF以及sigmoid核）：第一，如果样本数量小于特征数，那么就没必要选择非线性核，简单的使用线性核就可以了...算法选择参考之前翻译过一些国外的文章，有一篇文章中给出了一个简单的算法选择技巧： 1、首当其冲应该选择的就是逻辑回归，如果它的效果不怎么样，那么可以将它的结果作为基准来参考，在基础上与其他算法进行比较

81112 0

d=λ20 孔洞的频率（截止频率）

根据公式 d=λ/20d = \lambda / 20d=λ/20，我们可以计算电磁波可以显著通过孔洞的频率（截止频率）。...以下是具体的步骤： 1、公式：λ=fc，其中： λ 是波长，c 是光速（约 3×10^8米/秒），f 是频率。...2、孔洞尺寸与波长关系：d=λ/20，将 λ 替换为 c\f： d=c/20f 3、求解截止频率：将孔洞的直径 d带入公式并求解f： f=c/20d 对于孔洞直径 d=0.01 米（1厘米），代入公式...：因此，对于直径为1厘米的五边形孔，其截止频率约为1.5 GHz。...这意味着频率高于1.5 GHz 的电磁波将能够显著通过该孔洞，而低于此频率的电磁波将被大部分阻挡。

1151 0

初练算法，比较算法之美

作为一名coder，算法不仅要会懂会写，在保证结果正确的同时，还要求性能足够高，才称得上优秀的算法。...本文比较了本人用 golang 初练算法的一些demo，以期不断进步，假以时日，写出更好的算法。 1. 求众数（在数组中出现次数大于 n/2 的元素） a....只出现一次的数字 a....，反思自己怎么没有想到用 golang 自带的排序函数 : ( 所以做事情之前要先想到是否别人已经有造好的轮子（当然轮子要是已经被广泛认可的）可用，站在巨人的肩膀上才能走的更远。...小结：从以上例子看出，在写算法，我目前的思路总是想着循环嵌套去实现，虽然能计算出正确的结果，但性能很低，所以需要不断学习别人优秀的算法思路，不断动手练习，期望以后也可以随手写出优秀的算法。

2521 0

多种分类算法的性能比较

特别是,现实生活中的许多实例数据的各个特征与回归目标之间,绝大多数不能保证严格的线性关系。...y = column_or_1d(y, warn=True) 性能评估就不同核函数配置下的支持向量机回归模型在测试集上的回归性能做出评估，通过三组性能测评我们发现,不同配置下的模型在相同测试集上,存在着非常大的性能差异...的性能表现。...缺点:①正是因为树模型可以解决复杂的非线性拟合问题,所以更加容易因为模型搭建过于复杂而丧失对新数据预测的精度(泛化力);②树模型从上至下的预测流程会因为数据细微的更改而发生较大的结构变化,因此预测稳定性较差...;③依托训练数据构建最佳的树模型是NP难问题，即在有限时间内无法找到最优解的问题,因此我们所使用类似贪婪算法的解法只能找到一些次优解,这也是为什么我们经常借助集成模型,在多个次优解中寻觅更高的模型性能。

2.5K1 0

几种监督式学习算法的比较

日前他撰文谈及了几种监督式学习算法的比较，值得一看。以下为正文：我所讲授的数据科学课程涵盖了该领域大部分内容，但尤其关注机器学习（machine learning）。...我给他们一张空白的表格，列出所讲的监督式学习算法，让学生从几个不同维度对这些算法进行比较。我在网上找到了这样的表格，自己先弄一张再说！下面就是，一起看看： ?...这张表格是集鄙人经验与研究的产物，在任何这些算法的领域，我都称不上是专家。如果你有能够改进表格的建议，给我留言哟！是否在我的这些评估中存在误导或错误？（当然啦，有些比较维度本身就带有主观性。）...是否存在应该添加到表格中的其他“重要的”对比维度？是否还有其他你希望加入到这张表格的算法？（目前，表格中只有我所讲授的算法。）...我意识到每种算法的特征及相应的评价都可以基于数据的具体情况（以及数据的调优程度）发生变化。因此有人会认为试图做“客观”的比较是欠考虑的。

8886 0

点击加载更多

扫码

添加站长进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

活动推荐

运营活动

活动名称

广告关闭