(小顺序统计量)要在n个数中选出第i个顺序统计量,SELECT在最坏情况下需要的比较次数T(n)满足T(n)=。但是,隐含在记号中的常数项是非常大的,当i相对n来说很小时,我们可以实现一个不同的算法,它以SELECT作为子程序,但在最坏情况下所做的比较次数更少。 a.设计一个能用Ui(n)次比较在n个元素中找出第i小元素的算法,其中,                                        (提示:从个不相交对的两两比较开始,然后对由每对中的较小的元素构成的集合进行递归。) b.证明:如果i<n/2,则有Ui(n)=n+O(T(2i)lg(n/i))。 c.证明:如果i是小于n/2的常数,则有Ui(n)=n+O(lgn)。 d.证明:如果对所有有i=n/k,则Ui(n)=n+O(T(2n/k)lgk)。 SELECT算法的思想是要保证对数组的划分是个好的划分,对PARTITION过程进行了修改。现在通过SELECT算法来确定n个元素的输入数组中的第i小的元素,具体操作步骤如下: (1)将输入数组的n个元素划分为n/5(上取整)组,每组5个元素,且至多只有一个组有剩下的n%5个元素组成。 (2)寻找每个组织中中位数。首先对每组中的元素(至多为5个)进行插入排序,然后从排序后的序列中选择出中位数。 (3)对第2步中找出的n/5(上取整)个中位数,递归调用SELECT以找出其中位数x。(如果是偶数去下中位数) (4)调用PARTITION过程,按照中位数x对输入数组进行划分。确定中位数x的位置k。 (5)如果i=k,则返回x。否则,如果i<k,则在地区间递归调用SELECT以找出第i小的元素,若干i>k,则在高区找第(i-k)个最小元素。

区块链毕设网qklbishe.com为您提供问题的解答

(小顺序统计量)要在n个数中选出第i个顺序统计量,SELECT在最坏情况下需要的比较次数T(n)满足T(n)=(小顺序统计量)要在n个数中选出第i个顺序统计量,SELECT在最坏情况下需要的比较次数T(n)满足T(n)=。但是,隐含在记号中的常数项是非常大的,当i相对n来说很小时,我们可以实现一个不同的算法,它以SELECT作为子程序,但在最坏情况下所做的比较次数更少。    a.设计一个能用Ui(n)次比较在n个元素中找出第i小元素的算法,其中,                                              (提示:从个不相交对的两两比较开始,然后对由每对中的较小的元素构成的集合进行递归。)    b.证明:如果i&lt;n/2,则有Ui(n)=n+O(T(2i)lg(n/i))。    c.证明:如果i是小于n/2的常数,则有Ui(n)=n+O(lgn)。    d.证明:如果对所有有i=n/k,则Ui(n)=n+O(T(2n/k)lgk)。          SELECT算法的思想是要保证对数组的划分是个好的划分,对PARTITION过程进行了修改。现在通过SELECT算法来确定n个元素的输入数组中的第i小的元素,具体操作步骤如下:    (1)将输入数组的n个元素划分为n/5(上取整)组,每组5个元素,且至多只有一个组有剩下的n%5个元素组成。    (2)寻找每个组织中中位数。首先对每组中的元素(至多为5个)进行插入排序,然后从排序后的序列中选择出中位数。    (3)对第2步中找出的n/5(上取整)个中位数,递归调用SELECT以找出其中位数x。(如果是偶数去下中位数)    (4)调用PARTITION过程,按照中位数x对输入数组进行划分。确定中位数x的位置k。    (5)如果i=k,则返回x。否则,如果i&lt;k,则在地区间递归调用SELECT以找出第i小的元素,若干i&gt;k,则在高区找第(i-k)个最小元素。。但是,隐含在(小顺序统计量)要在n个数中选出第i个顺序统计量,SELECT在最坏情况下需要的比较次数T(n)满足T(n)=。但是,隐含在记号中的常数项是非常大的,当i相对n来说很小时,我们可以实现一个不同的算法,它以SELECT作为子程序,但在最坏情况下所做的比较次数更少。    a.设计一个能用Ui(n)次比较在n个元素中找出第i小元素的算法,其中,                                              (提示:从个不相交对的两两比较开始,然后对由每对中的较小的元素构成的集合进行递归。)    b.证明:如果i&lt;n/2,则有Ui(n)=n+O(T(2i)lg(n/i))。    c.证明:如果i是小于n/2的常数,则有Ui(n)=n+O(lgn)。    d.证明:如果对所有有i=n/k,则Ui(n)=n+O(T(2n/k)lgk)。          SELECT算法的思想是要保证对数组的划分是个好的划分,对PARTITION过程进行了修改。现在通过SELECT算法来确定n个元素的输入数组中的第i小的元素,具体操作步骤如下:    (1)将输入数组的n个元素划分为n/5(上取整)组,每组5个元素,且至多只有一个组有剩下的n%5个元素组成。    (2)寻找每个组织中中位数。首先对每组中的元素(至多为5个)进行插入排序,然后从排序后的序列中选择出中位数。    (3)对第2步中找出的n/5(上取整)个中位数,递归调用SELECT以找出其中位数x。(如果是偶数去下中位数)    (4)调用PARTITION过程,按照中位数x对输入数组进行划分。确定中位数x的位置k。    (5)如果i=k,则返回x。否则,如果i&lt;k,则在地区间递归调用SELECT以找出第i小的元素,若干i&gt;k,则在高区找第(i-k)个最小元素。记号中的常数项是非常大的,当i相对n来说很小时,我们可以实现一个不同的算法,它以SELECT作为子程序,但在最坏情况下所做的比较次数更少。
a.设计一个能用Ui(n)次比较在n个元素中找出第i小元素的算法,其中,
                                      (小顺序统计量)要在n个数中选出第i个顺序统计量,SELECT在最坏情况下需要的比较次数T(n)满足T(n)=。但是,隐含在记号中的常数项是非常大的,当i相对n来说很小时,我们可以实现一个不同的算法,它以SELECT作为子程序,但在最坏情况下所做的比较次数更少。    a.设计一个能用Ui(n)次比较在n个元素中找出第i小元素的算法,其中,                                              (提示:从个不相交对的两两比较开始,然后对由每对中的较小的元素构成的集合进行递归。)    b.证明:如果i&lt;n/2,则有Ui(n)=n+O(T(2i)lg(n/i))。    c.证明:如果i是小于n/2的常数,则有Ui(n)=n+O(lgn)。    d.证明:如果对所有有i=n/k,则Ui(n)=n+O(T(2n/k)lgk)。          SELECT算法的思想是要保证对数组的划分是个好的划分,对PARTITION过程进行了修改。现在通过SELECT算法来确定n个元素的输入数组中的第i小的元素,具体操作步骤如下:    (1)将输入数组的n个元素划分为n/5(上取整)组,每组5个元素,且至多只有一个组有剩下的n%5个元素组成。    (2)寻找每个组织中中位数。首先对每组中的元素(至多为5个)进行插入排序,然后从排序后的序列中选择出中位数。    (3)对第2步中找出的n/5(上取整)个中位数,递归调用SELECT以找出其中位数x。(如果是偶数去下中位数)    (4)调用PARTITION过程,按照中位数x对输入数组进行划分。确定中位数x的位置k。    (5)如果i=k,则返回x。否则,如果i&lt;k,则在地区间递归调用SELECT以找出第i小的元素,若干i&gt;k,则在高区找第(i-k)个最小元素。
(提示:从(小顺序统计量)要在n个数中选出第i个顺序统计量,SELECT在最坏情况下需要的比较次数T(n)满足T(n)=。但是,隐含在记号中的常数项是非常大的,当i相对n来说很小时,我们可以实现一个不同的算法,它以SELECT作为子程序,但在最坏情况下所做的比较次数更少。    a.设计一个能用Ui(n)次比较在n个元素中找出第i小元素的算法,其中,                                              (提示:从个不相交对的两两比较开始,然后对由每对中的较小的元素构成的集合进行递归。)    b.证明:如果i&lt;n/2,则有Ui(n)=n+O(T(2i)lg(n/i))。    c.证明:如果i是小于n/2的常数,则有Ui(n)=n+O(lgn)。    d.证明:如果对所有有i=n/k,则Ui(n)=n+O(T(2n/k)lgk)。          SELECT算法的思想是要保证对数组的划分是个好的划分,对PARTITION过程进行了修改。现在通过SELECT算法来确定n个元素的输入数组中的第i小的元素,具体操作步骤如下:    (1)将输入数组的n个元素划分为n/5(上取整)组,每组5个元素,且至多只有一个组有剩下的n%5个元素组成。    (2)寻找每个组织中中位数。首先对每组中的元素(至多为5个)进行插入排序,然后从排序后的序列中选择出中位数。    (3)对第2步中找出的n/5(上取整)个中位数,递归调用SELECT以找出其中位数x。(如果是偶数去下中位数)    (4)调用PARTITION过程,按照中位数x对输入数组进行划分。确定中位数x的位置k。    (5)如果i=k,则返回x。否则,如果i&lt;k,则在地区间递归调用SELECT以找出第i小的元素,若干i&gt;k,则在高区找第(i-k)个最小元素。个不相交对的两两比较开始,然后对由每对中的较小的元素构成的集合进行递归。)
b.证明:如果i<n/2,则有Ui(n)=n+O(T(2i)lg(n/i))。
c.证明:如果i是小于n/2的常数,则有Ui(n)=n+O(lgn)。
d.证明:如果对所有(小顺序统计量)要在n个数中选出第i个顺序统计量,SELECT在最坏情况下需要的比较次数T(n)满足T(n)=。但是,隐含在记号中的常数项是非常大的,当i相对n来说很小时,我们可以实现一个不同的算法,它以SELECT作为子程序,但在最坏情况下所做的比较次数更少。    a.设计一个能用Ui(n)次比较在n个元素中找出第i小元素的算法,其中,                                              (提示:从个不相交对的两两比较开始,然后对由每对中的较小的元素构成的集合进行递归。)    b.证明:如果i&lt;n/2,则有Ui(n)=n+O(T(2i)lg(n/i))。    c.证明:如果i是小于n/2的常数,则有Ui(n)=n+O(lgn)。    d.证明:如果对所有有i=n/k,则Ui(n)=n+O(T(2n/k)lgk)。          SELECT算法的思想是要保证对数组的划分是个好的划分,对PARTITION过程进行了修改。现在通过SELECT算法来确定n个元素的输入数组中的第i小的元素,具体操作步骤如下:    (1)将输入数组的n个元素划分为n/5(上取整)组,每组5个元素,且至多只有一个组有剩下的n%5个元素组成。    (2)寻找每个组织中中位数。首先对每组中的元素(至多为5个)进行插入排序,然后从排序后的序列中选择出中位数。    (3)对第2步中找出的n/5(上取整)个中位数,递归调用SELECT以找出其中位数x。(如果是偶数去下中位数)    (4)调用PARTITION过程,按照中位数x对输入数组进行划分。确定中位数x的位置k。    (5)如果i=k,则返回x。否则,如果i&lt;k,则在地区间递归调用SELECT以找出第i小的元素,若干i&gt;k,则在高区找第(i-k)个最小元素。有i=n/k,则Ui(n)=n+O(T(2n/k)lgk)。
SELECT算法的思想是要保证对数组的划分是个好的划分,对PARTITION过程进行了修改。现在通过SELECT算法来确定n个元素的输入数组中的第i小的元素,具体操作步骤如下:
(1)将输入数组的n个元素划分为n/5(上取整)组,每组5个元素,且至多只有一个组有剩下的n%5个元素组成。
(2)寻找每个组织中中位数。首先对每组中的元素(至多为5个)进行插入排序,然后从排序后的序列中选择出中位数。
(3)对第2步中找出的n/5(上取整)个中位数,递归调用SELECT以找出其中位数x。(如果是偶数去下中位数)
(4)调用PARTITION过程,按照中位数x对输入数组进行划分。确定中位数x的位置k。
(5)如果i=k,则返回x。否则,如果i<k,则在地区间递归调用SELECT以找出第i小的元素,若干i>k,则在高区找第(i-k)个最小元素。
25:48

以上就是关于问题(小顺序统计量)要在n个数中选出第i个顺序统计量,SELECT在最坏情况下需要的比较次数T(n)满足T(n)=。但是,隐含在记号中的常数项是非常大的,当i相对n来说很小时,我们可以实现一个不同的算法,它以SELECT作为子程序,但在最坏情况下所做的比较次数更少。 a.设计一个能用Ui(n)次比较在n个元素中找出第i小元素的算法,其中,                                        (提示:从个不相交对的两两比较开始,然后对由每对中的较小的元素构成的集合进行递归。) b.证明:如果i<n/2,则有Ui(n)=n+O(T(2i)lg(n/i))。 c.证明:如果i是小于n/2的常数,则有Ui(n)=n+O(lgn)。 d.证明:如果对所有有i=n/k,则Ui(n)=n+O(T(2n/k)lgk)。
SELECT算法的思想是要保证对数组的划分是个好的划分,对PARTITION过程进行了修改。现在通过SELECT算法来确定n个元素的输入数组中的第i小的元素,具体操作步骤如下:
(1)将输入数组的n个元素划分为n/5(上取整)组,每组5个元素,且至多只有一个组有剩下的n%5个元素组成。
(2)寻找每个组织中中位数。首先对每组中的元素(至多为5个)进行插入排序,然后从排序后的序列中选择出中位数。
(3)对第2步中找出的n/5(上取整)个中位数,递归调用SELECT以找出其中位数x。(如果是偶数去下中位数)
(4)调用PARTITION过程,按照中位数x对输入数组进行划分。确定中位数x的位置k。
(5)如果i=k,则返回x。否则,如果i<k,则在地区间递归调用SELECT以找出第i小的元素,若干i>k,则在高区找第(i-k)个最小元素。的答案

欢迎关注区块链毕设网-
专业区块链毕业设计成品源码,定制。

区块链NFT链游项目方科学家脚本开发培训

承接区块链项目定制开发

微信:btc9767

QQ :1330797917

TELEGRAM: BTCOK9

承接区块链项目定制开发


qklbishe.com区块链毕设代做网专注|以太坊fabric-计算机|java|毕业设计|代做平台-javagopython毕设 » (小顺序统计量)要在n个数中选出第i个顺序统计量,SELECT在最坏情况下需要的比较次数T(n)满足T(n)=。但是,隐含在记号中的常数项是非常大的,当i相对n来说很小时,我们可以实现一个不同的算法,它以SELECT作为子程序,但在最坏情况下所做的比较次数更少。 a.设计一个能用Ui(n)次比较在n个元素中找出第i小元素的算法,其中,                                        (提示:从个不相交对的两两比较开始,然后对由每对中的较小的元素构成的集合进行递归。) b.证明:如果i<n/2,则有Ui(n)=n+O(T(2i)lg(n/i))。 c.证明:如果i是小于n/2的常数,则有Ui(n)=n+O(lgn)。 d.证明:如果对所有有i=n/k,则Ui(n)=n+O(T(2n/k)lgk)。 SELECT算法的思想是要保证对数组的划分是个好的划分,对PARTITION过程进行了修改。现在通过SELECT算法来确定n个元素的输入数组中的第i小的元素,具体操作步骤如下: (1)将输入数组的n个元素划分为n/5(上取整)组,每组5个元素,且至多只有一个组有剩下的n%5个元素组成。 (2)寻找每个组织中中位数。首先对每组中的元素(至多为5个)进行插入排序,然后从排序后的序列中选择出中位数。 (3)对第2步中找出的n/5(上取整)个中位数,递归调用SELECT以找出其中位数x。(如果是偶数去下中位数) (4)调用PARTITION过程,按照中位数x对输入数组进行划分。确定中位数x的位置k。 (5)如果i=k,则返回x。否则,如果i<k,则在地区间递归调用SELECT以找出第i小的元素,若干i>k,则在高区找第(i-k)个最小元素。