Questions tagged «algorithm-design»

几年前，MapReduce被誉为分布式编程的革命。也有批评家但总的来说是热心的炒作。它甚至获得了专利！[1] 这个名字让人联想到的map和reduce函数式编程，但是当我阅读（维基百科） 映射步骤：主节点获取输入，将其分为较小的子问题，然后将其分配给工作节点。辅助节点可以依次再次执行此操作，从而导致多层树结构。工作节点处理较小的问题，并将答案传递回其主节点。 减少步骤：主节点然后收集所有子问题的答案，并以某种方式将它们组合起来以形成输出-最初试图解决的问题的答案。 或[2] MAP的内部原理： MAP将输入值分割为多个单词。MAP旨在将输入的每个给定键/值对与潜在的许多中间键/值对相关联。 REDUCE的内部要素： [REDUCE]执行命令式聚合（例如，减少）：采用许多值，并将其减少为单个值。 我忍不住想：这是分而治之（在Mergesort的意义上），简单明了！那么，MapReduce中是否存在（概念上的）新颖性，还是只是在某些情况下有用的旧思想的新实现？ 美国专利7,650,331：“有效进行大规模数据处理的系统和方法”（2010） Google的MapReduce编程模型 -R.Lämmel（2007）重新审视

67 algorithms  distributed-systems  parallel-computing  algorithm-design 

抱歉，这个问题听起来很愚蠢。 据我所知，使用动态编程构建算法的工作方式如下： 将问题表达为递归关系； 通过备忘或自下而上的方法来实现递归关系。 据我所知，我已经说了有关动态编程的一切。我的意思是：动态编程不会提供工具/规则/方法/定理来表达递归关系，也不会将其转化为代码。 那么，动态编程有什么特别之处呢？除了解决某些问题的模糊方法之外，它还能给您带来什么？

33 algorithms  dynamic-programming  algorithm-design 

假设我们有一个组的Ñ编码器。S={a1,a2,a3,…,aN}S={a1,a2,a3,…,aN}S = \{ a_1,a_2,a_3,\ldots , a_N \}NNN 到目前为止，每个编码员都具有等级和金牌数量E i。RiRiR_iEiEiE_i 一家软件公司希望恰好雇用三个编码员来开发应用程序。 为了聘请三位编码员，他们制定了以下策略： 他们首先以等级升序和金牌降序排列编码器。 他们从这个排列好的列表中选择三个中间编码器。例如，如果排列的列表是它们选择（a 2，a 3，a 1）编码器。(a5,a2,a3,a1,a4)(a5,a2,a3,a1,a4)(a_5,a_2,a_3,a_1,a_4)(a2,a3,a1)(a2,a3,a1)(a_2,a_3,a_1) 现在，我们必须通过为此任务编写程序来帮助公司。 输入： 第一行包含，即编码器的数量。NNN 然后，第二行包含收视的我个编码器。RiRiR_iiii 第三行包含 iii个编码器。 输出： 仅显示一行，其中包含公司将选择的三个编码器获得的金牌总数。

14 algorithms  algorithm-design 

最近在算法面试中有人问我这个问题，但未能解决。 给定两个值N和M，您必须计算长度为N的排列数目（使用1到N的数字），以使排列中任何数字与其排列中的位置之间的绝对差不等于M. 示例-如果N = 3且M = 1，则1 2 3和3 2 1是有效的排列，但1 3 2无效，因为数字3位于位置2且它们的差为=M。 我尝试了NxM动态编程，但没有形成不计入重复次数的重复发生。

13 algorithms  permutations  algorithm-design 

动态编程可以减少执行递归算法所需的时间。我知道动态编程可以帮助减少算法的时间复杂度。是否存在这样的一般条件，即如果递归算法得到满足，是否意味着使用动态编程会降低算法的时间复杂度？什么时候应该使用动态编程？

13 algorithms  dynamic-programming  efficiency  algorithm-design 

给定自然数的数组，其中为常数，我想用以下形式的查询回答：“在索引和索引之间的数组中出现了多少次 “？一种1个，... ，一ña1,…,ana_1,\ldots,a_n≤ ķ≤k\leq kķkkO （1 ）O(1)O(1)米mm一世iiĴjj 数组应在线性时间内进行预处理。特别是我想知道范围最小查询是否减少。 如果并且您要查询间隔内的个数，则等效于RMQ 。这样我们就可以使用它了。由于SE的限制，我无法回答自己的问题。k = 1k=1k=1

11 algorithms  arrays  algorithm-design