Questions tagged «counting»

我的母亲正在学习一些在线课程，以便成为一名图书馆员，在此课程中，他们涵盖布尔搜索，因此他们可以有效地搜索数据库，但是，她遇到了一个听起来像这样的问题： 搜索“ x OR y”将产生105,000次点击，而仅搜索x将产生80 000次点击，仅搜索y将获得35000次点击。当组合的单个搜索给出115,000次点击时，为什么搜索“ x OR y”给出105,000次点击？ 对我来说，这听起来很奇怪，所以我自己用培根和三明治一词进行了测试。 仅培根产生了1.79亿个结果 仅三明治生产了3.12亿个结果 培根或三明治给出了491,000,000的结果 但对我来说加起来：1.79亿（培根）+ 3.12亿（三明治）= 4.91亿（培根或三明治） 为什么OR查询的命中次数少于两个查询的总和？

29 sets  counting 

维基百科以及我发现的其他来源都将C的void类型列为单位类型，而不是空类型。我觉得这很混乱，因为在我看来，它void更适合于空/底类型的定义。 void据我所知，没有价值观存在。 返回类型为void的函数指定该函数不返回任何内容，因此只能执行某些副作用。 类型的指针void*是所有其他指针类型的子类型。同样，void*在C中进行来回转换是隐式的。 我不确定最后一点是否可以作为void空类型的参数，void*或多或少是与无关的特例void。 另一方面，void它本身不是所有其他类型的子类型，据我所知，这是将类型作为底部类型的要求。

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众所周知，2-SAT在P中。但是，对给定的2-SAT公式即＃2-SAT的解数进行计数似乎是＃P-hard的，这似乎很有趣。也就是说，我们有一个问题的例子，对于这个问题来说，决策很容易，但是很难计数。 但是考虑一个任意的NP完全问题（比如3-COL）。我们可以立即说一下其计数变体的硬度吗？ 我真正要问的是：为什么我们需要另一个证明来显示硬决策问题的计数变体也是＃P-hard？（有时您会看到简化的缩减，从而保留了解决方案的数量，依此类推）。我的意思是说，如果计数问题很容易，您也可以自动解决决策问题！那么怎么可能不难呢？（好的，也许很难，但是我不确定对硬的定义是什么）。

14 complexity-theory  counting 

让是被称为是一些计数问题＃ -完全。ΠΠ\PiPPP 是否暗示是硬的（即，除非否则不存在用于该问题的PTAS）？ΠΠ\Pi一个PXAPXAPXP= NPP=NPP=NP

11 complexity-theory  complexity-classes  approximation  counting 

给定布尔矩阵X，令0项代表海洋，1项代表陆地。将一个岛定义为垂直或水平（但不是对角线）相邻的1个条目。n × 米ñ×米n \times mXX\mathrm X0001个1个11个1个1 最初的问题是计算给定矩阵中的孤岛数量。作者描述了一个递归解（内存）。O（n米）Ø（ñ米）\mathcal{O}(nm) 但是我没有尝试找到一种流式处理（从左到右，然后向下到下一行）的解决方案，该解决方案可以动态地计算具有或O（n ）或O（n + m ）内存的岛（没有限制）时间复杂度）。那可能吗？如果没有，我该如何证明？O（米）Ø（米）\mathcal{O}(m)O（n）Ø（ñ）\mathcal{O}(n)O（n+m）Ø（ñ+米）\mathcal{O}(n+m) 该count功能某些输入的预期输出的一些示例： Ç Ò ù Ñ 吨⎛⎝⎜010111010⎞⎠⎟= 1 ; Ç Ò ù Ñ 吨⎛⎝⎜101010101⎞⎠⎟= 5 ; Ç Ò ù Ñ 吨⎛⎝⎜111101111⎞⎠⎟= 1 ;CØüñŤ（010111010）=1个;CØüñŤ（101010101）=5;CØüñŤ（111101111）=1个; count\begin{pmatrix} 010\\ 111\\ 010\\ \end{pmatrix} = 1; % count\begin{pmatrix} 101\\ 010\\ 101\\ \end{pmatrix} = 5; % …

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