Báo cáo tài liệu vi phạm
Giới thiệu
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Sức khỏe - Y tế
Văn bản luật
Nông Lâm Ngư
Kỹ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
THỊ TRƯỜNG NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Tìm
Danh mục
Kinh doanh - Marketing
Kinh tế quản lý
Biểu mẫu - Văn bản
Tài chính - Ngân hàng
Công nghệ thông tin
Tiếng anh ngoại ngữ
Kĩ thuật công nghệ
Khoa học tự nhiên
Khoa học xã hội
Văn hóa nghệ thuật
Y tế sức khỏe
Văn bản luật
Nông lâm ngư
Kĩ năng mềm
Luận văn - Báo cáo
Giải trí - Thư giãn
Tài liệu phổ thông
Văn mẫu
NGÀNH HÀNG
NÔNG NGHIỆP, THỰC PHẨM
Gạo
Rau hoa quả
Nông sản khác
Sữa và sản phẩm
Thịt và sản phẩm
Dầu thực vật
Thủy sản
Thức ăn chăn nuôi, vật tư nông nghiệp
CÔNG NGHIỆP
Dệt may
Dược phẩm, Thiết bị y tế
Máy móc, thiết bị, phụ tùng
Nhựa - Hóa chất
Phân bón
Sản phẩm gỗ, Hàng thủ công mỹ nghệ
Sắt, thép
Ô tô và linh kiện
Xăng dầu
DỊCH VỤ
Logistics
Tài chính-Ngân hàng
NGHIÊN CỨU THỊ TRƯỜNG
Hoa Kỳ
Nhật Bản
Trung Quốc
Hàn Quốc
Châu Âu
ASEAN
BẢN TIN
Bản tin Thị trường hàng ngày
Bản tin Thị trường và dự báo tháng
Bản tin Thị trường giá cả vật tư
Thông tin
Tài liệu Xanh là gì
Điều khoản sử dụng
Chính sách bảo mật
0
Trang chủ
Công Nghệ Thông Tin
Kỹ thuật lập trình
Lecture note Data visualization - Chapter 17
Đang chuẩn bị liên kết để tải về tài liệu:
Lecture note Data visualization - Chapter 17
Tuyết Nhi
92
34
pptx
Không đóng trình duyệt đến khi xuất hiện nút TẢI XUỐNG
Tải xuống
The main contents of the chapter consist of the following: Remaining part of maximum contiguous subsequence sum problem, general big-oh rule, running time of algorithm. | Lecture 17 Recap Remaining Part of Maximum Contiguous Subsequence Sum Problem General Big-Oh Rule Big-Oh Big-Omega Big-Theta Little-Oh Running Time of Algorithm Running Time of Cubic Algorithm Assume that the running time is reasonably approximated by T(N) = cConsequently, T(10N) =c Mathematical manipulation yields Thus the running time of a cubic program increases by a factor of 1000 when the amount of input is increased by a factor of 10 This relationship is roughly confirmed by the increase in running time from N = 100 to 1000 We do not expect an exact answer-just a reasonable approximation We would also expect that for N = 10,000, the running time would increase another 1000- fold The result would be that a cubic algorithm requires roughly 35 minutes of computation time In general, if the amount of input increases by a factor of f, the cubic algorithm's running time increases by a factor of Running Time of Quadratic Algorithm Assume that T(N) = c. It follows that T(1ON)=c. When . | Lecture 17 Recap Remaining Part of Maximum Contiguous Subsequence Sum Problem General Big-Oh Rule Big-Oh Big-Omega Big-Theta Little-Oh Running Time of Algorithm Running Time of Cubic Algorithm Assume that the running time is reasonably approximated by T(N) = cConsequently, T(10N) =c Mathematical manipulation yields Thus the running time of a cubic program increases by a factor of 1000 when the amount of input is increased by a factor of 10 This relationship is roughly confirmed by the increase in running time from N = 100 to 1000 We do not expect an exact answer-just a reasonable approximation We would also expect that for N = 10,000, the running time would increase another 1000- fold The result would be that a cubic algorithm requires roughly 35 minutes of computation time In general, if the amount of input increases by a factor of f, the cubic algorithm's running time increases by a factor of Running Time of Quadratic Algorithm Assume that T(N) = c. It follows that T(1ON)=c. When we expand, we obtain So when the input size increases by a factor of 10, the running time of a quadratic program increases by a factor of approximately 100 In general, an -fold increase in input size yields an -fold increase in running time for a quadratic algorithm Running Time of Linear Algorithm A similar calculation shows that a 10-fold increase in input size results in a 10-fold increase in running time This relationship has been confirmed experimentally For a linear program the term sufficiently large means a somewhat higher input size than for the other programs The reason is that of the overhead of 0.000003 sec is used in all cases For a linear program, this term is still significant for moderate input sizes 5 Running Time of Logarithmic Terms When an O(N log N) algorithm is presented with 10 times as much input, the running time increases by a factor slightly larger than 10. Specifically, we have T(10N)= c(10N)log(10N) When we expand, we obtain T(10N) = 10cN log (10N) = 10cN .
TÀI LIỆU LIÊN QUAN
Lecture note Data visualization - Chapter 1: Introduction to Data Visualization
Lecture note Data visualization - Chapter 1
Lecture note Data visualization - Chapter 2
Lecture note Data visualization - Chapter 3
Lecture note Data visualization - Chapter 4
Lecture note Data visualization - Chapter 5
Lecture note Data visualization - Chapter 6
Lecture note Data visualization - Chapter 7
Lecture note Data visualization - Chapter 8
Lecture note Data visualization - Chapter 9
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.