алгоритм выборки sha256

алгоритм выборки что это

Нужен алгоритм выборки по рекурсивной связи. alsov1 (2004-11-09 13:26) [0]. Приветствую Мастера! 9 ноября 2004

Перевод сделан при поддержке сообщества «Библиотека программиста»
Оригинал Визуализация алгоритмов Сила самостоятельного ума сильно переоценена… Настоящая мощь приходит с изобретением внешних вспомогательных средств, способных улучшить познавательные способности.
— Дональд Норман
Визуализация алгоритмов — довольно необычная задача. Чтобы визуализировать алгоритм, мы не можем просто все данные перенести на диаграмму; здесь нет первичного набора данных. Взамен здесь есть логические правила, описывающие поведение. Это может быть причиной, по которой визуализация алгоритмов столь необычна, подобно тому, как дизайнеры экспериментируют с новыми формами для лучшего взаимодействия. Это достаточная причина для их изучения.
Алгоритмы показывают, что визуализация — это больше, чем просто инструмент для наглядного представления данных. Визуализация использует зрение человека для расширения способностей человеческого интеллекта: она позволяет нам лучше понять все эти абстрактные процессы и, может быть, другие вещи.
Это адаптация моей речи на Eyeo 2014. Запись речи будет доступна в ближайшее время. (Спасибо людям с Eyeo!) #Дискретизация
Перед тем, как я расскажу о первом алгоритме, мне нужно рассказать о проблеме, с которой он связан.
Ван Гог «Звездная ночь»
Свет — это электромагнитное излучение. Он льется из экрана, движется через воздух, фокусируется хрусталиком вашего глаза и проецируется на сетчатку. Это непрерывный сигнал. Для работы с ним нам нужно редуцировать свет к потоку дискретных имульсов, измеряя его интенсивность и частоту в различных точках пространства.
Такой процесс редукции называется дискретизацией, и он необходим для зрения. Подобно тому, как художник, использующий отдельные мазки цветами для формирования изображения (например, в пуантилизме). Более того, дискретизация является основой компьютерной графики; например, для растеризации 3D сцены методом трассировки лучей мы должны определить взаимодействия отдельных лучей с поверхностями. Даже изменение размеров изображения требует дискретизации.
Дискретизация — сложный процесс, т.к. преследует несколько целей. С одной стороны, результат должен быть равномерно распределен таким образом, чтобы не было никаких пробелов. Но с другой стороны мы должны избегать повторений, закономерностей, т.к. они приводят к тому, что разные сигналы могут восприниматься одинаково. Вот почему не стоит надевать мелко-полосатую рубашку для съемок на камеру: полосы резонируют с сеткой пикселей в сенсоре камеры и вызывают муаровый узор.
Фотография: retinalmicroscopy.com

Вопрос: Алгоритм выборки двух наименьших. Добавлено: 29.04.06 20:30.  Так вот: выборка из него примерно O(n)=ln2(n) вставка элемента примерно O(n)=ln2(n)

Эта фотография человеческой сетчатки. Более крупные ячейки — колбочки, которые обеспечивают человеку цветное зрение, маленькие ячейки — палочки, которые отвечают за способность видеть в темноте.
Благодаря правильному размещению фоторецепторов сетчатка глаза легко справляется с дискретизацией. Рецепторы покрывают сетчатку плотно и равномерно (за исключением слепого пятна), и все же относительное положение клеток хаотично. Это называется Poisson-disc distribution ( Дисковое распределене Пуассона, диск Пуассона прим. пер.), такое распределение обеспечивает минимальное расстояние между рецепторами, отсутствие наложений и оптимальное использование фоторецепторов.
К сожалению, создать это распределение сложно. Вот простой вариант, известный как алгоритм наилучшего выбора Митчелла.
Наиболее подходящий элемент случайной выборки
Как можно видеть, алгоритм строит желанное случайное распределение. Однако, есть недостатки: в некоторых местах собирается слишком много образцов (перенасыщение), а в других — наоборот, слишком мало. Но, все-таки, результат неплох и, что немаловажно, этот алгоритм легко реализовать.
Здесь показано, как он работает:
Наиболее подходящий элемент случайной выборки
Для каждой новой выборки алгоритм наиболее подходящего элемента случайной выборки генерирует фиксированное количество подходящих элементов, отмеченных серым (здесь их на каждом шаге 10 штук). Каждый элемент выбирается в области нахождения выборки случайным образом, используя равномерное распределение.
Отмеченный красным наиболее подходящий элемент случайной выборки является самым удаленным от всех элементов выборки, отмеченных черным. Расстояние от каждого подходящего элемента до ближайшего показано с помощью соответствующих линий и окружности: обратите внимание, что внутри серых или красных окружностей нет других элементов выборки. После того, как все элементы сгенерированы и все расстояния посчитаны, наилучший становится новым элементов выборки, а остальные возможные элементы отбрасываются.
Теперь код:
function sample() {
var bestCandidate, bestDistance = 0;
for (var i = 0; i bestDistance) {
bestDistance = d;
bestCandidate = c;
}
}
return bestCandidate;
}
Поскольку я объяснил алгоритм выше, я оставлю код в таком виде. (Ну и вообще, цель этой статьи — это дать вам возможность изучать код с помощью визуализаций.) Но я поясню несколько деталей:
Глобальная переменная numCandidates определяет количество подходящих элементов, которые будут генерироваться для каждой выборки. Этот параметр поможет вам найти компромисс между скоростью и качеством. Меньше подходящих элементов — быстрее работает. И наоборот, больше элементов — лучше качество выборки на выходе.

Читать работу online по теме: 22. Алгоритмы выборки элементов из массива данных. ВУЗ: НИЯУ МИФИ.

Функция distance считает обычное евклидово расстояние:
function distance(a, b) {
var dx = a[0] - b[0],
dy = a[1] - b[1];
return Math.sqrt(dx dy);
} Если хотите, то здесь вы можете опустить sqrt, поскольку это просто монотонная функция и на выбор наиболее подходящего элемента этот никак не повлияет.
Функция findClosest возвращает ближайший элемент выборки к текущему элементу. Это может быть сделано грубо, просто перебором всех элементов. Или же можно ускорить поиск, например используя квадрадерево. Грубый подход легок в реализации, но очень медленный (квадратичное время О-нотация). Более быстрый алгоритм, наоборот, требует больше работы для реализации.
Говоря о компромиссах: при принятии решения, следует ли использовать алгоритм, мы оцениваем не сам алгоритм, а алгоритм относительно других подходов. И с практической точки зрения полезно оценивать сложность реализации – как много времени это займёт, как трудно поддерживать его реализацию – относительно его производительности и качества.
Простейшая альтернатива — это равномерное случайное распределение:
function sample() {
return [random() height];
}
Выглядит это так:
Равномерное распределение
Равномерно распределенные случайные элементы выглядят довольно плохо. Здесь есть как слишком плотные участки, так и слишком разреженные. (Равномерное распределение также является частным случаем алгоритма наиболее подходящего элемента случайной выборки, когда число элементов на каждом шага равно единице)
Точки – один из способов показать качество выборки, но не единственный. Например, мы можем попробовать симулировать зрение с помощью раскрашивания какого-нибудь изображения в соответсвии с цветом ближайшего элемента выборки. Это может быть получено с помощью диаграммы Вороного, где каждая ячейка раскрашена в соответствии с ассоциированным элементом выборки.
Как выглядит Звездная Ночь, представленная в виде 6,667 равномерно распределенных точек?
Равномерное распределение
Нажмите и удерживайте кнопку мыши, чтобы сравнить с оригиналом.
Плохое качество такого подхода вновь очевидно. Ячейки очень сильно различаются в размере, что и предполагалось из-за неоднородности выборки. Детали были потеряны в результате того, что маленьких ячеек недостаточное количество. В то же время, большие ячейки, отображая редкие цвета, создают шум. Например, розовая звезда в нижнем левом углу.
Теперь посмотрим отбор наиболее подходящих образцов:
Наиболее подходящий элемент случайной выборки
Удерживайте кнопку мышки, чтобы сравнить с оригиналом.
Намного лучше! Размеры ячеек стали более схожими, однако они всё ещё рандомно разбросаны. Несмотря на то, что количество образцов остаётся постоянным (6667), здесь существенно больше деталей и меньше шума благодаря их равномерному распределению. Если скосить глаза, то можно даже разглядеть оригинальные мазки кистью.
Мы можем использовать диаграммы Вороного для изучения распределения выборки непосредственно путём окрашивания каждой ячейки в соответствии с её территорией. Более тёмные ячейки крупнее, указывают на редкую выборку; светлые ячейки мельче, указывают на плотную выборку. Оптимальные образцы имеют почти одинаковый цвет, сохраняя в то же время неоднородные позиции образца. ( Гистограмма, показывающая распределение площади ячеек, тоже подошла бы, но у диаграммы Вороного есть одно преимущество: она одновременно показывает положение выборок.)
Вот те же 6667 равномерно распределённых образцов:
Равномерное распределение
Чёрные пятна — большие промежутки между образцами — будут локализованными недостатками видения из-за недостаточности выборки. Такое же число наиболее подходящих образцов показывает намного меньше вариаций в площади ячеек и, следовательно, более схожую окраску:
Наиболее подходящий элемент
Можем ли мы сделать это лучше, чем метод наиболее подходящих элементов? Да! Мы можем не только произвести лучшее распределение выборки с другого алгоритма, но и сделать так, чтобы этот алгоритм работал быстрее (линейное время). Это, по крайней мере, так же легко осуществить, как и метод наиболее подходящих элементов. И этот алгоритм также можно пересчитать на произвольные размеры.
Это чудо называется алгоритмом Бридсона для выборки диска Пуассона, а выглядит это вот так:
Диск Пуассона
Этот алгоритм работает несколько иначе, чем два других: он постепенно пристраивает новые образцы к уже существующим, а не разбрасывает их по всей площади в случайном порядке. Это придает развитию алгоритма квази-биологический вид, как у клеток, делящихся в чашке Петри. Заметьте также, что нет образцов, располагающихся слишком близко друг к другу; это ограничение минимального расстояния, которое определяет распределение диска Пуассона, осуществлённое алгоритмом.
Вот так это работает:
Диск Пуассона
Красные точки представляют собой «акт

24 ноя 03, 19:40 [431321] Ответить | Цитировать Сообщить модератору. Re: подскажите алгоритм выборки уникальных элементов массива? [new].

13.08.2015, 00:23 Алгоритм выборки ячейки из системы координат квадратом. #1. Доброго времени суток.


Новое голосование. алгоритм выборки с наименьшими затратами, php + mysql + apache. Подписаться на тему. Сообщить другу.

Нужна помощь в алгоритме. Код18 сентября 2011


Друзья, уже всю голову сломал, не могу сделать алгоритм выборки. В общем, дан массив из фамилий, типа (Иванов, Петров, Сидоров, Петров, Сидоров, Петров и т.д.). 600 записей. 8 ноября 2014

Алгоритм расширения выборки. Этот алгоритм часто применяется в системах проверки орфографии (т.е. в spell-checker'ах), там, где размер словаря невелик 9 марта 2011


Алгоритм 116 Выборка по областям IX n желаемый размер выборки PX M обученная модель   QX P  Поэтому мы имеем дело с выборочными распределениями.

Алгоритм выборки из БД без дублей. голос за 1 голос против избранное. Имеется база данных SQLite3, в ней 2 поля


Итак, в задачах обучения по прецедентам чётко различаются два этапа. На этапе обучения метод Á по выборке X ℓ строит алгоритм a = Á(X ℓ

••• Подскажите алгоритм выборки из базы. nnn7 Мудрец (19567), закрыт 2 года назад. Хочу сделать сортировку по количеству просмотров и по свежести материала


Реферат: Алгоритмы поиска и выборки. (1 стр.) Название: Алгоритмы поиска и выборки Раздел: Рефераты по логике Тип: реферат

Алгоритм выборки родителей. Приветствую. Есть следующая древовидная таблица-структура прайса: items.29 января 2004


Не подскажет ли кто-нибудь более быстрый алгоритм? 6 декабря 2004

Алгоритм выборки из БД / сортировки. Имеется таблица на 10 тыс строк. 6 колонок с различными значениями.


 

Меню