虹口门户网站建设,镜子厂家东莞网站建设,软件开发外包介绍,网页设计流程图绘制目录 树反向索引傅立叶变换 并行算法MapReduce函数 树
如果能将用户名插入到数组的正确位置就好了#xff0c;这样就无需在插入后再排序。为此#xff0c;有人设计了一种名为二叉查找树(binary search tree)的数据结构。
每个node的children 都不大于两个。对于其中的每个… 目录 树反向索引傅立叶变换 并行算法MapReduce函数 树
如果能将用户名插入到数组的正确位置就好了这样就无需在插入后再排序。为此有人设计了一种名为二叉查找树(binary search tree)的数据结构。
每个node的children 都不大于两个。对于其中的每个节点左子节点的值都比它小而右子节点的值都比它大
反向索引
反向索引是一种数据结构用于加快信息检索系统中的搜索速度。通常在搜索引擎和数据库系统中使用。反向索引将文档中的关键词与它们出现的位置建立关联以便在搜索时可以快速地找到包含指定关键词的文档。这种索引结构相比于简单地扫描整个文档集合来搜索目标关键词具有更高的效率和速度。
傅立叶变换
傅立叶变换是一种数学方法用于将一个函数通常是一个时域信号转换成频域表示。这种转换使得我们可以将信号分解成不同频率的成分从而更好地理解信号的频谱特性。在实际应用中傅立叶变换被广泛用于信号处理、图像处理、通信系统等领域以便分析和处理频域信息。
如果能够将歌曲分解为不同的频率就可强化你关心的部分如强化低音并隐藏高音。傅里叶变换非常适合用于处理信号可使用它来压缩音乐。为此首先需要将音频文件分解为音符。傅里叶变换能够准确地指出各个音符对整个歌曲的贡献让你能够将不重要的音符删除。这就是MP3格式的工作原理数字信号并非只有音乐一种类型。JPG也是一种压缩格式也采用了刚才说的工作原理。傅里叶变换还被用来地震预测和DNA分析。
并行算法
❑ 并行性管理开销。假设你要对一个包含1000个元素的数组进行排序如何在两个内核之间分配这项任务呢如果让每个内核对其中500个元素进行排序再将两个排好序的数组合并成一个有序数组那么合并也是需要时间的。 ❑ 负载均衡。假设你需要完成10个任务因此你给每个内核都分配5个任务。但分配给内核A的任务都很容易10秒钟就完成了而分配给内核B的任务都很难1分钟才完成。这意味着有那么50秒内核B在忙死忙活而内核A却闲得很你如何均匀地分配工作让两个内核都一样忙呢要改善性能和可扩展性并行算法可能是不错的选择
MapReduce
MapReduce是一种流行的分布式算法你可通过流行的开源工具Apache Hadoop来使用它。 假设你有一个数据库表包含数十亿乃至数万亿行需要对其执行复杂的SQL查询。在这种情况下你不能使用MySQL因为数据表的行数超过数十亿后它处理起来将很吃力。相反你需要通过Hadoop来使用MapReduce又假设你需要处理一个很长的清单其中包含100万个职位而每个职位处理起来需要10秒。如果使用一台计算机来处理将耗时数月如果使用100台计算机来处理可能几天就能完工。分布式算法非常适合用于在短时间内完成海量工作其中的MapReduce基于两个简单的理念映射(map)函数和归并(reduce)函数。
函数
映射函数很简单它接受一个数组并对其中的每个元素执行同样的处理。例如下面的映射函数将数组的每个元素翻倍。 归并函数可能令人迷惑其理念是将很多项归并为一项。映射是将一个数组转换为另一个数组。而归并是将一个数组转换为一个元素。把12345转化成15)
