2015.8.7 数学之美番外篇:快排为什么那样快 读后感

数学之美番外篇:快排为什么那样快 读后感

书中所举得例子,不论是12个小球还是排序问题,解的可能性很多,但是最终的结果只有一个。因此我需要用我所能做的操作来寻找到解空间,其中涉及关键问题:为了寻找到正确的解,我需要做什么。

首先,寻找正确的解的过程可以看做是一个逐步排除错误的解的过程。我们可以假设我的正确的解可能随机为任何一种可能,如果我的每一步能够排除掉尽可能多的解,那么我就能最快的找到我想要的解。但是我能不能使得我的每次划分都去掉一大部分呢?这是一个trade-off的问题,尽管有的时候我可能去掉了大部分的不可能的解,可以很快的找到我想要的解,但是如果我们考虑最坏的情况下,也许每次我们的解都是存在于大的那部分中,那么我找到解所需要的步骤就很多。

所以第一点就是我们在寻找解的过程中,要尽可能公平的平均分每个空间,使得即使在最坏的情况下,我们寻找到解的效率依旧比较高。这就是我们从宏观的角度对于寻找解的一个思路。

那么如何尽可能公平的平均分每个空间呢?对于我们的每个操作,如果是比较操作,那么可以根据比较大小的结果分出两部分,也就是我们可以切掉一半的可能,如果是天平,那么可以根据天平的平衡与否分出三个空间,如果是基数排序,那么可以分出的解空间就更多了,因为我的每一步操作只能够选择其中一个空间继续,因此我分出的可能性越多,那么我找到正确解的速度就越快。

我寻找到正确解的最慢的速度由最长的一个寻找的序列产生,在公平划分的情况下,这种最坏的情况是所有最坏的情况中最好的。

此处插入解:12个小球,其中有一个是坏的,或重或轻,称量三次称量出来哪一个,重或者轻。

时间: 2024-07-30 01:27:56

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数学之美番外篇:平凡而又神奇的贝叶斯方法 BY 刘未鹏 – SEPTEMBER 21, 2008POSTED IN: 数学, 机器学习与人工智能, 计算机科学 概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来. ——拉普拉斯 记得读本科的时候,最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛,一逛就是好几个小时:有一次,在书店看到一本书,名叫贝叶斯方法.当时数学系的课程还没有学到概率统计.我心想,一个方法能够专门写出一本书来,肯定很牛逼.后来,我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法. ——题记 目

数学之美番外篇:平凡而又神奇的贝叶斯方法

转载自:http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/ 概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来. ——拉普拉斯 记得读本科的时候,最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛,一逛就是好几个小时:有一次,在书店看到一本书,名叫贝叶斯方法.当时数学系的课程还没有学到概率统计.我心想,一个方法能够专门写出一本书来,肯定很牛逼.后来,我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法. ——题记 目录 0. 前言 1. 历史   

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原文转自:http://mindhacks.cn/2008/09/21/the-magical-bayesian-method/ 概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来.——拉普拉斯 记得读本科的时候,最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛,一逛就是好几个小时:有一次,在书店看到一本书,名叫贝叶斯方法.当时数学系的课程还没有学到概率统计.我心想,一个方法能够专门写出一本书来,肯定很牛逼.后来,我发现当初的那个朴素归纳推理成立了——这果然是个牛逼的方法. ——题记 目录 0. 前言 1. 历史 1.

【转】数学之美番外篇:平凡而又神奇的贝叶斯方法----刘未鹏

概率论只不过是把常识用数学公式表达了出来. --拉普拉斯 记得读本科的时候,最喜欢到城里的计算机书店里面去闲逛,一逛就是好几个小时:有一次,在书店看到一本书,名叫贝叶斯方法.当时数学系的课程还没有学到概率统计.我心想,一个方法能够专门写出一本书来,肯定很牛逼.后来,我发现当初的那个朴素归纳推理成立了--这果然是个牛逼的方法. --题记 目录 0. 前言1. 历史    1.1 一个例子:自然语言的二义性    1.2 贝叶斯公式2. 拼写纠正3. 模型比较与贝叶斯奥卡姆剃刀    3.1 再访拼

数学之美番外篇:快排为什么那样快

目录 0. 前言 1. 猜数字 2. 称球 3. 排序 3.1 为什么堆排比快排慢 3.2 为什么快排其实也不是那么快 3.3 基排又为什么那么快呢 4. 信息论!信息论? 5. 小结 0. 前言 知道这个理论是在TopLanguage上的一次讨论,先是g9转了David MacKay的一篇文章,然后引发了牛人们的一场关于信息论的讨论.Anyway,正如g9很久以前在Blog里面所说的: 有时无知是福.俺看到一点新鲜的科普也能觉得造化神奇.刚才读Gerald Jay Sussman(SICP作者

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