Què significa particionar una matriu?
Què significa particionar una matriu?

Vídeo: Què significa particionar una matriu?

Vídeo: Què significa particionar una matriu?
Vídeo: NumPy - Ejercicio 114: Particionar una Matriz usando el Eje de las Columnas 2024, De novembre
Anonim

Particionament valors en un matriu . Tens un gran, potencialment enorme matriu d'objectes, en un ordre aleatori. Vols dividir el matriu en dues parts: la meitat inferior amb objectes que coincideixen amb la condició, la meitat superior amb objectes que no coincideixen amb la condició. Aquesta operació s'anomena partició D'un matriu.

Aquí, com particiona Quicksort una matriu?

El procés clau en quickSort és partició (). Objectiu de particions és, donat un matriu i un element x de matriu com a pivot, posa x atits la posició correcta en ordenada matriu i poseu tots els elements més petits (més petits que x) abans de x, i poseu tots els elements més grans (més grans que x) després de x.

En segon lloc, com funciona la partició Quicksort? El classificació ràpida L'algoritme és un algorisme d'ordenació que ordena una col·lecció escollint un punt de pivot i partició la col·lecció al voltant del pivot, de manera que els elements més petits que el pivot estiguin davant d'ell i els elements més grans que el pivot estiguin darrere d'ell.

A més, què vols dir amb problemes de partició?

En teoria de nombres i informàtica, el problema de partició , o número partició , és la tasca de decidir si un multiconjunt donat S de nombres enters positius llauna ser particionat en dos subconjunts S1 i S2tal que la suma dels nombres de S1 és igual a la suma dels nombres de S2. Encara que el problema de partició és NP-

Quin és l'algorisme d'ordenació més ràpid?

La complexitat temporal de Quicksort és O (n log n) en el millor dels casos, O (nlog n) en el cas mitjà i O (n ^ 2) en el pitjor dels casos. Però com que té el millor rendiment en el cas mitjà per a la majoria de les entrades, Quicksort es considera generalment el més ràpid ” algorisme d'ordenació.

Recomanat: