三分查找技术
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常用的三大检索技术
以下是常用的三大检索技术:
1. 全文检索技术:全文检索技术是一种对文档或文本进行全面搜索的技术。
它通过分析文档中的所有文本内容,包括标题、正文、关键词等,来查找与用户查询相关的信息。
全文检索技术可以应用于各种类型的文档,如网页、电子邮件、文档库等。
它的优点是可以找到文档中任意位置出现的相关信息,但缺点是可能会返回大量不相关的结果。
2. 关键词检索技术:关键词检索技术是基于用户提供的关键词来查找相关信息的技术。
它通常将关键词与文档或记录的索引进行匹配,以找到包含特定关键词的文档或记录。
关键词检索技术常用于搜索引擎和数据库查询中,它的优点是快速、准确,可以有效地找到与关键词直接相关的信息,但对于一些语义复杂或模糊的查询,可能会遗漏相关的结果。
3. 分类检索技术:分类检索技术是根据文档或记录的分类信息进行搜索的技术。
它将文档或记录按照预定义的分类体系进行组织,并允许用户根据分类层次结构进行搜索。
分类检索技术常用于图书馆目录、产品分类目录等领域。
它的优点是可以帮助用户快速找到特定分类下的相关信息,但对于一些跨分类或未明确分类的查询,可能会有限制。
这些检索技术在不同的应用场景中各有优势,可以根据具体需求选择合适的检索技术或结合多种技术进行综合检索。
如果你需要更详细的关于这些检索技术的信息,建议参考相关的计算机科学文献或专业书籍。
3S技术在土地调查中的应用土地调查是指对土地资源进行系统的调查和统计,获取土地利用、资源和环境基础数据的过程。
而3S技术是指遥感技术、地理信息系统(GIS)、全球定位系统(GPS)三种技术的结合运用。
在土地调查中,3S技术可以为土地调查提供高精度、高效率、高效益的技术支持。
1.土地类型分类遥感技术可以通过对地表覆盖物的特征进行能量特性分析,获取不同土地类型的反射率和植被指数等信息,从而实现土地类型分类。
通过遥感技术,可以非常快速准确地获取大范围的土地类型数据,有助于制定土地资源规划、土地利用计划和农业生产计划等。
2.土地利用现状调查遥感技术可以通过图像处理技术,对土地利用现状进行快速、准确地调查和监测,可以比较容易地确定作物种植面积和产量,识别重点监测区域,为农业生产调度提供重要数据支撑。
二、地理信息系统在土地调查中的应用1.土地资源数据库建设地理信息系统可以根据需要,按照专题、区域、层次、时序等方式建立土地资源数据库,对土地利用现状、土地利用历史、土地利用评价、土地利用规划等进行综合管理与分析,让不同的数据类型结构化,以便更好地表现空间分布特征。
通过地理信息系统,可以快速查询土地利用信息。
运用GIS技术的查询、统计、分析和输出功能,方便对大土地范围内各种地物信息进行检索和查询,有效地提高了土地利用的管理水平。
1.定位采样点全球定位系统提供了定位服务,可以精确地定位到采样点的位置。
在土地调查中,可以通过GPS对采样点进行定位,从而更好地掌握调查点位信息。
2.制定采样计划全球定位系统提供了计算工具和数据采集软件,可以方便地进行采样计划制定。
使用GPS技术,可以快速确定采样点的分布和位置,有效地提高了采样计划的制定效率和准确性。
总之,3S技术可以为土地调查提供高精度、高效率、高效益的技术支持,使得土地调查工作得以更加精细化和科学化,进一步提升农业生产的效益和规模。
第一章引言在过去的四十几年里,图论已经被证明是解决几何、数论、运筹学和优化等领域中各种组合问题非常有用的工具。
而匹配是图论中的一个重要内容,也是图论的一个活跃的研究领域.匹配与独立集。
横贯等概念有着密切的关系.三四十年代Hall,Tutte[1】【2】得出了二分图上完美匹配存在性的充要条件;五十年代末Berge[31等得出了最大匹配的判定条件;Kuhn,Munkres[4][51给出了二分图上的最大权匹配的一个有效算法;六十年代Edmond[S]{7]找到了一般图上最大匹配以及最大加权匹配的第一个多项式算法;Gabow[s]将Edmonds算法的复杂度从o([v14)提高到了o(Ivl3),还提出一种嵌入合并和查找技术的算法其复杂度为o(IVllEI)19】;Mieali,Vazirani[10】提出了一个最优渐进运行时间为o( ̄/丽例)的算法,不过这个算法难于理解和实现,以至从发表到证明其正确性花了近十年的时间.最大匹配、最大权匹配的启发式算法也有不少研究,DorathaE.Drake[n]等人针对加权匹配问题提出了一种效率为;复杂度为o(㈣)的算法;JonathanAronson,MartinDyer,Alan刚e=e【1目等人发展了随机贪婪算法并对其中的一些性质做了深入的探讨.本文针对三分图上的最大匹配也提出了一个启发式算法,算法能够为随后的基于拉格朗日松弛的分支定界提供一个好的初始下界.管理决策中,匹配在所谓人员分配问题和最优分配阿题中有重要应用,.还有很多问题可以化归到匹配问题.通常意义上的匹配都假定图中节点在匹配中只出现1次。
如果放宽在节点上的容量约束,允许每个节点可以在匹配中重复出现多次,就变成了6一Motching问题.PulleyBlank(1980,1981)[13】f14J对b—Macthin9作了研究;MatthiasMuller.Hannemann,AlexanderSchwartz御咧【15】从实现的角度进行了研究.以上的这些研究往往局限在二分图上,在管理决策中也的确出现了不少的问题可以归结到三分图上的匹配问题,笔者最近所作的项目中就出现了此类问题。
n分查找算法
"n分查找算法" 可能指的是分治查找算法,包括二分查找和三分查找。
下面我将分别介绍这两种算法。
1. 二分查找算法:
二分查找算法(又称折半查找)是一种高效的查找方法,适用于有序列表。
其基本原理是将待查表分成两个子表,根据中间位置的关键字和查找关键字的关系在子表中查找,重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。
二分查找的优点是比较次数少,查找速度快,平均性能好。
但要求待查表为有序表,且插入和删除操作较困难。
2. 三分查找算法:
三分查找算法是在二分查找基础上改进的,其主要应用于更精确的搜索。
基本原理是将待查表分成三个子表,然后根据中间三个位置的关键字和查找关键字的关系在子表中查找,再根据情况进行分割,重复以上过程,直到找到满足条件的记录,使查找成功,或直到子表不存在为止,此时查找不成功。
由于三分查找算法比较复杂,需要更多的计算资源,所以它的使用场景有限。
请注意,三分查找算法并不一定优于二分查找算法,它们的适用场景和需求不同。
在实际应用中,需要根据具体情况选择合适的查找算法。
护士年度工作总结20xx年,是我工作的第x年,这些年,我由一个懵懵懂懂的实习生,逐渐成长为一名有一定工作经验的护士,有了长足的进度,也存在着不足。
工作中,热情接待病人,并把病人送至床边,主动向病人或者家属介绍病区环境,作息时间、规章制度及主治医师等,及时发放护患联系卡,了解病人入院后的心理状态与需求。
交待特殊用药、饮食的种类以及各种检查注意事项、手术目的、手术大致经过、卧位、放置管道的注意点及拨管时间,安慰鼓励病人,尽最大的努力解决病人的后顾之忧。
做到“送药到手,看服入口,服后再走”把亲情化服务纳入工作之中,用充满人爱的亲情去慰藉患者,增强病人战胜疾病的信心,促进病人早日康复。
学习上,业余时间能够自觉地学习科学文化知识,续专、续本,不断提高自身文化修养。
积极参加护理技能竞赛,从比赛中认识到自己的不足之处,提高自身的业务水平。
在这过去的一年中,有成功、有失败、有快乐、有辛酸,我们全体护士在科主任科护士长的带领下共同走过来了。
在新年里还有很多事情需要继续努力,争取多发表有意义的论文及科普文章,积极钻研专科知识,学习掌握更多的护理知识技能等等。
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在许多人眼里,我们是天使。
有甜美的笑,有温柔的眼神。
有一颗善良的心。
但也有少数人不理解护士这一职业,不了解护理的真正内涵。
认为护士充其量只是高级保姆。
所以他们就缺少了一点尊重,缺少了一份理解。
我不否认在护士队伍中也确实存在有缺乏专业操守的个别现象。
但绝大部分护士是尽职尽责的。
她们在用自己的平凡书写着自己的故事,营造着属于自己的美丽。
记得刚参加工作的时候,我也曾迷茫过,无休止的倒夜班,永远无法停止的脚步。
每天听到的是病人的呻吟,看见的是一张张痛苦的脸。
于是再快乐的心情都会变的沉重,再年轻的容颜都会被磨得苍老。
于是我把自己的满腔热情都倾注在我所选择的职业上。
【标准化说明】三分查找技术与简单应用
三分查找技术适用于答案在某一个区间内,这个区间的特点的是,以答案为分点的两侧区间都单调的增大或者减小:
如右图就是一个分的例子:
三分的区间为[l,r]其中最低点为答案
每次把区间分为3个等分
取x1=l+(r-l)/3 ,x2=r-(r-l)/3 作为分点,看谁更接近标准答案,
并以此来更新左右区间,继续进行二分,直到得到(无限逼
近)答案。
Trick or Treat
Description
Johnny and his friends have decided to spend Halloween night doing the usual candy collection from the households of their village. As the village is too big for a single group to collect the candy from all houses sequentially, Johnny and his friends have decided to split up so that each of them goes to a different house, collects the candy (or wreaks havoc if the residents don't give out candy), and returns to a meeting point arranged in advance.
There are n houses in the village, the positions of which can be identified with their Cartesian coordinates on the Euclidean plane. Johnny's gang is also made up of n people (including Johnny himself). They have decided to distribute the candy after everybody comes back with their booty. The houses might be far away, but Johnny's interest is in eating the candy as soon as possible.
Keeping in mind that, because of their response to the hospitality of some villagers, some children might be wanted by the local authorities, they have agreed to fix the meeting point by the river running through the village, which is the line y = 0. Note that there may be houses on both sides of the river, and some of the houses may be houseboats (y = 0). The walking speed of every child is 1 meter per second, and they can move along any direction on the plane.
At exactly midnight, each child will knock on the door of the house he has chosen, collect the candy instantaneously, and walk back along the shortest route to the meeting point. Tell Johnny at what time he will be able to start eating the candy.
Input
Each test case starts with a line indicating the number n of houses ( 1n50 000). The next n lines describe the positions of the houses; each of these lines contains two floating point numbers x and y ( -200 000 x, y 200 000), the coordinates of a house in meters. All
houses are at different positions.
A blank line follows each case. A line with n = 0 indicates the end of the input; do not write any output for this case.
Output
For each test case, print two numbers in a line separated by a space: the coordinate x of the meeting point on the line y = 0 that minimizes the time the last child arrives, and this time itself (measured in seconds after midnight). Your answer should be accurate to within an absolute or relative error of 10-5.
Sample Input
2
1.5 1.5
3 0
1
0 0
4
1 4
4 4
-3 3
2 4
5
4 7
-4 0
7 -6
-2 4
8 -5
Sample Output
1.500000000 1.500000000
0.000000000 0.000000000
1.000000000 5.000000000
3.136363636 7.136363636
Source
Southwestern 2009-2010
#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cstring>
#include <cmath>
using namespace std;
constintmax_size=50001;
structpoint_type
{
doublex,y;
};
int n;
point_type point[max_size];
doublel,r; //l-most left point (x_door) r-most right point (x_door) intcnt;
voidinit()
{
cnt=0;
int i;
for (i=1;i<=n;i++)
scanf("%lf %lf",&point[i].x,&point[i].y);
l=r=point[1].x;
for (i=2;i<=n;i++)
{
if (point[i].x<l) l=point[i].x;
if (point[i].x>r) r=point[i].x;
}
}
double E(double x)
{
return x*x;
}
doublecalc(double x)
{
int i;
double temp=0;
for (i=1;i<=n;i++)
if (sqrt(E(point[i].x-x)+E(point[i].y))>temp) temp=sqrt(E(point[i].x-x)+E(point[i].y)); return temp;
}
void solve()
{
double _lp,_rp;
doubledist_l,dist_r;
for (;r-l>10e-12;)
{
if (++cnt>=64) break;
_lp=l+(r-l)/3;
_rp=r-(r-l)/3;
dist_l=calc(_lp);
dist_r=calc(_rp);
if (dist_l>dist_r)
l=_lp;
else if (dist_l<dist_r)
r=_rp;
else
{
l=_lp;
r=_rp;
}
}
}
void print()
{
printf("%.9lf %.9lf\n" , l , calc(l));
}
int main()
{
for (;;)
{
scanf("%d",&n);
if (n==0) return 0;
init();
solve(); print();
} }。