算法笔记(九):离散化

离散化是将无限空间的有限个体映射到有限空间,保持数据相对大小不变,提高算法效率。常见应用包括数据去重和区间和问题的解决,如通过二分法计算离散化后的值。在C++中,可以使用unique函数进行去重处理。

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(9)离散化

目录

一、概述

二、离散化中问题

三、举例

写在最后!!!


一、概述

离散化就是把无限空间中的有限个体映射到有限空间中去。在不改变数据相对大小的条件下,对数据进行相应的缩小,以此提高算法的时空效率。

通俗的讲,就是在众多可能的情况中,只需要考虑有用的值

例子:

原来数据:{ 2,46,37,8 }  ---->(离散化处理后) { 1,4,3,2 }

原来数据:{34,67},{5 12},{4,7} ---->(离散化处理后) {5,6},{2,4},{1,3}

二、离散化中问题

1、元数据中重复的元素 :去重

2、如何算出 x 离散化的值 :二分

三、举例

问题:区间和

 

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