python grakking-algorithm-note

第 5 章 散列表

散列函数“将输入映射到数字”。必须满足一些要求。
(1)它必须是一致的。例如,假设你输入apple时得到的是4,那么每次输入apple时,得到的都必须为4。如果不是这样,散列表将毫无用处。
(2)它应将不同的输入映射到不同的数字。
书中截图在这里插入图片描述
我们根本不需要自己去实现散列表,任一优秀的语言都提供了散列表
实现。Python提供的散列表实现为字典 ,你可使用函数dict 来创建散
列表。

书中截图
voted = {}
def check_voter(name):
if voted.get(name):
print (“kick them out!”)
else:
voted[name] = True
print( “let them vote!”)

check_voter(“tom”)
check_voter(“mike”)
check_voter(“mike”)

首先来投票的是Tom,上述代码打印let them vote! 。接着Mike来投票,打印的也是let them vote! 。然后,Mike又来投票,于是打印的
就是kick them out! 。
别忘了,如果你将已投票者的姓名存储在列表中,这个函数的速度终将
变得非常慢,因为它必须使用简单查找搜索整个列表。但这里将它们存
储在了散列表中,而散列表让你能够迅速知道来投票的人是否投过票。
使用散列表来检查是否重复,速度非常快。

**

5.2.3 将散列表用作缓存

**
假设你有个侄女,总是没完没了地问你有关星球的问题。火星离地球多
远?月球呢?木星呢?每次你都得在Google搜索,再告诉她答案。这需
要几分钟。现在假设她老问你月球离地球多远,很快你就记住了月球离
地球238 900英里。因此不必再去Google搜索,你就可以直接告诉她答
案。这就是缓存的工作原理:网站将数据记住,而不再重新计算。

在这里插入图片描述
缓存是一种常用的加速方式,所有大型网站都使用缓存,而缓存的数据
则存储在散列表中!

注意:
P140-P146没有看~~(是关于散列表的性能和大O算法比较的)。

分数阶傅里叶变换(Fractional Fourier Transform, FRFT)是对传统傅里叶变换的拓展,它通过非整数阶的变换方式,能够更有效地处理非线性信号以及涉及时频局部化的问题。在信号处理领域,FRFT尤其适用于分析非平稳信号,例如在雷达、声纳通信系统中,对线性调频(Linear Frequency Modulation, LFM)信号的分析具有显著优势。LFM信号是一种频率随时间线性变化的信号,因其具有宽频带良好的时频分辨率,被广泛应用于雷达通信系统。FRFT能够更精准地捕捉LFM信号的时间频率信息,相比普通傅里叶变换,其性能更为出色。 MATLAB是一种强大的数值计算科学计算工具,拥有丰富的函数库用户友好的界面。在MATLAB中实现FRFT,通常需要编写自定义函数或利用信号处理工具箱中的相关函数。例如,一个名为“frft”的文件可能是用于执行分数阶傅里叶变换的MATLAB脚本或函数,并展示其在信号处理中的应用。FRFT的正确性验证通常通过对比变换前后信号的特性来完成,比如评估信号的重构质量、信噪比等。具体而言,可以通过计算原始信号与经过FRFT处理后的信号之间的相似度,或者对比LFM信号的关键参数(如初始频率、扫频率持续时间)是否在变换后得到准确恢复。 在MATLAB代码实现中,通常包含以下步骤:首先,生成LFM信号模型,设定其初始频率、扫频率、持续时间采样率等参数;其次,利用自定义的frft函数对LFM信号进行分数阶傅里叶变换;接着,使用MATLAB的可视化工具(如plot或imagesc)展示原始信号的时域频域表示,以及FRFT后的结果,以便直观对比;最后,通过计算均方误差、峰值信噪比等指标来评估FRFT的性能。深入理解FRFT的数学原理并结合MATLAB编程技巧,可以实现对LFM信号的有效分析处理。这个代码示例不仅展示了理论知识在
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值