mydungcomet
New member
..
8 // 3 là một thuật toán phân chia và chinh phục có thể được sử dụng để tìm Subarray tối đa trong một mảng.Nó hoạt động bằng cách chia nhỏ mảng thành hai nửa, tìm Subarray tối đa trong mỗi nửa, và sau đó hợp nhất hai kết quả.
Để tìm Subarray tối đa trong một mảng, trước tiên chúng ta cần tìm điểm giữa của mảng.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách lấy trung bình của các yếu tố đầu tiên và cuối cùng của mảng.
Khi chúng ta có điểm giữa, chúng ta có thể chia mảng thành hai nửa: nửa trái và nửa phải.Sau đó, chúng ta có thể tìm thấy SubArray tối đa trong mỗi nửa bằng cách sử dụng cùng một thuật toán.
Khi chúng tôi đã tìm thấy các subarrays tối đa trong mỗi nửa, chúng tôi cần hợp nhất chúng để tìm Subarray tối đa trong toàn bộ mảng.Để làm điều này, chúng tôi so sánh Subarray tối đa ở nửa trái với Subarray tối đa ở nửa bên phải.Lớn hơn của hai Subarrays là Subarray tối đa trong toàn bộ mảng.
Dưới đây là một ví dụ về cách thức hoạt động của thuật toán 8 // 3:
`` `
>>> mảng = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> mid = len (mảng) // 2
>>> left_max = 8 // 3 (mảng [: mid])
>>> RIGHT_MAX = 8 // 3 (ARR [MID:])
>>> max_subarray = max (left_max, right_max)
>>> in (max_subarray)
[4, 5, 6, 7, 8]
`` `
Thuật toán 8 // 3 là một thuật toán rất hiệu quả để tìm Subarray tối đa trong một mảng.Độ phức tạp về thời gian của nó là O (n log n), giống như độ phức tạp về thời gian của thuật toán vũ phu.Tuy nhiên, thuật toán 8 // 3 hiệu quả hơn nhiều so với thuật toán vũ phu trong thực tế.
## Ưu điểm của thuật toán 8 // 3
Thuật toán 8 // 3 có một số lợi thế so với thuật toán vũ phu:
* Đó là một thuật toán phân chia và chinh phục, có nghĩa là nó có thể dễ dàng song song.
* Đó là một thuật toán đệ quy, có nghĩa là nó dễ thực hiện.
* Nó có độ phức tạp về thời gian của O (n log n), giống như độ phức tạp về thời gian của thuật toán vũ phu.
* Nó hiệu quả hơn thuật toán vũ phu trong thực tế.
## Nhược điểm của thuật toán 8 // 3
Thuật toán 8 // 3 có một bất lợi:
* Nó yêu cầu O
thêm không gian để lưu trữ các subarrays.
## Phần kết luận
Thuật toán 8 // 3 là một thuật toán rất hiệu quả để tìm Subarray tối đa trong một mảng.Đó là một thuật toán phân chia và chinh phục có thể dễ dàng song song và thực hiện.Nó có độ phức tạp về thời gian của O (n log n), giống như độ phức tạp về thời gian của thuật toán vũ phu.Tuy nhiên, thuật toán 8 // 3 hiệu quả hơn thuật toán vũ lực trong thực tế.
=======================================
#Python #8 // 3 #Programming #data-structures ## 8 // 3 in Python
8 // 3 is a divide-and-conquer algorithm that can be used to find the maximum subarray in an array. It works by recursively splitting the array into two halves, finding the maximum subarray in each half, and then merging the two results.
To find the maximum subarray in an array, we first need to find the midpoint of the array. We can do this by taking the average of the first and last elements of the array.
Once we have the midpoint, we can split the array into two halves: the left half and the right half. We can then find the maximum subarray in each half using the same algorithm.
Once we have found the maximum subarrays in each half, we need to merge them to find the maximum subarray in the entire array. To do this, we compare the maximum subarray in the left half with the maximum subarray in the right half. The larger of the two subarrays is the maximum subarray in the entire array.
Here is an example of how the 8 // 3 algorithm works:
```
>>> arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> mid = len(arr) // 2
>>> left_max = 8 // 3(arr[:mid])
>>> right_max = 8 // 3(arr[mid:])
>>> max_subarray = max(left_max, right_max)
>>> print(max_subarray)
[4, 5, 6, 7, 8]
```
The 8 // 3 algorithm is a very efficient algorithm for finding the maximum subarray in an array. Its time complexity is O(n log n), which is the same as the time complexity of the brute-force algorithm. However, the 8 // 3 algorithm is much more efficient than the brute-force algorithm in practice.
## Advantages of the 8 // 3 algorithm
The 8 // 3 algorithm has several advantages over the brute-force algorithm:
* It is a divide-and-conquer algorithm, which means that it can be easily parallelized.
* It is a recursive algorithm, which means that it is easy to implement.
* It has a time complexity of O(n log n), which is the same as the time complexity of the brute-force algorithm.
* It is more efficient than the brute-force algorithm in practice.
## Disadvantages of the 8 // 3 algorithm
The 8 // 3 algorithm has one disadvantage:
* It requires O extra space to store the subarrays.
## Conclusion
The 8 // 3 algorithm is a very efficient algorithm for finding the maximum subarray in an array. It is a divide-and-conquer algorithm that can be easily parallelized and implemented. It has a time complexity of O(n log n), which is the same as the time complexity of the brute-force algorithm. However, the 8 // 3 algorithm is more efficient than the brute-force algorithm in practice.
8 // 3 là một thuật toán phân chia và chinh phục có thể được sử dụng để tìm Subarray tối đa trong một mảng.Nó hoạt động bằng cách chia nhỏ mảng thành hai nửa, tìm Subarray tối đa trong mỗi nửa, và sau đó hợp nhất hai kết quả.
Để tìm Subarray tối đa trong một mảng, trước tiên chúng ta cần tìm điểm giữa của mảng.Chúng ta có thể làm điều này bằng cách lấy trung bình của các yếu tố đầu tiên và cuối cùng của mảng.
Khi chúng ta có điểm giữa, chúng ta có thể chia mảng thành hai nửa: nửa trái và nửa phải.Sau đó, chúng ta có thể tìm thấy SubArray tối đa trong mỗi nửa bằng cách sử dụng cùng một thuật toán.
Khi chúng tôi đã tìm thấy các subarrays tối đa trong mỗi nửa, chúng tôi cần hợp nhất chúng để tìm Subarray tối đa trong toàn bộ mảng.Để làm điều này, chúng tôi so sánh Subarray tối đa ở nửa trái với Subarray tối đa ở nửa bên phải.Lớn hơn của hai Subarrays là Subarray tối đa trong toàn bộ mảng.
Dưới đây là một ví dụ về cách thức hoạt động của thuật toán 8 // 3:
`` `
>>> mảng = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> mid = len (mảng) // 2
>>> left_max = 8 // 3 (mảng [: mid])
>>> RIGHT_MAX = 8 // 3 (ARR [MID:])
>>> max_subarray = max (left_max, right_max)
>>> in (max_subarray)
[4, 5, 6, 7, 8]
`` `
Thuật toán 8 // 3 là một thuật toán rất hiệu quả để tìm Subarray tối đa trong một mảng.Độ phức tạp về thời gian của nó là O (n log n), giống như độ phức tạp về thời gian của thuật toán vũ phu.Tuy nhiên, thuật toán 8 // 3 hiệu quả hơn nhiều so với thuật toán vũ phu trong thực tế.
## Ưu điểm của thuật toán 8 // 3
Thuật toán 8 // 3 có một số lợi thế so với thuật toán vũ phu:
* Đó là một thuật toán phân chia và chinh phục, có nghĩa là nó có thể dễ dàng song song.
* Đó là một thuật toán đệ quy, có nghĩa là nó dễ thực hiện.
* Nó có độ phức tạp về thời gian của O (n log n), giống như độ phức tạp về thời gian của thuật toán vũ phu.
* Nó hiệu quả hơn thuật toán vũ phu trong thực tế.
## Nhược điểm của thuật toán 8 // 3
Thuật toán 8 // 3 có một bất lợi:
* Nó yêu cầu O
thêm không gian để lưu trữ các subarrays.## Phần kết luận
Thuật toán 8 // 3 là một thuật toán rất hiệu quả để tìm Subarray tối đa trong một mảng.Đó là một thuật toán phân chia và chinh phục có thể dễ dàng song song và thực hiện.Nó có độ phức tạp về thời gian của O (n log n), giống như độ phức tạp về thời gian của thuật toán vũ phu.Tuy nhiên, thuật toán 8 // 3 hiệu quả hơn thuật toán vũ lực trong thực tế.
=======================================
#Python #8 // 3 #Programming #data-structures ## 8 // 3 in Python
8 // 3 is a divide-and-conquer algorithm that can be used to find the maximum subarray in an array. It works by recursively splitting the array into two halves, finding the maximum subarray in each half, and then merging the two results.
To find the maximum subarray in an array, we first need to find the midpoint of the array. We can do this by taking the average of the first and last elements of the array.
Once we have the midpoint, we can split the array into two halves: the left half and the right half. We can then find the maximum subarray in each half using the same algorithm.
Once we have found the maximum subarrays in each half, we need to merge them to find the maximum subarray in the entire array. To do this, we compare the maximum subarray in the left half with the maximum subarray in the right half. The larger of the two subarrays is the maximum subarray in the entire array.
Here is an example of how the 8 // 3 algorithm works:
```
>>> arr = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9]
>>> mid = len(arr) // 2
>>> left_max = 8 // 3(arr[:mid])
>>> right_max = 8 // 3(arr[mid:])
>>> max_subarray = max(left_max, right_max)
>>> print(max_subarray)
[4, 5, 6, 7, 8]
```
The 8 // 3 algorithm is a very efficient algorithm for finding the maximum subarray in an array. Its time complexity is O(n log n), which is the same as the time complexity of the brute-force algorithm. However, the 8 // 3 algorithm is much more efficient than the brute-force algorithm in practice.
## Advantages of the 8 // 3 algorithm
The 8 // 3 algorithm has several advantages over the brute-force algorithm:
* It is a divide-and-conquer algorithm, which means that it can be easily parallelized.
* It is a recursive algorithm, which means that it is easy to implement.
* It has a time complexity of O(n log n), which is the same as the time complexity of the brute-force algorithm.
* It is more efficient than the brute-force algorithm in practice.
## Disadvantages of the 8 // 3 algorithm
The 8 // 3 algorithm has one disadvantage:
* It requires O
extra space to store the subarrays.## Conclusion
The 8 // 3 algorithm is a very efficient algorithm for finding the maximum subarray in an array. It is a divide-and-conquer algorithm that can be easily parallelized and implemented. It has a time complexity of O(n log n), which is the same as the time complexity of the brute-force algorithm. However, the 8 // 3 algorithm is more efficient than the brute-force algorithm in practice.
