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计算机代写|算法分析作业代写Introduction to Algorithms代考|Hash Tables
Many applications require a dynamic set that supports only the dictionary operations INSERT, SEARCH, and DELETE. For example, a compiler that translates a programming language maintains a symbol table, in which the keys of elements are arbitrary character strings corresponding to identifiers in the language. A hash table is an effective data structure for implementing dictionaries. Although searching for an element in a hash table can take as long as searching for an element in a linked list $-\Theta(n)$ time in the worst case-in practice, hashing performs extremely well. Under reasonable assumptions, the average time to search for an element in a hash table is $O(1)$. Indeed, the built-in dictionaries of Python are implemented with hash tables.
A hash table generalizes the simpler notion of an ordinary array. Directly addressing into an ordinary array takes advantage of the $O(1)$ access time for any array element. Section $11.1$ discusses direct addressing in more detail. To use direct addressing, you must be able to allocate an array that contains a position for every possible key.
When the number of keys actually stored is small relative to the total number of possible keys, hash tables become an effective alternative to directly addressing an array, since a hash table typically uses an array of size proportional to the number of keys actually stored. Instead of using the key as an array index directly, we compute the array index from the key. Section $11.2$ presents the main ideas, focusing on “chaining” as a way to handle “collisions,” in which more than one key maps to the same array index. Section $11.3$ describes how to compute array indices from keys using hash functions. We present and analyze several variations on the basic theme. Section $11.4$ looks at “open addressing,” which is another way to deal with collisions. The bottom line is that hashing is an extremely effective and practical technique: the basic dictionary operations require only $O(1)$ time on the average. Section $11.5$ discusses the hierarchical memory systems of modern computer systems have and illustrates how to design hash tables that work well in such systems.
计算机代写|算法分析作业代写Introduction to Algorithms代考|Direct-address tables
Direct addressing is a simple technique that works well when the universe $U$ of keys is reasonably small. Suppose that an application needs a dynamic set in which each element has a distinct key drawn from the universe $U={0,1, \ldots, m-1}$, where $m$ is not too large.
To represent the dynamic set, you can use an array, or direct-address table, denoted by $T[0: m-1]$, in which each position, or slot, corresponds to a key in the universe $U$. Figure $11.1$ illustrates this approach. Slot $k$ points to an element in the set with key $k$. If the set contains no element with key $k$, then $T[k]=$ NIL.
The dictionary operations DIRECT-ADDRESS-SEARCH, DIRECT-ADDRESS-INSERT, and DIRECT-ADDRESS-DELETE on the following page are trivial to implement. Each takes only $O(1)$ time.
For some applications, the direct-address table itself can hold the elements in the dynamic set. That is, rather than storing an element’s key and satellite data in an object external to the direct-address table, with a pointer from a slot in the table to the object, save space by storing the object directly in the slot. To indicate an empty slot, use a special key. Then again, why store the key of the object at all? The index of the object is its key! Of course, then you’d need some way to tell whether slots are empty.
算法分析代考
计算机代写|算法分析作业代写Introduction to Algorithms代考|Hash Tables
许多应用程序需要一个仅支持字典操作 INSERT、SEARCH 和 DELETE 的动态集。例如，翻译一种编程语言的编译器维护了一张符号表，其中元素的键是任意字符串，对应于该语言中的标识符。哈希表是实现字典的有效数据结构。尽管在哈希表中搜索元素所花费的时间可能与在链表中搜索元素所花费的时间一样长−日(n)时间在最坏的情况下——在实践中，散列表现得非常好。在合理的假设下，在哈希表中搜索一个元素的平均时间是欧(1). 确实，Python 内置的字典是用哈希表实现的。
哈希表概括了普通数组的更简单概念。直接寻址到普通数组利用了欧(1)任何数组元素的访问时间。部分11.1更详细地讨论了直接寻址。要使用直接寻址，您必须能够分配一个数组，其中包含每个可能的键的位置。
当实际存储的键数相对于可能的键总数较小时，哈希表成为直接寻址数组的有效替代方法，因为哈希表通常使用大小与实际存储的键数成比例的数组。我们不是直接使用键作为数组索引，而是根据键计算数组索引。部分11.2介绍了主要思想，着重于将“链接”作为一种处理“冲突”的方法，其中多个键映射到相同的数组索引。部分11.3描述了如何使用散列函数从键计算数组索引。我们介绍并分析了基本主题的几种变体。部分11.4查看“开放寻址”，这是另一种处理冲突的方法。归根结底，散列是一种极其有效和实用的技术：基本的字典操作只需要欧(1)平均时间。部分11.5讨论了现代计算机系统的分层存储系统，并说明了如何设计在此类系统中运行良好的哈希表。
计算机代写|算法分析作业代写Introduction to Algorithms代考|Direct-address tables
直接寻址是一种简单的技术，当 Universe在键是相当小的。假设一个应用程序需要一个动态集合，其中每个元素都有一个从宇宙中提取的不同键在=0,1,…,米−1， 在哪里米不是太大。
为了表示动态集，您可以使用数组或直接地址表，表示为吨[0:米−1]，其中每个位置或槽对应于宇宙中的一个键在. 数字11.1说明了这种方法。投币口k指向带有键的集合中的一个元素k. 如果集合不包含带键的元素k， 然后吨[k]=零。
下一页中的字典操作 DIRECT-ADDRESS-SEARCH、DIRECT-ADDRESS-INSERT 和 DIRECT-ADDRESS-DELETE 实现起来很简单。每个只需要欧(1)时间。
对于某些应用程序，直接地址表本身可以保存动态集中的元素。也就是说，不是将元素的键和卫星数据存储在直接地址表外部的对象中，而是使用从表中的插槽指向对象的指针，而是通过将对象直接存储在插槽中来节省空间。要指示空槽，请使用特殊键。再一次，为什么要存储对象的键呢？对象的索引就是它的键！当然，然后您需要一些方法来判断插槽是否为空。
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金融工程代写
金融工程是使用数学技术来解决金融问题。金融工程使用计算机科学、统计学、经济学和应用数学领域的工具和知识来解决当前的金融问题，以及设计新的和创新的金融产品。
非参数统计代写
非参数统计指的是一种统计方法，其中不假设数据来自于由少数参数决定的规定模型；这种模型的例子包括正态分布模型和线性回归模型。
广义线性模型代考
广义线性模型（GLM）归属统计学领域，是一种应用灵活的线性回归模型。该模型允许因变量的偏差分布有除了正态分布之外的其它分布。
术语 广义线性模型（GLM）通常是指给定连续和/或分类预测因素的连续响应变量的常规线性回归模型。它包括多元线性回归，以及方差分析和方差分析（仅含固定效应）。
有限元方法代写
有限元方法（FEM）是一种流行的方法，用于数值解决工程和数学建模中出现的微分方程。典型的问题领域包括结构分析、传热、流体流动、质量运输和电磁势等传统领域。
有限元是一种通用的数值方法，用于解决两个或三个空间变量的偏微分方程（即一些边界值问题）。为了解决一个问题，有限元将一个大系统细分为更小、更简单的部分，称为有限元。这是通过在空间维度上的特定空间离散化来实现的，它是通过构建对象的网格来实现的：用于求解的数值域，它有有限数量的点。边界值问题的有限元方法表述最终导致一个代数方程组。该方法在域上对未知函数进行逼近。[1] 然后将模拟这些有限元的简单方程组合成一个更大的方程系统，以模拟整个问题。然后，有限元通过变化微积分使相关的误差函数最小化来逼近一个解决方案。
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随机分析代写
随机微积分是数学的一个分支，对随机过程进行操作。它允许为随机过程的积分定义一个关于随机过程的一致的积分理论。这个领域是由日本数学家伊藤清在第二次世界大战期间创建并开始的。
时间序列分析代写
随机过程，是依赖于参数的一组随机变量的全体，参数通常是时间。 随机变量是随机现象的数量表现，其时间序列是一组按照时间发生先后顺序进行排列的数据点序列。通常一组时间序列的时间间隔为一恒定值（如1秒，5分钟，12小时，7天，1年），因此时间序列可以作为离散时间数据进行分析处理。研究时间序列数据的意义在于现实中，往往需要研究某个事物其随时间发展变化的规律。这就需要通过研究该事物过去发展的历史记录，以得到其自身发展的规律。
回归分析代写
多元回归分析渐进（Multiple Regression Analysis Asymptotics）属于计量经济学领域，主要是一种数学上的统计分析方法，可以分析复杂情况下各影响因素的数学关系，在自然科学、社会和经济学等多个领域内应用广泛。
MATLAB代写
MATLAB 是一种用于技术计算的高性能语言。它将计算、可视化和编程集成在一个易于使用的环境中，其中问题和解决方案以熟悉的数学符号表示。典型用途包括：数学和计算算法开发建模、仿真和原型制作数据分析、探索和可视化科学和工程图形应用程序开发，包括图形用户界面构建MATLAB 是一个交互式系统，其基本数据元素是一个不需要维度的数组。这使您可以解决许多技术计算问题，尤其是那些具有矩阵和向量公式的问题，而只需用 C 或 Fortran 等标量非交互式语言编写程序所需的时间的一小部分。MATLAB 名称代表矩阵实验室。MATLAB 最初的编写目的是提供对由 LINPACK 和 EISPACK 项目开发的矩阵软件的轻松访问，这两个项目共同代表了矩阵计算软件的最新技术。MATLAB 经过多年的发展，得到了许多用户的投入。在大学环境中，它是数学、工程和科学入门和高级课程的标准教学工具。在工业领域，MATLAB 是高效研究、开发和分析的首选工具。MATLAB 具有一系列称为工具箱的特定于应用程序的解决方案。对于大多数 MATLAB 用户来说非常重要，工具箱允许您学习和应用专业技术。工具箱是 MATLAB 函数（M 文件）的综合集合，可扩展 MATLAB 环境以解决特定类别的问题。可用工具箱的领域包括信号处理、控制系统、神经网络、模糊逻辑、小波、仿真等。