大数乘法算法思想总结(集锦十九篇)

〚1〛大数乘法算法思想总结

在当今信息时代，大数据已经成为企业发展战略中不可或缺的一部分。为了更好地应对企业面临的挑战和机遇，我参加了一次大数据培训，希望通过这次培训能够更好地掌握大数据分析和应用技巧。

这次培训共持续了一个月时间。培训开始，我们先进行了一些基础知识的学习，主要涉及大数据的概念、发展历程以及相关的技术与工具。了解了大数据的背景和意义后，我们开始深入学习大数据分析的方法与技巧。

我们学习了大数据的采集与清洗技术。大数据的采集是基础中的基础，只有获取到真实有效的数据，才能进行后续的分析工作。在采集过程中，我们学习了一些常用的采集工具和技术，并进行了实践。同时，我们还学习了数据清洗的重要性，学会了如何识别和处理数据中的异常值和缺失值。

我们学习了大数据的处理与存储技术。由于大数据的规模庞大，传统的数据处理方法已经无法满足需求。在培训中，我们学习了一些常见的大数据处理工具和技术，例如Hadoop、Spark等。通过实际操作，我们了解了如何使用这些工具进行数据处理和分析。同时，我们还学习了分布式存储系统，了解了如何快速高效地存储和管理海量数据。

在学习了大数据的采集和处理技术后，我们开始进入了数据分析的环节。数据分析是大数据应用的核心，通过对数据的深度挖掘和分析，可以为企业决策提供有力的支持。在培训中，我们学习了一些常用的数据分析方法和技巧，例如统计分析、机器学习等。通过实际案例的操作，我们掌握了如何运用这些方法来进行数据分析，以及如何将分析结果转化为实际的业务决策。

除了理论知识的学习外，培训还设置了一些实践环节，帮助我们将所学知识真正应用于实际项目中。在实践环节中，我们被分成几个小组，每个小组负责完成一个大数据分析项目。在项目中，我们需要从大量的实际数据中提取有价值的信息，并对企业的业务进行深入分析。通过实际操作，我们不仅巩固了所学知识，还锻炼了团队合作和问题解决的能力。

通过这次大数据培训，我收获了很多。我对大数据的概念和发展有了更深入的了解，清楚了大数据对企业的重要性。我学到了许多大数据分析的方法和技巧，能够更好地进行数据挖掘和分析。我通过实践项目，更好地理解了大数据在实际业务中的应用和意义。

小编认为，这次大数据培训对我的职业发展有着积极的影响。我相信在将来的工作中，我所学到的大数据知识和技术将会派上用场，为企业的发展做出贡献。同时，我也会不断学习和探索，与时俱进，以应对不断变化的大数据领域。

通过这篇文章的详细描述，我们可以清晰地了解这次大数据培训的内容和影响。不仅从基础知识到实践操作，都有了全面的了解。通过这次培训，我对大数据有了更深入的认识，不仅了解了大数据的概念和发展历程，还学会了采集、清洗、处理和分析大数据的方法与技巧。通过实践项目的锻炼，我不仅巩固了所学知识，还具备了团队合作和问题解决的能力。我相信在将来的工作中，我所学到的大数据知识和技术将会发挥重要作用，为企业的发展做出积极的贡献。

〚2〛大数乘法算法思想总结

总是信任你的同伴，却也要不断占据主动，以决定你与谁搭档；

总是相信上帝，但永远要把你的房子建在高处；

永远爱你的邻居，并且总是选择居住在芳邻的隔壁；

赛跑未必快者赢，战争未必强者胜，但快与强是你最好的选择；

把你的赌注压在“转向另一面”和“适可而止”之间，把你的赌注押在“欲速则不达”和“当断不断，反受其乱”之间；

关于赢：它不重要，真正重要的是光明磊落、遵守游戏规则；

关于输：它不重要，真正重要的是你乐在其中；

关于怎么玩游戏：赢。

〚3〛大数乘法算法思想总结

冒泡和递归一样，不管大家水平怎么样，基本上都能凑合的写写，快速排序其实主要的也是数据的交换，都算是交换排序，不过快排需要了解分治思想，实现的时候需要递归一下，导致很多时候看快排的时候都看的云里雾里，假设有一个无序的整型数组

索引 0  1  2  3  4   5  6

数值 15 32  8  99 12 17 36，

①取出0位的15作为基准值，然后倒序从后往前找小于15的，将12赋值给0位；

②从前往后找大于15的将32放置到位置4；

③位置1空出来，然后继续倒序找小于15的，正序找大于15的，最后索引到大3的时候重复以上过程。

冒泡排序

冒泡基本上没有什么好说的，直接看代码吧，新建了Sort类处理排序:

//

// Sort.h

// Algorithm

//xiaofeixiang

// Created by keso on 15/3/15.

// Copyright (c) 2015年 keso. All rights reserved.

//

#import

@interface Sort : NSObject

@property (nonatomic,strong)NSMutableArray *dataSource;

-(void)bubbleSort:(NSMutableArray*)dataSource;

-(void)quickSort:(NSInteger)start endIndex:(NSInteger)end;

@end

Sort.m中的bubbleSort实现:

//冒泡排序

-(void)bubbleSort:(NSMutableArray*)dataSource{

NSUInteger count=[dataSource count];

for(int i=0;i

for (int j=0; j

if ([dataSource[j] intValue]>[dataSource[j+1] intValue]) {

NSString *temp=dataSource[j];

dataSource[j]=dataSource[j+1];

dataSource[j+1]=temp;

}

}

}

for (NSInteger i=0; i

NSLog(@”排序--%@“,dataSource[i]);

}

}

冒泡排序比较稳定，但是每次只是移动两个数字比较慢，如果是正序的话时间复杂度是O(n)，如果是逆序的需要弄成正序的，那么事件复杂度O(n*n)，会经过n(n-1)/2次比较，平均事件复杂度O(n*n);

快速排序

快速排序是C.R.A.Hoare于1962年提出的一种划分交换排序。它采用了一种分治的策略，通常称其为分治法(Divide-and-ConquerMethod)，

基本思路如下:

1．先从数组中取出一个数作为基准数值，也可以理解为中间变量。

2．分区过程，将比这个数大的数全放到它的右边，小于或等于它的数全放到它的左边。

3．再对左右区间重复第二步，直到各区间只有一个数。

快速排序由于排序效率在同为O(n*logn)的几种排序方法中效率较高，因此经常被采用，再加上快速排序思想----分治法也确实实用，也算是出门居家必备的算法了，理解比较好理解，具体的实现能写出来基本上算是理解的，至于更深的就要看工作中实际的操作过程啦。

Sort.h中定义了一个QuickSort方法，还有一个NSMutabArray是为了保存最后的结果的,具体实现:

//快速排序

-(void)quickSort:(NSInteger)start endIndex:(NSInteger)end{

if (start

NSInteger standardValue=[_dataSource[start] intValue];

NSInteger left=start,right=end;

while (start

//从后往前找，如果后面的数值大于基准值，递减

while (startstandardValue) {

end--;

}

//小于基准值的时候，给数组中索引为start赋值

if (start

_dataSource[start]=_dataSource[end];

start=start+1;

}

//从前往后找，如果数值小于基准值，递增

while (start

start++;

}

//大于基准值，给数组中索引为end的数据赋值

if (start

_dataSource[end]=_dataSource[start];

end=end-1;

}

}

//退出的时候值start和end相等

_dataSource[start]=[NSString stringWithFormat:@”%ld“,(long)standardValue];

[self quickSort:left endIndex:end-1];//处理左边

[self quickSort:end+1 endIndex:right];//处理右边

}

}

主函数中的调用如下:

NSMutableArray *data=[[NSMutableArray alloc] initWithObjects:@”10“,@”88“,@”97“,@”33“,@”8“,@”73“,@”18“, nil];

[sort bubbleSort:data];

sort.dataSource=data;

[sort quickSort:0 endIndex:[data count]-1];

for (int i=0; i

NSLog(@”排序:%@",data[i]);

}

return 0;

代码可能不是最简洁的，但是应该是比较好理解的，如果有问题，随时可以在评论区与我交流~