Наличие и атрибут и ограничение на элемент в схеме XML

Я думаю об этом с точки зрения информации. Любая проблема состоит из изучения определенного числа битов.

Ваш основной инструмент является понятием моментов принятия решения и их энтропии. Энтропия момента принятия решения является средней информацией, которую она даст Вам. Например, если программа содержит момент принятия решения с двумя ответвлениями, это - энтропия, сумма вероятности каждого ответвления времена журнал ₂ из обратной вероятности того ответвления. Это - то, сколько Вы изучаете путем выполнения того решения.

, Например, if оператор, имеющий два ответвления, оба, одинаково вероятно, имеет энтропию 1/2 * журнал (2/1) + 1/2 * журнал (2/1) = 1/2 * 1 + 1/2 * 1 = 1. Таким образом, его энтропия составляет 1 бит.

предположим Вы ищете таблицу объектов N, как N=1024. Это - 10-разрядная проблема потому что журнал (1024) = 10 битов. Таким образом, если можно искать его с операторами IF, которые имеют одинаково вероятные результаты, это должно принять 10 решений.

Это - то, что Вы получаете с двоичным поиском.

предположим Вы делаете линейный поиск. Вы смотрите на первый элемент и спрашиваете, является ли это то, Вы хотите. Вероятности являются 1/1024, что это, и 1023/1024, который это не. Энтропия того решения является 1/1024*log (1024/1) + 1023/1024 * журнал (1024/1023) = 1/1024 * 10 + 1023/1024 * приблизительно 0 = приблизительно.01 бит. Вы изучили очень мало! Второе решение не намного лучше. Именно поэтому линейный поиск является настолько медленным. На самом деле это экспоненциально в числе битов, которые необходимо изучить.

предположим Вы делаете индексацию. Предположим, что таблица предварительно отсортирована в большое количество мусорных ведер, и Вы используете некоторые все биты в ключе для индексации непосредственно к записи таблицы. Если существует 1 024 мусорных ведра, энтропия является 1/1024 * журнал (1024) + 1/1024 * журнал (1024) +... для всех 1 024 возможных результатов. Это - 1/1024 * 10 раз 1 024 результата, или 10 битов энтропии для той одной операции индексации. Именно поэтому индексация поиска быстра.

Теперь думают о сортировке. У Вас есть объекты N, и у Вас есть список. Для каждого объекта необходимо искать, где объект входит в список, и затем добавьте его к списку. Так сортировка занимает примерно N времена количество шагов базового поиска.

Так виды на основе выборов из двух альтернатив, имеющих примерно, одинаково вероятно, результаты, все берут о O (N, регистрируют N), шаги. O (N) алгоритм сортировки возможен, если он основан на поиске индексации.

я нашел, что почти на все алгоритмические проблемы производительности можно посмотреть таким образом.