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求助!关于Misra-Gries 算法和数据流的两道题!万分感谢!
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求助两道计算题,请各路大神帮忙看看!1. 假设有一个包含 90 个数据的数据流,该数据流一共有 5 个不同的元素,即 (x1, x2, x3, x4, x5),其中 x1 出现的频率为 50, x2 出现的频率为 10, x3 出 现的频率为 10, x4 出现的频率为 10, x5 出现的频率为 10。考虑在该数据流 ![]() 上运行参数为 k=2 的 Misra-Gries 算法, 尝试解决以下问题: (a) 数据流中的数据以怎样的到达顺序可以使得元素 x1 的计数最大(也就是 Misra-Gries 算法在最终状态下 x1 的计数最大)?该最大的计数值是多少? (b) 数据流中的数据以怎样的到达顺序可以使得元素 x1 的计数最小(也就是 Misra-Gries 算法在最终状态下 x1 的计数最小)?该最小的计数值是多少? 2. 假设有两个数据流 E1 和 E2,其中 E1 包含 n1 个数据, E2 包含 n2 个数据。 令 E 为 E1 和 E2 合并后的数据流,即 E={E1, E2}。 例如, E1={a, b, a, c}, E1={a, b, c, c, d},那么 E= { a, b, a, c, a, b, c, c, d}。考虑两个蓄水池采样算法,分别对 数据流 E1 和 E2 进行采样。两个采样算法的蓄水池大小都为 k (k<n1, k<n2), 也即对于每个数据流,我们可以得到 k 个均匀的样本。请设计一个样本合并 算法将这 2k 个样本进行合并,得到 k 个合并流 E 中的均匀样本? 并证明得到 的 k 个样本中的任何一个样本数据被抽取的概率为 k/(n1+n2)。 |
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