Algoritmos eficientes são cruciais para processamento e análise de dados, especialmente ao lidar com grandes conjuntos de dados. Aqui estão alguns exemplos, categorizados por tarefas comuns:
1. Classificação: *
Merge classificar: `O (n log n)` complexidade do tempo. Um algoritmo de divisão e conquista que é estável e adequado para conjuntos de dados grandes e não classificados. É frequentemente usado como um bloco de construção em algoritmos mais complexos. Bom para classificação externa (dados grandes demais para se encaixar na memória).
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Classificação rápida: `O (n log n)` Caso médio, `o (n^2)` pior caso. Outro algoritmo de divisão e conquista. Geralmente mais rápido que a classificação da fusão na prática devido ao melhor desempenho do cache, mas mais suscetível a cenários de pior caso. Variações como classificação clínica randomizada ajudam a mitigar isso.
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Classificação de heap: `O (n log n)` complexidade do tempo. Usa uma estrutura de dados de heap. O desempenho garantido `o (n log n)`, mas geralmente não é tão rápido quanto uma classificação rápida na prática. Classificação no local.
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Radix Sort: `O (nk)` complexidade do tempo, onde `n` é o número de elementos e` k` é o comprimento médio -chave (número de dígitos ou caracteres). Um algoritmo de classificação não baseado em comparação, muito eficiente para tipos de dados específicos (números inteiros, strings) com um comprimento de chave limitado. Pode ser mais rápido que `o (n log n)` algoritmos de classificação para dados adequadamente formatados.
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TIM Classificação: `O (n log n)` complexidade do tempo. Um algoritmo de classificação híbrido derivado da classificação de mesclagem e tipo de inserção, projetado para ter um bom desempenho nos dados do mundo real. Usado como o algoritmo de classificação padrão em Python e Java.
2. Pesquisa: * Pesquisa binária: `O (log n)` complexidade do tempo. Requer que os dados sejam classificados. Extremamente eficiente para pesquisar em conjuntos de dados grandes e classificados.
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Tabelas de hash: `O (1)` Caso médio de inserção, exclusão e recuperação. Usa uma função de hash para mapear as teclas dos índices em uma matriz. Essencial para a implementação de dicionários e pesquisas em tempo constante (em média). As estratégias de resolução de colisão são importantes para lidar com casos em que diferentes chaves mapeem para o mesmo índice.
3. Algoritmos de gráfico: *
Pesquisa em largura (BFS): `O (v + e)` complexidade do tempo, onde `v` é o número de vértices e` e` é o número de arestas. Usado para encontrar o caminho mais curto em um gráfico não ponderado, atravessar um nível de gráfico por nível e muitas outras tarefas relacionadas a gráficos.
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Pesquisa de profundidade (DFS): `O (v + e)` complexidade do tempo. Explora o máximo possível ao longo de cada ramo antes de voltar atrás. Usado para classificação topológica, detecção de ciclo e problemas de labirinto.
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Algoritmo de Dijkstra: `O (e log V)` Complexidade do tempo (com uma fila prioritária implementada como um min-heap). Encontra os caminhos mais curtos de um vértice de origem para todos os outros vértices em um gráfico ponderado com pesos de borda não negativos.
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a* pesquisa: Algoritmo de busca heurística que é amplamente utilizado na busca de caminhos e na travessia de gráficos, a seleção de `h (n)` afeta muito sua eficiência.
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PageRank: Um algoritmo usado pelos mecanismos de pesquisa para classificar as páginas da Web em seus resultados de pesquisa. Algoritmo iterativo que atribui um valor numérico a cada página com base no número e na qualidade dos links.
4. Aprendizado de máquina e análise estatística: *
Descendência de gradiente: Um algoritmo de otimização iterativo usado para encontrar o mínimo de uma função. Fundamental para o treinamento de muitos modelos de aprendizado de máquina, incluindo regressão linear, regressão logística e redes neurais. Variações como descida de gradiente estocástica (SGD) e descendência de gradiente em mini-lotes são usadas para melhorar o desempenho.
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cluster de k-means: `O (n*k*i)` complexidade do tempo, onde `n` é o número de pontos de dados,` k` é o número de clusters e `i 'é o número de iterações. Partições dados apontam em clusters k com base em sua proximidade com os centróides do cluster.
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Análise de componentes principais (PCA): Reduz a dimensionalidade dos dados, identificando os principais componentes (direções de variação máxima). Útil para extração de recursos, redução de ruído e visualização. A complexidade computacional depende do tamanho da matriz de covariância.
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mineração de regras de associação (por exemplo, apiori): Encontra relacionamentos interessantes (associações) entre variáveis em grandes conjuntos de dados. Utilizado na análise da cesta de mercado, sistemas de recomendação e outras aplicações.
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Algoritmos de árvore de decisão (por exemplo, ID3, C4.5, carrinho): Usado para tarefas de classificação e regressão. Pode ser eficiente, mas propenso a ajustar demais.
5. Compressão de dados: *
Codificação de Huffman: `O (n log n)` Complexidade do tempo (para construir a árvore Huffman). Um algoritmo de codificação de comprimento variável usado para compactação de dados sem perdas. Atribui códigos mais curtos a caracteres/símbolos mais frequentes.
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lempel-ziv (lz77, lz78, lzw): Uma família de algoritmos de compactação de dados sem perdas que são amplamente utilizados em formatos de arquivo como ZIP e GIF. Identifique os padrões de repetição nos dados e substitua -os por códigos mais curtos.
6. Processamento de string: *
algoritmo Knuth-Morris-Pratt (KMP): `O (n)` Complexidade do tempo, onde `n` é o comprimento do texto. Um algoritmo de pesquisa de sequência eficiente que encontra ocorrências de um padrão dentro de um texto. Evita retrocesso desnecessário.
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algoritmo Boyer-Moore: Geralmente mais rápido que o KMP na prática, especialmente para padrões mais longos. Usa heurísticas para pular partes do texto que não podem conter o padrão.
7. Análise numérica: *
Transformação rápida de Fourier (FFT): `O (n log n)` complexidade do tempo. Calcula com eficiência a transformação discreta de Fourier (DFT), usada no processamento de sinal, processamento de imagens e outros aplicativos.
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Método Newton-Raphson: Um método iterativo para encontrar aproximações às raízes (ou zeros) de uma função de valor real.
Considerações importantes para escolher um algoritmo: *
complexidade do tempo: Como o tempo de execução cresce à medida que o tamanho da entrada aumenta.
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Complexidade do espaço: Quanta memória o algoritmo exige.
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Características dos dados: O tipo de dados (classificado, não classificado, numérico, categórico), seu tamanho e sua distribuição.
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Estabilidade (para classificação): Se o algoritmo preserva a ordem relativa de elementos iguais.
* Paralelizability: Se o algoritmo pode ser facilmente paralelo para aproveitar os processadores de vários núcleos ou sistemas distribuídos.
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Complexidade da implementação: Quão difícil é o algoritmo para implementar corretamente.
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Use Case: A tarefa específica que você está tentando realizar.
Nota importante: O algoritmo "melhor" depende do contexto específico. O perfil e o benchmarking de algoritmos diferentes em seus dados reais é crucial para tomar decisões informadas. Bibliotecas como Numpy, Scipy, Pandas (Python) e R fornecem implementações altamente otimizadas de muitos desses algoritmos, facilitando a aproveitamento de seus pipelines de processamento e análise de dados.
