解析 平方取中法 哈希函数的构造方法中,取关键字平方的中间几位作为哈希地址的方法是“平方取中法”。其原理是对关键字进行平方计算后,根据哈希表长度需求,截取平方值的中间若干位(通常与哈希表位数相同),从而均匀分布哈希地址。这种方法可减少冲突概率,适用于无法预知关键字全部分布或数值波动较大的场景。
以下是平方取中法的基本步骤和公式: 选择初始种子:选择一个非负整数 $ S_0 $ 作为初始种子。 平方运算:将当前种子 $ S_n $ 平方得到 $ S_n^2 $。 提取中间部分:从 $ S_n^2 $ 的数字表示中提取中间的若干位(通常称为“宽度”w)。例如,如果 $ S_n^2 $ 是一个十进制数,并且我们选择的宽度是4...
平方取中法(midsquare method)是产生[0,1]均匀分布随机数的方法之一,亦称冯·诺伊曼取中法,最早由冯·诺伊曼(John von Neumann,1903-1957)提出的一种产生均匀伪随机数的方法。此法将一个2s位十进制随机数平方后得到的一个4s位数,去头截尾取中间2s位数作为一个新的随机数,重复上述过程可得到一个伪随机数列。
平方取中法是一种简单的伪随机数生成算法。它的基本步骤如下: 1. 初始种子为一个四位数(可以自己设定,比如1234)。 2. 将种子平方,得到一个八位数。 3. 取得这个八位数的中间四位数作为下一个随机数,即为本次迭代的结果。 4. 重复2、3步骤,得到一系列随机数。 例如,以初始种子1234为例,按照上述步骤,得到...
定义一个平方取中法函数计算哈希值，依据”哈希值=尾删两位再取末两位前面放弃(key²)“公式，计算步骤是，先对整数key进行平方，然后从结果尾部去除2位，再取尾部两位得到哈希值。注意平方运算可能会导致结果超出Integer类型范围，强制转换为long类型存储平方值，以避免在计算过程中发生溢出。实现一个折叠法函数计算...
平方取中法(Mean Square Error, MSE)是一种在机器学习和统计学中常用的评估模型性能的方法,它用于衡量模型预测值与实际值之间的偏差。其原理如下: 当我们训练一个模型来预测某个值时(比如预测房价),我们会有一个预测值$\hat{y}$和实际的值$y$。平方取中法计算的是预测值和实际值之间差的平方的平均值。 具...
平方取中方法是1946年由John Von Neumann,S. Ulm和N. Metropolis 在Los Alamos实验室研究中子碰撞时提出的,他们当时的研究工作是曼哈顿项目的一部分。他们的平方取中法如下: 1. 从一个4位数x0开始,称为种子. 2. 将它平方得到一个8位数(必要时在前面加0). ...
接下来是333139，其平方取中后的结果为110,981,593,321。这种方法在处理较大数值时尤其方便，可以减少计算的复杂度。对于981593，应用平方取中法后，结果为963,524,817,649。可以看到，这种方法保留了部分数字的精确性，同时简化了计算步骤。最后，524817经过平方取中法的处理，结果变为275,432,883,489...
平方取中法(midsquare method)是产生[0,1]均匀分布随机数的方法之一,亦称冯·诺伊曼取中法,最早由冯·诺伊曼(John von Neumann,1903-1957)提出的一种产生均匀伪随机数的方法。这里我们将这个算法稍作修改,产生下一个伪随机的正整数n 不妨设置为 n (1)如果 n不足256 则+256 (2)n表示成32位二进制(高位补...