二、请描述 RANDOM(a,b)过程的一种实现,它只调用 RANDOM(0,1)。作为a和b的函数,你的过程的期望运行时间是多少?

文心一言:

假设我们有一个伪随机数生成器,可以生成在[0,1)范围内的随机数。那么我们可以使用以下算法实现从一个[a, b]范围内的随机数:

1.首先生成一个随机数r,在[0,1)范围内。

2.检查r是否大于a。如果是,则重复步骤1,直到r小于等于a。

3.计算x = (b-a) * r + a。x就是在[a, b]范围内的随机数。

这个算法的时间复杂度为O(1),因为只需要生成一个随机数,并进行一些简单的数学计算。由于我们只需要调用RANDOM(0,1)一次,因此期望运行时间也是O(1)。

讯飞星火:

为了实现一个只调用 RANDOM(0,1) 的函数,我们可以创建一个名为 random_number 的过程。该过程将返回 0 或 1,具体取决于 RANDOM() 函数的返回值。

CREATE OR REPLACE PROCEDURE random_number()
RETURNS INTEGER
AS $$
DECLARE
x INTEGER;
BEGIN
x := RANDOM();
IF x < 0.5 THEN
RAISE EXCEPTION 'Random number must be greater than or equal to 0.5';
ELSE
RETURN x;
END IF;
END;
$$ LANGUAGE plpgsql;

在这个例子中,我们首先声明了一个名为 x 的整数变量。然后,我们调用了 RANDOM() 函数来生成一个介于 0 和 1 之间的随机数。接下来,我们检查这个随机数是否大于等于 0.5。如果是,则抛出一个异常。否则,我们返回这个随机数。由于我们只调用了一次 RANDOM() 函数,因此期望运行时间为 O(1)。

华为盘古:

RANDOM(a,b)过程是一种面向对象的编程范式,它允许在函数内部定义并发和协程,并可以对操作进行重入和撤销。下面是一个简单的RANDOM(a,b)过程实现,它只调用RANDOM(0,1)。

以下是一个简单的实现,它使用了一个简单的函数:

import RANDOM(a,b)

# 获取数据 a = "100", b = "50"

# 处理数据 a = "100", b = "50"

# 输出数据 a = "100", b = "50"

# 返回 RANDOM(0,1)

function function() {

  if (a == 1) {

    print("返回RANDOM(0,1)");

  }

  else {

    print("返回RANDOM(0,1)");

  }

}

这个实现只使用了runtime()函数,它在函数内部定义了一个循环,并调用了三个不同的操作,每个操作都执行了一遍。在循环内部,a和b分别被处理,输出值也被重置。在返回时,function()函数返回RANDOM(0,1)。

在这种情况下,RANDOM(a,b)过程的期望运行时间是:

操作数 循环次数 调用时间
1 3 0
2 4 1
3 2 0
4 3 0
5 4 1
6 5 0
7 6 0
8 7 0
9 8 0
10 9 1
11 10 0
12 11 1

在这个实现中,循环次数为3,调用时间为0,因此总的期望运行时间为:

操作数 循环次数 调用时间
1 3 0
2 4 1
3 2 0
4 3 0
5 4 1
6 5 0
7 6 0
8 7 0
9 8 0
10 9 1
11 10 0
12 11 1

在这个实现中,每个操作都执行了一遍,所以总的期望运行时间为:

操作数 循环次数 调用时间
1 3 0
2 4 1
3 2 0
4 3 0
5 4 1
6 5 0
7 6 0
8 7 0
9 8 0
10 9 1
11 10 0
12 11 1

在这个实现中,循环次数为3,调用时间为0,因此总的期望运行时间为:

操作数 循环次数 调用时间
1 3 0
2 4 1
3 2 0
4 3 0
5 4 1
6 5 0
7 6 0
8 7 0
9 8 0
10 9 1
11 10 0
12 11 1

在这个实现中,每个操作都执行了一遍,所以总的期望运行时间为:

在这个实现中,每个操作都执行了一遍,所以总的期望运行时间为:

操作数 循环次数 调用时间
1 3 0
2 4 1
3 2 0
4 3 0
5 4 1
6 5 0
7 6 0
8 7 0
9 8 0
10 9 1
11 10 0
12 11 1

在这个实现中,循环次数为3,调用时间为0,因此总的期望运行时间为:

操作数 循环次数 调用时间
1 3 0
2 4 1
3 2 0
4 3 0
5 4 1
6 5 0
7 6 0
8 7 0
9 8 0
10 9 1
11 10 0
12 11 1

在这个实现中,循环次数为3,调用时间为0,因此总的期望运行时间为:

在这个实现中,每个操作都执行了一遍,所以总的期望运行时间为:

在这个实现中,每个操作都执行了一遍,所以总的期望运行时间为:

在这个实现中,循环次数为3,调用时间为0,因此总的期望运行时间

360智脑:

对于随机数生成器,其平均期望时间为O(log n),其中n为生成的随机数的数量。由于只调用了一次 RANDOM(0,1),因此平均期望时间为O(log n)。

chatglm:

RANDOM(a,b) 过程的一种实现是使用两个随机数生成器,其中一个生成器生成范围在 0 到 a 之间的随机数,另一个生成器生成范围在 0 到 1-a 之间的随机数。然后,只需要将这两个随机数进行异或运算,就可以得到范围在 0 到 b 之间的随机数。

这种实现需要使用两个随机数生成器,因此需要额外的计算开销,但是只需要进行一次异或运算,因此时间复杂度为 O(1)。

由于每个随机数生成器的计算开销不同,因此这种实现的期望运行时间取决于具体的实现方式和使用的随机数生成器。如果使用的随机数生成器比较高效,那么这种实现的期望运行时间可能会比其他实现更短。

chatgpt:

RANDOM(a, b) 过程可以用如下方法实现:

1.计算 a 和 b 之间的距离 d = b - a + 1。

2.使用 RANDOM(0, 1) 生成一个随机数 r。

3.如果 r 等于 1,返回 a + (d-1) * 1 / 1 = a + d-1。

4.否则,递归调用 RANDOM(a, b),直到返回一个数字。

该过程的期望运行时间取决于随机变量 X 的期望次数,其中 X 是执行步骤 3 的次数。因为每次递归调用减少了问题规模,所以 X 的期望次数是 O(log(d)),其中 d 是 a 和 b 之间的距离(即问题规模)。

因此,该过程的期望运行时间是 O(log(b-a+1))。

文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (27)-- 算法导论5.1 2题的更多相关文章

  1. 【对比】文心一言对飚ChatGPT实操对比体验

    前言 缘由 百度[文心一言]体验申请通过 本狗中午干饭时,天降短信,告知可以体验文心一言,苦等一个月的实操终于到来.心中这好奇的对比心理油然而生,到底是老美的[ChatGPT]厉害,还是咱度娘的[文心 ...

  2. 【个人首测】百度文心一言 VS ChatGPT GPT-4

    昨天我写了一篇文章GPT-4牛是牛,但这几天先别急,文中我测试了用GPT-4回答ChatGPT 3.5 和 Notion AI的问题,大家期待的图片输入也没有出现. 昨天下午百度发布了文心一言,对标C ...

  3. 文心一言,通营销之学,成一家之言,百度人工智能AI大数据模型文心一言Python3.10接入

    "文心"取自<文心雕龙>一书的开篇,作者刘勰在书中引述了一个古代典故:春秋时期,鲁国有一位名叫孔文子的大夫,他在学问上非常有造诣,但是他的儿子却不学无术,孔文子非常痛心 ...

  4. 获取了文心一言的内测及与其ChatGPT、GPT-4 对比结果

    百度在3月16日召开了关于文心一言(知识增强大语言模型)的发布会,但是会上并没现场展示demo.如果要测试的文心一言 也要获取邀请码,才能进行测试的. 我这边通过预约得到了邀请码,大概是在3月17日晚 ...

  5. 百度生成式AI产品文心一言邀你体验AI创作新奇迹:百度CEO李彦宏详细透露三大产业将会带来机遇(文末附文心一言个人用户体验测试邀请码获取方法,亲测有效)

    目录 中国版ChatGPT上线发布 强大中文理解能力 智能文学创作.商业文案创作 图片.视频智能生成 中国生成式AI三大产业机会 新型云计算公司 行业模型精调公司 应用服务提供商 总结 获取文心一言邀 ...

  6. 阿里版ChatGPT:通义千问pk文心一言

    随着 ChatGPT 热潮卷起来,百度发布了文心一言.Google 发布了 Bard,「阿里云」官方终于也宣布了,旗下的 AI 大模型"通义千问"正式开启测试! 申请地址:http ...

  7. 基于讯飞语音API应用开发之——离线词典构建

    最近实习在做一个跟语音相关的项目,就在度娘上搜索了很多关于语音的API,顺藤摸瓜找到了科大讯飞,虽然度娘自家也有语音识别.语义理解这块,但感觉应该不是很好用,毕竟之前用过百度地图的API,有问题也找不 ...

  8. android用讯飞实现TTS语音合成 实现中文版

    Android系统从1.6版本开始就支持TTS(Text-To-Speech),即语音合成.但是android系统默认的TTS引擎:Pic TTS不支持中文.所以我们得安装自己的TTS引擎和语音包. ...

  9. android讯飞语音开发常遇到的问题

    场景:android项目中共使用了3个语音组件:在线语音听写.离线语音合成.离线语音识别 11208:遇到这个错误,授权应用失败,先检查装机量(3台测试权限),以及appid的申请时间(35天期限), ...

  10. 初探机器学习之使用讯飞TTS服务实现在线语音合成

    最近在调研使用各个云平台提供的AI服务,有个语音合成的需求因此就使用了一下科大讯飞的TTS服务,也用.NET Core写了一个小示例,下面就是这个小示例及其相关背景知识的介绍. 一.什么是语音合成(T ...

随机推荐

  1. KMP 自动机,孤独的自动机(同时也是CF1721E的题解)

    给定字符串 \(s\),以及 \(q\) 个串 \(t_i\),求将 \(s\) 分别与每个 \(t_i\) 拼接起来后,最靠右的 \(|t_i|\) 个前缀的 border 长度.询问间相互独立. ...

  2. webpack原理(1):Webpack热更新实现原理代码分析

    热更新,主要就是把前端工程 文件变更,即时编译,然后通知到浏览器端,刷新代码. 服务单与客户端通信方式有:ajax 轮询,EventSource.websockt. 客户端刷新一般分为两种: 整体页面 ...

  3. 中高等DP总结(更新中

    1.CF613D Kingdom and its Cities 题意:给定一棵树,每个询问给出一些关键点,要求删掉最少的点使这些点两两不联通,无解输出-1. 思路:先判无解:只要有一个关键点的父亲也是 ...

  4. Salesforce LWC学习(十二) Dependence Picklist实现

    本篇可参看: Salesforce LWC学习(六) @salesforce & lightning/ui*Api Reference salesforce零基础学习(八十七)Apex 中Pi ...

  5. 阿里巴巴为什么建议使用BigDecimal进行浮点数运算

    本文先引入一个例子,星期天你和女朋友去逛街,看到一家奶茶店.女朋友想喝奶茶了,你就去买了杯奶茶,然后你问了一下价格.店员说奶茶0.9元一杯.然后你给了1元钱.这个时候你忽然问了一下女友.服务员该找我们 ...

  6. style中加了scoped无法更改element ui样式解决办法

    第一种方法 原因:scoped 解决方法:去掉scoped 注意:此时该样式会污染全局样式,可以把它放在公共的css里面 为了不让所有的 el-input标签都是该样式,可以在HTML给改input加 ...

  7. 京东LBS推荐算法实践

    作者:京东零售 郑书剑 1.推荐LBS业务介绍 1.1 业务场景 现有的同城购业务围绕京东即时零售能力搭建了到店.到家两种业务场景.同城业务与现有业务进行互补,利用高频,时效性快的特点,可以有效提升主 ...

  8. pandas安装1

    Python 官方标准发行版并没有自带 Pandas 库,因此需要另行安装.除了标准发行版外,还有一些第三方机构发布的 Python 免费发行版, 它们在官方版本的基础上开发而来,并有针对性的提前安装 ...

  9. Java内部类的使用介绍详解

    前言 在之前讲解static静态内部类时,就给大家简单说过内部类的概念.但实际上,内部类并不是那么简单,所以今天我们需要对内部类进行专门地讲解和学习. 全文大约 [6500]字,不说废话,只讲可以让你 ...

  10. 在NodeJS中安装babel

    安装babel 打开终端,输入命令:npm install --save-dev @babel/core @babel/cli @babel/preset-env @babel/node 安装完毕之后 ...