演算法數據量

❶ devc++測試排序演算法的時候 輸入數據量超過1000個，程序就沒有結果（附代碼）

輸入數據量超過1000個？？
我的 天，還不如 隨機函數生成

int main()
{ int i=0,t;
srand((unsigned)time(NULL));
t=rand() % 1000;
intRandom[i++]=t;
while (i<100)
{
Again: t=rand() % 1000;
if ( BoolInArray(t,i)==0)
{ intRandom[i++]=t; }
else
goto Again; }
for(i=0;i<100;i++)
{ printf("%4d",intRandom[i]);
if ((i+1) % 10 == 0)
printf("\n");
}
return 0;

❷ knn演算法的訓練數據集需要多大

這個不一定。之所以要分訓練集和測試集是因為怕過度擬合（overfitting），所以需要一個測試集來檢驗確定 你建立的模型並不只是適合於這一組數據。我一般都是70%訓練集30%測試集。當然，得看數據量有多大，以及復雜程度。只要訓練集>=測試集，就不會錯，但好不好得具體分析。如果數據量在1000以下的話，最好是k折交叉驗證（基本上只要不是特別復雜的數據，都推薦k折交叉驗證）。如果要是數據量大於10萬的話，最好考慮80：20甚至90:10。

❸ 數據量大時，使用什麼排序演算法比較合適

使用的比較多的是快速排序演算法，堆排配寬裂序也是巧纖可以的。
具體的演算法可以網路，網路上培閉應該很清楚的。
http://ke..com/link?url=0UBzo6VXhseibWgpbbjH-sqeVPT7MhvqciUH7548cKkjk-g34bHNsL2iwgu7Y0RjW1lf_FrImCz1ZIbEiy-yP_

❹ hash查找演算法 數據量在10萬左右 資料庫中存儲

可以用，但是最好加入緩存機制。

❺ 人員數據的規模數據量怎麼算

人員數據的規模數據量演算法如下要想使人才規劃精準度高並指導企業未來的人力資源工作實踐，首先要做的是收集與員工數量有關的業務（比如營業額、利潤等）、人效（比如謹團首人均凈利潤或亮、單位人工成本產出效率等）的歷史數據。在此基礎上對未來一至三年的業務發展進祥數行業務數據、人效數據的管理預測和條件假設。

❻ 演算法：小數據量用冒泡，大數據量用快排，關於這里的數據量判斷問題

left + CUTOFF > right
是說如果left和right之間個數少於CUTOFF的時候用冒泡,多於用快排寬敬模
left + CUTOFF如果大於了right說明left和right的差值小於CUTOFF
好好理解下吧寫成這樣可能好理解點,實慎緩稿游際是等效的
if(right - left < CUTOFF)

❼ 資料庫中數據量很大，怎麼寫演算法

合理索引，能分區的表分區。做資料庫同步，查詢與業務分開做。我經常做百萬級的數據表。有不明白的地方請留言