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xuzhenqi@xuzhenqi
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“千人，训练营 通过『我邮2.0』发布”
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“题目要求是在K台机器上做，因此可以考虑多台机器的并行化。我是这样做的： 首先，各台机器上各自排序，假设各台机器上排序的复杂度为O(nlogn)，每台机器上的数据数量为n/k,则时间复杂读为O(n/k log(n/k) ). 然后进行k台机器的二路归并。 第1次归并，是k台机器中每台机器上有n/k的数据两两归并，考虑并行…”
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“目测是这样的 【 在 heboy22 的大作中提到: 】 : 所以归并起来的时间是n，而不管是几台机器一起归并的？ : : 发自「贵邮」”
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“假设各机器上排序算法的复杂度是O(nlogn),且忽略机器间数据传输的时间。算法复杂度为O(n/k log(n/k) + n) 通过『我邮2.0』发布”
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“andrew ng 的机器学习。 【 在 heamon7 (天堂的呼唤) 的大作中提到: 】 : 你当时学的什么啊，能分享一下你的课单吗？ : 或者能不能推荐一些你觉得还不错的course呢？ 通过『我邮2.0』发布”
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“好主意，不过已经学过了 通过『我邮2.0』发布”
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“没用过这个。但是感觉这些软件原理都是相同的。 【 在 spiritme (spirit) 的大作中提到: 】 : 要用octave写作业。。。 通过『我邮2.0』发布”
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“直接用matlab不好么？ 通过『我邮2.0』发布”
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