我说错了，是动态聚合细化算法

动态聚合细化算法是一种能够实时维护和更新数据聚合结果的算法。该算法通过逐步细化数据流，将数据流划分成多个子流，每个子流都是一个更细粒度的数据集合。然后，将不同子流的聚合结果进行合并，得到整个数据流的聚合结果。这种算法能够在数据流不断更新的情况下，实时维护和更新聚合结果，适用于需要快速响应数据变化的实时处理场景，如金融交易、在线广告等。

相关问题

动态规划算法聚合代价

动态规划算法可以用来计算聚合代价。在计算聚合代价时，需要从第一个点开始计算，而不是简单的递归。具体步骤如下：

1. 从第一个点开始计算，利用初始代价即可。
2. 比较出最小值，假设d=6时代价值最小。
3. 计算下一个点的聚合代价，例如b点的聚合代价就是L1=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=5)+P1，L2=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=6)，L3=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=7)+P1，L4=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=8)+P2，L5=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=9)+P2，L6=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=10)+P2。min(L1,L2,L3,L4,L5,L6)即为b点的最优聚合代价，假设算出来L3(也就是d=7)最小。
4. 计算下一个点的聚合代价，例如c点的聚合代价L1=Cost(d(a)=6)+Cost(d(b)=7)+P1+Cost(d(c)=5)+P2，剩下的以此类推就行。
5. 最后算出p点的聚合代价后暂时不计算最小值，等到所有路径下p点的聚合代价都计算出来后按照d=5,d=6…相加后再统一比较大小，即可算出p点的最优视差。

wifi聚合自适应算法

WiFi聚合自适应算法是一种能够自动调整WiFi网络中各个接入点的带宽分配，从而提高网络性能和用户体验的算法。该算法可以根据网络负载、信号强度等因素，动态地调整各个接入点的带宽分配，从而实现网络负载均衡和优化。