min-min max-min
时间: 2023-10-28 17:05:05 浏览: 46
Min-min和Max-min是调度算法中常用的两种贪心算法。
Min-min算法是一种启发式算法,它能够找到任务最短的处理时间,并将其分配给处理时间最短的处理器。这个过程会一直重复,直到所有的任务都被分配完毕。
Max-min算法则是一种相反的策略,它将任务分配给处理时间最长的处理器,以最大化系统的吞吐量。这个过程也会一直重复,直到所有的任务都被分配完毕。
这两种算法都有其优缺点,具体的应用场景需要根据实际情况进行选择。
相关问题
MIN-MAX反归一化
MIN-MAX反归一化是将经过MIN-MAX归一化处理的数据恢复到原始数据的过程。反归一化的公式如下:
```python
X = X_normalized * (max - min) + min
```
其中,X_normalized是经过MIN-MAX归一化处理后的数据,max和min分别是原始数据的最大值和最小值。
以下是一个示例代码,演示如何进行MIN-MAX反归一化:
```python
import numpy as np
# 原始数据
data = np.array([0.2, 0.5, 0.8])
# 最大值和最小值
max_value = 1.0
min_value = 0.0
# MIN-MAX反归一化
data_restored = data * (max_value - min_value) + min_value
print("反归一化后的数据:", data_restored)
```
输出结果为:
```
反归一化后的数据: [0.2 0.5 0.8]
```
MIN-MAX归一化
MIN-MAX归一化是一种线性的归一化方法,它将数据进行一次线性变换,将数据映射到[0,1]区间。该方法不改变数据的分布,但是过度依赖最大最小数,容易受到离群点、异常数据的影响。
下面是MIN-MAX归一化的公式:
x′ = (x - Min) / (Max - Min)
其中,x是原始数据,Min是数据的最小值,Max是数据的最大值,x′是变换后的数据。
以下是一个MIN-MAX归一化的示例代码:
```python
data = [1, 2, 3, 4, 5]
Min = min(data)
Max = max(data)
normalized_data = [(x - Min) / (Max - Min) for x in data]
print(normalized_data)
```
输出结果为:
[0.0, 0.25, 0.5, 0.75, 1.0]