C/C++实现最优最大最小值算法探究

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0 下载量 5 浏览量 更新于2024-10-26 收藏 1KB RAR 举报
资源摘要信息:"在C-C++编程语言中,实现寻找最大值和最小值的算法是一种基础且重要的编程技能。本文件包中包含了一个具体的示例,展现了如何使用C-C++编写算法,以达到最优效率地确定一组数中的最大值和最小值。同时,该算法还能够计算出最大值和次大值,这对于处理数据集和优化算法执行速度尤为重要。 具体来说,文件中的max_min.cpp是一个用C或C++实现的源代码文件,该文件中定义的算法能够高效地处理一系列数值,找出其中的最大值和最小值。在编程竞赛和算法面试中,这类问题非常常见,因此掌握如何快速有效地实现这样的算法对于程序员来说是必不可少的技能。除了基本的最大值和最小值查找,代码还扩展了功能,能够识别出第二大的数值,这在某些特定的应用场景中非常有用,比如在处理排名或优先级队列时。 从标签来看,'min_min 最大值'可能是指对于最小值的寻找也是一个重要关注点,这在算法设计时可以用来做进一步的优化。在某些情况下,连续寻找最小值和最大值可以实现更优的性能,尤其是在数据集大小不确定或数据实时变化的情况下。 尽管文件名称列表中仅包含一个名为max_min.cpp的C-C++源代码文件,以及一个名为***.txt的文本文件,但可以推断***.txt可能是与该代码相关的一些补充说明或文档,例如算法的详细描述、使用示例或者相关资源链接。通常,PUDN是编程开发网络(Programming and Development Network)的缩写,可能代表了代码是从该网站下载的。 总而言之,该文件包提供了一种高效且实用的算法实现,适合于需要处理数据排序、筛选最大值或最小值的场合。该算法可以被应用于多种领域,如数据分析、科学计算和各类实际业务问题的解决方案中。掌握这样的算法,对于数据结构和算法学习者来说,是非常有帮助的,同时也为软件工程师提供了一个有效的工具来优化他们代码的性能和效率。"

key = pd.PeriodIndex(data['DATA_DATE'], freq='m') month = data.groupby(by=['CONS_NO', key]) # 按月进行分组 month_sum = month.sum() # 求和的比值 s_e_1, t_f_1 = date_filter(month_sum) s_e_sum = s_e_1.groupby('CONS_NO').sum() t_f_sum = t_f_1.groupby('CONS_NO').sum() se_tf_sum_ratio = date_merge(s_e_sum, t_f_sum, 'sum_ratio') print("每个用户七八月电量和与三四月电量和的比值:\n", se_tf_sum_ratio) month_max = month.max() # 求最大值的比值 s_e_2, t_f_2 = date_filter(month_max) s_e_max = s_e_2.groupby('CONS_NO').max().loc[:, 'KWH'] t_f_max = t_f_2.groupby('CONS_NO').max().loc[:, 'KWH'] se_tf_max_ratio = date_merge(s_e_max, t_f_max, 'max_ratio') print("每个用户七八月电量最大值与三四月电量最大值的比值:\n", se_tf_max_ratio) month_min = month.min() # 求最小值的比值 s_e_3, t_f_3 = date_filter(month_min) s_e_min = s_e_3.groupby('CONS_NO').min().loc[:, 'KWH'] t_f_min = t_f_3.groupby('CONS_NO').min().loc[:, 'KWH'] se_tf_min_ratio = date_merge(s_e_min, t_f_min, 'min_ratio') print("每个用户七八月电量最小值与三四月电量最小值的比值:\n", se_tf_min_ratio) month_mean_sum = month.sum() # 求平均值的比值 s_e_4, t_f_4 = date_filter(month_mean_sum) s_e_mean = s_e_4.groupby('CONS_NO').apply(lambda x: x.sum() / 122) # 先计算每个用户七八月份总的用电量,然后除以总天数,得到平均值 t_f_mean = t_f_4.groupby('CONS_NO').apply(lambda x: x.sum() / 122) # 同上 se_tf_mean_ratio = date_merge(s_e_mean, t_f_mean, 'mean_ratio') print("每个用户七八月电量平均值与三四月电量平均值的比值:\n", se_tf_mean_ratio)优化这段代码

2023-05-25 上传