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问自适应梯形规则及其优先级队列实现的说明
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Stack Overflow用户

提问于 2020-08-29 08:22:19

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关于自适应梯形细分(请参阅this和this)，我需要解决一个评估f(x)需要花费大量时间的问题，所以我需要尽可能少地这样做。

不是单独考虑每个子区间中的错误，而是更高级的代码计算所有子间隔上的总错误并进行细化，直到总误差低于所需的阈值为止。根据子区间对总误差的贡献选择子区间进行细化，首先细化较大的误差。通常，优先级队列用于快速选择用于细化的子间隔。

这到底是什么意思？优先级队列在这种情况下有什么帮助？有多少子间隔可以被认为是“更大的”？

发布于 2020-08-29 09:08:29

优先级队列不用于计算每个间隔中的错误。相反，它用于跟踪当前错误最大的时间间隔，因此该算法可以对其进行改进。这种带有优先级队列的模式用于许多所谓的“贪婪”算法，如Dijkstra搜索和Prim算法。

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原文链接：

https://stackoverflow.com/questions/63644913

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