熵定律的計(jì)算公式？在信息論中，事件概率a的負(fù)對數(shù)稱為事件的信息量，即：-log2p（a）（或自然對數(shù)：-LNP（a），以便于推導(dǎo)）。例如，如果P（a）=1/8，則事件a的信息內(nèi)容為-log2 1/8=

熵定律的計(jì)算公式？

在信息論中，事件概率a的負(fù)對數(shù)稱為事件的信息量，即：-log2p（a）（或自然對數(shù)：-LNP（a），以便于推導(dǎo)）。

例如，如果P（a）=1/8，則事件a的信息內(nèi)容為-log2 1/8=3?？梢钥闯觯录l(fā)生的概率越小，信息量就越大。一組互斥事件A1，A2，…，an的信息熵定義為s=-P（A1）*LNP（A1）-P（A2）*LNP（A2）。。。-P（an）*LNP（an），即信息的期望。當(dāng)這n個(gè)事件的概率等于1/n時(shí)，熵最大，即不確定性最大

因?yàn)檫@是一個(gè)Java問題，這就是經(jīng)典的TOPK問題。首先取前100個(gè)數(shù)字構(gòu)建一個(gè)最小堆，然后依次從堆的頂部插入剩余的數(shù)字，同時(shí)調(diào)整堆。堆中最后100個(gè)元素就是結(jié)果?？臻g復(fù)雜度是k，時(shí)間復(fù)雜度是nlogk

忠實(shí)數(shù)據(jù)，參考信息熵，信息熵是用來衡量信息的無序度，熵法是根據(jù)數(shù)據(jù)的離散度來確定權(quán)重，去掉最大值和最小值，不降低數(shù)據(jù)的離散度？正確的建議是在選擇數(shù)據(jù)之前使數(shù)據(jù)盡可能一致。一旦采用熵權(quán)法，數(shù)據(jù)一般服從或近似服從實(shí)際分布規(guī)律。

用詞不嚴(yán)謹(jǐn)，全部帶有模糊記憶，具體到專業(yè)論壇可以詳細(xì)講解。你太懶了

一道java面試題，20億數(shù)字的文本排序，如何取前100？

信息熵的計(jì)算公式：H（x）=E[I（XI）]=E[log（2,1/P（XI））]=-∑P（XI）log（2，P（XI））（I=1,2，。。。N） 是的。其中x是一個(gè)隨機(jī)變量，對應(yīng)于所有可能輸出的集合，定義為符號集，隨機(jī)變量的輸出由x表示。P（x）是輸出概率函數(shù)。變量的不確定性越大，熵就越大，需要的信息量也就越大。信息熵是數(shù)學(xué)方法和文獻(xiàn)學(xué)的結(jié)合。基本公式是h=-log2（P）。其中，h是信息熵，P是某一語言中出現(xiàn)字符的概率，log2是基于2的對數(shù)，使用二進(jìn)制。因此，信息熵的單位是位（位，即二進(jìn)制0和1）。信息熵是信息熵的值。