java 熵定律的计算公式？
熵定律的计算公式？
在信息论中，事件概率a的负对数称为事件的信息量，即：-log2p（a）（或自然对数：-LNP（a），以便于推导）。
例如，如果P（a）=1/8，则事件a的信息内容为-log2 1/8=3。可以看出，事件发生的概率越小，信息量就越大。一组互斥事件A1，A2，…，an的信息熵定义为s=-P（A1）*LNP（A1）-P（A2）*LNP（A2）。。。-P（an）*LNP（an），即信息的期望。当这n个事件的概率等于1/n时，熵最大，即不确定性最大
因为这是一个Java问题，这就是经典的TOPK问题。首先取前100个数字构建一个最小堆，然后依次从堆的顶部插入剩余的数字，同时调整堆。堆中最后100个元素就是结果。空间复杂度是k，时间复杂度是nlogk
忠实数据，参考信息熵，信息熵是用来衡量信息的无序度，熵法是根据数据的离散度来确定权重，去掉最大值和最小值，不降低数据的离散度？正确的建议是在选择数据之前使数据尽可能一致。一旦采用熵权法，数据一般服从或近似服从实际分布规律。
用词不严谨，全部带有模糊记忆，具体到专业论坛可以详细讲解。你太懒了
一道java面试题，20亿数字的文本排序，如何取前100？
信息熵的计算公式：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是一个随机变量，对应于所有可能输出的集合，定义为符号集，随机变量的输出由x表示。P（x）是输出概率函数。变量的不确定性越大，熵就越大，需要的信息量也就越大。信息熵是数学方法和文献学的结合。基本公式是h=-log2（P）。其中，h是信息熵，P是某一语言中出现字符的概率，log2是基于2的对数，使用二进制。因此，信息熵的单位是位（位，即二进制0和1）。信息熵是信息熵的值。
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