[pyar] Buscar máximo

[Angel Java Lopez]

Perdon, se escapo, yo pondria

def hill_climbing():
    n=1
    actual = (a + b) / 2  # medio entre a y b
    while n < precision requerida:
        mejor_vecino = vecino con f más alto en vecinos(actual, n)
        if f(actual) > f(mejor_vecino):
            n = n + 1
        else:
            actual = mejor_vecino

def vecinos(x, n):
    return (x + 0.1 ^ n, x - 0.1 ^ n)


2014/1/17 Angel Java Lopez <ajlopez2000 en gmail.com>

> Si, me confunde el 0.001 fijo. Yo pondria
>
> def hill_climbing():
>     n = 1
>
>     actual = (a + b) / 2  # medio entre a y b
>     while True:
>         mejor_vecino = vecino con f más alto en vecinos(actual)
>         if f(actual) > f(mejor_vecino):
>
>
>
>         else:
>             actual = mejor_vecino
>
> def vecinos(x):
>     return (x + 0.001, x - 0.001)
>
>
> 2014/1/17 fisa <fisadev en gmail.com>
>
>> Está bien ubicado en ese punto, porque el corte del bucle es "cuando
>> los vecinos de mi x sean peores". O sea, cuando desde tu x mirando
>> para izquierda y derecha, en las dos direcciones f baje.
>>
>> Lo que uno puede hacer para tener mejor o peor precisión es subir o
>> bajar el 0.001 que uso.
>> Con un número más grande, la precisión baja pero el tiempo de cálculo
>> baja. Con un número más chico, la precisión sube pero el tiempo de
>> cálculo sube.
>>
>>
>> El día 17 de enero de 2014, 20:33, Angel Java Lopez
>> <ajlopez2000 en gmail.com> escribió:
>> > Ah!
>> >
>> > pero esta bien el return? parece que se corta demasiado rapido en
>> algunos
>> > casos. Hmmm... yo podria un loop por cantidad de decimales.
>> >
>> > def hill_climbing():
>> >     actual = (a + b) / 2  # medio entre a y b
>> >     while True:
>> >         mejor_vecino = vecino con f más alto en vecinos(actual)
>> >         if f(actual) > f(mejor_vecino):
>> >             return actual
>> >         else:
>> >             actual = mejor_vecino
>> >
>> > def vecinos(x):
>> >     return (x + 0.001, x - 0.001)
>> >
>> >
>> > 2014/1/17 fisa <fisadev en gmail.com>
>> >>
>> >> Y adelanto el principal problema de hill_climbing (aparte de máximos
>> >> locales, que en este caso no tenemos):
>> >> Si hay una meseta, se va a quedar estancado en ese punto.
>> >>
>> >> El día 17 de enero de 2014, 20:27, Angel Java Lopez
>> >> <ajlopez2000 en gmail.com> escribió:
>> >> > Ah! Ahora entendi, es O(n log(m)) no O(n log(n))
>> >> >
>> >> > Para mi daba lo mismo, porque
>> >> >
>> >> > O(n log(m)) en la segunda
>> >> > O(2 log(m)) en la primera == O(log(m))
>> >> >
>> >> > es asi?
>> >> >
>> >> > Bueno, gracias por el problema, muy bueno, paso a offline, time to
>> fight
>> >> > for
>> >> > my food ;-)
>> >> >
>> >> > Angel "Java" Lopez
>> >> > @ajlopez
>> >> >
>> >> >
>> >> > 2014/1/17 Alejandro Santos <listas en alejolp.com>
>> >> >>
>> >> >> La busqueda ternaria es O(log(M)), donde M representa la precisión
>> del
>> >> >> resultado en decimales.
>> >> >>
>> >> >> La busqueda en N subintervalos con el pseudo codigo de recien es O(N
>> >> >> log(M)), donde N es la cantidad de subintervalos, y M la precisión
>> del
>> >> >> resultado en decimales.
>> >> >>
>> >> >>
>> >> >>
>> >> >>
>> >> >> 2014/1/17 Angel Java Lopez <ajlopez2000 en gmail.com>:
>> >> >> > Bien, mencionas "n de afuera", cual es el "n de adentro"?
>> >> >> >
>> >> >> > Si no hay "n de afuera" distinto de "n de adentro", veo que las
>> dos
>> >> >> > tienen
>> >> >> > la misma O
>> >> >> >
>> >> >> >
>> >> >> > 2014/1/17 Alejandro Santos <listas en alejolp.com>
>> >> >> >>
>> >> >> >> 2014/1/17 Angel Java Lopez <ajlopez2000 en gmail.com>:
>> >> >> >> > Hmmm...
>> >> >> >> >
>> >> >> >> > cual es el n en O(log(n))?
>> >> >> >> >
>> >> >> >> > Yo puse n en la segunda solucion, a ese n se refiere O(n
>> log(n))?
>> >> >> >> >
>> >> >> >>
>> >> >> >> Ok, capaz hacer un analisis BigOh sin codigo es... confuso.
>> >> >> >>
>> >> >> >> El n de afuera se refiere a la cantidad de subintervalos en que
>> >> >> >> partís
>> >> >> >> [a, b], y en que luego partis el subintervalo no monótono.
>> >> >> >>
>> >> >> >> Con tu explicación me imaginé algo así:
>> >> >> >>
>> >> >> >> def busqueda_en_intervalos(f, a, b, N):
>> >> >> >>     EPS=1e-8
>> >> >> >>     while True:
>> >> >> >>         L = partir_en_intervalos(f, a, b, N)
>> >> >> >>         for E in L:
>> >> >> >>             if not es_monotono(E):
>> >> >> >>               a, b = E
>> >> >> >>               break
>> >> >> >>         if abs(a - b) <= EPS:
>> >> >> >>             return (a + b) / 2
>> >> >> >>
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