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Forelosure房子比去年同期增9%
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Forelosure房子比去年同期增9%# Living
S*k
1
N个序列, 两两合并成一个序列。假设合并两个长度为L1和L2的序列需要L1+L2时间。设
计一个最优合并顺序。例如:合并长度为10,30,60的序列,最佳顺序是10+30;40+60
;总共花费140. 算法不难,不过需要数学证明其正确性。
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p*m
2
现在有1.5 million的房子在foreclose中, 比去年同期增9%。谁给解读一下?
去年的这个时候foreclosure比前一年下降21%,所以引起了近1年的房价上涨?
现在foreclose又上去了,会怎样影响房市?
http://www.inman.com/news/2013/03/28/more-homes-entering-forecl
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A*c
3
贪心算法,优先合并短的,因为被合并的次数等于序列长度时间被算的次数。所以要最
小化时间,就要最小化长序列被合并的次数。

60

【在 S****k 的大作中提到】
: N个序列, 两两合并成一个序列。假设合并两个长度为L1和L2的序列需要L1+L2时间。设
: 计一个最优合并顺序。例如:合并长度为10,30,60的序列,最佳顺序是10+30;40+60
: ;总共花费140. 算法不难,不过需要数学证明其正确性。

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n*9
4
not necessary. price depends on or reflects local inventory. only if you are
in place with a lot of these kind of property, you will see the impact.

【在 p*****m 的大作中提到】
: 现在有1.5 million的房子在foreclose中, 比去年同期增9%。谁给解读一下?
: 去年的这个时候foreclosure比前一年下降21%,所以引起了近1年的房价上涨?
: 现在foreclose又上去了,会怎样影响房市?
: http://www.inman.com/news/2013/03/28/more-homes-entering-forecl

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c*7
5
假设数列是从 L1到Ln,因为每次是两个合并成一个,每次减少1个,所以需要n-1次合
并。
策略应该是每次选长度最小的两个数列合并。暂时想不到好的证明方法。
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p*m
6
如果全美房价下跌,对局部也有影响吧

are

【在 n*******9 的大作中提到】
: not necessary. price depends on or reflects local inventory. only if you are
: in place with a lot of these kind of property, you will see the impact.

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d*e
7
哈夫曼code....用个最小堆就行了,取堆顶两次,每次把合并后的结果插入堆。堆空了
就是结束了。

60

【在 S****k 的大作中提到】
: N个序列, 两两合并成一个序列。假设合并两个长度为L1和L2的序列需要L1+L2时间。设
: 计一个最优合并顺序。例如:合并长度为10,30,60的序列,最佳顺序是10+30;40+60
: ;总共花费140. 算法不难,不过需要数学证明其正确性。

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t*e
8
两图没看懂。

【在 p*****m 的大作中提到】
: 现在有1.5 million的房子在foreclose中, 比去年同期增9%。谁给解读一下?
: 去年的这个时候foreclosure比前一年下降21%,所以引起了近1年的房价上涨?
: 现在foreclose又上去了,会怎样影响房市?
: http://www.inman.com/news/2013/03/28/more-homes-entering-forecl

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b*e
9
http://en.m.wikipedia.org/wiki/Huffman_coding
这个跟Huffman encoding的证明是一样的。

60

【在 S****k 的大作中提到】
: N个序列, 两两合并成一个序列。假设合并两个长度为L1和L2的序列需要L1+L2时间。设
: 计一个最优合并顺序。例如:合并长度为10,30,60的序列,最佳顺序是10+30;40+60
: ;总共花费140. 算法不难,不过需要数学证明其正确性。

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S*e
10
对,应该是huffman code的解法

【在 d********e 的大作中提到】
: 哈夫曼code....用个最小堆就行了,取堆顶两次,每次把合并后的结果插入堆。堆空了
: 就是结束了。
:
: 60

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