就是將一組資料對應到一組整數上去，比如說有10個<=10^18次方的浮點數，你可以將其排個序，然後給每個數重新標號，這樣每個數的大小<=10，並且保持了原來的序關係。
lz想說的是離散化吧.
在某些問題當中,會出現某個量,我們只關心其相對大小而不關心其絕對大小,這個時候就可以把這個量離散化,即,把每個量用」在所有出現的數中他是第幾小的」來替代,從而不改變其相對大小關係而縮小了範圍,便於處理.
語文不好見諒.
排下序，記錄每個元素是序列中的第幾個（注意重複的），寫回去就好。比如基本的線段插入 要插入[1 99999999999] 和[4 5]這兩條線段 離散化之後就是[1 4][ 2 3]了..儲存了原來的包含關係
什麼是離散化
如果說今年這時候oibh問得最多的問題是二分圖，那麼去年這時候問得最多的算是離散化了。對於 什麼是離散化 搜尋帖子你會發現有各種說法，比如 排序後處理 對座標的近似處理 等等。哪個是對的呢？哪個都對。關鍵在於，這需要一些例子和不少的講解才能完全解釋清楚。離散化是程式設計中乙個非常常用的技巧，它可以有...
什麼是離散化？
matrix67 如果說今年這時候oibh問得最多的問題是二分圖，那麼去年這時候問得最多的算是離散化了。對於 什麼是離散化 搜尋帖子你會發現有各種說法，比如 排序後處理 對座標的近似處理 等等。哪個是對的呢？哪個都對。關鍵在於，這需要一些例子和不少的講解才能完全解釋清楚。離散化是程式設計中乙個非常常...
機器學習 為什麼離散化，離散化的優勢
1，為什麼離散化 2，離散化的優勢 1，特徵離散化 連續特徵離散化的基本假設，是預設連續特徵不同區間的取值對結果的貢獻是不一樣的。特徵的連續值在不同的區間的重要性是不一樣的，所以希望連續特徵在不同的區間有不同的權重，實現的方法就是對特徵進行劃分區間，每個區間為乙個新的特徵。常用做法，就是先對特徵進行...