Обычно проектировщик может обнаружить несколько функционально эквивалентных алгоритмов и структур данных и сделать среди них выбор. Так как многие современные вычислительные системы имеют многоуровневую память (основную память, виртуальную память, высокоскоростные буферы памяти), тенденцией для эффективно мыслящего программиста является возврат к простым алгоритмам и структурам данных (например, в системе с многоуровневой памятью алгоритм двоичного поиска может не быть ощутимо быстрее, чем простое сканирование). Это один из достаточно редких примеров, где эффективность и надежность становятся совместимыми целями. [c.143]
Проиллюстрируем выполнение описанной процедуры сначала на очень простом примере, в котором исходное множество признаков таково, что они уже являются двоичными. В этом случае первый этап, связанный с применением подходящих предикатов к исходным признакам, отсутствует. [c.172]
В предыдущем разделе мы рассмотрели простой пример использования СОК для анализа взаимных фондов. Теперь мы применим тот же подход к группе взаимных фондов, специализирующихся на инвестициях в акции транснациональных компаний, международные облигации, акции национальных (т.е. американских) компаний как с высокой, так и с низкой капитализацией и в акции компаний развивающихся рынков. Данные для построения этих моделей были взяты из базы компании Morningstap> по инвестиционным фондам, использующей программу As ent . Все использованные в этих моделях наборы данных состоят из дискретных и непрерывных переменных в отличие от применявшихся ранее двоичных данных. Сначала мы рассмотрим наборы исходных данных, затем методологию и, наконец, результаты, полученные на основании каждой из карт. [c.88]