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La FAQ Perl est par ici: La fonction "Rechercher", on aurait d� la nommer "Retrouver" - essayez et vous verrez pourquoi! 08/03/2006, 18h51 #9 On pourrait aussi ajouter le probl�me du y n�gatif ou non... Le seul cas qui pose probl�me est justement lorsque x est n�gatif... -1024 -500 rendrait: -500 * (( -1024 + 250) / -500) = -500 * (-774/500) = -500 Pour le r�soudre, il faurait donc faire: y * ( ( x + ( ( x/ abs ( x)) * ( y/ abs ( y)) * y) / 2) / y) Ce qui donnerait: -500 * (( -1024 - 250) / -500) = -500 * (-1274/-500) = -1000 12/03/2006, 09h37 #10 Membre actif Marco85 est peut-�tre satisfait, mais moi � sa place je ne le serais pas:-) et ce pour les raisons suivantes. 1) Vos formules sont tr�s compliqu�es, et en tout cas peu efficaces (4 divisions et 3 multiplications!!!! ) et passent sous silence les difficult�s. Un bon point pour fearyourself dont la premi�re r�ponse est presque parfaite. Cela dit j'ai l� une id�e de probl�me. A mon prochain devoir, je donnerais l'une de vos formules et il faudra deviner ce qu'elle calcule.
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Arrondi au multiple le plus proche... - Algorithmes et structures de donn�es D�buter - Algorithmique Programmation Algorithmique 2D-3D-Jeux Assembleur C C++ D Go Kotlin Objective C Pascal Perl Python Rust Swift Qt XML Autres Navigation Inscrivez-vous gratuitement pour pouvoir participer, suivre les r�ponses en temps r�el, voter pour les messages, poser vos propres questions et recevoir la newsletter Sujet: Algorithmes et structures de donn�es 07/03/2006, 12h30 #1 Membre habitu� Arrondi au multiple le plus proche... Bonjour, J'ai un nombre X (par exemple 1004) et un nombre Y (par exemple 500). Je souhaiterais trouver un algorithme me permettant d'arrondir X au multiple le plus proche de Y (dans ce cas 1000). Auriez-vous des pistes vers lesquelles chercher? Merci d'avance, Marco85 If you cannot explain a concept to a six year-old, then you do not fully understand it. [Albert Einstein] 07/03/2006, 13h08 #2 Expert �minent s�nior Je te propose quelque chose comme ca: 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 diff�rencePr�c�dente = y - x i = 2 tant que l 'on a pas trouv�: diff�renceSuivante = (y*i) - x si diff�renceSuivante n' est pas plus petit que diff�rencePr�c�dente alors besti = i - 1 on termine la boucle sinon diff�rencePr�c�dente = diff�renceSuivante on incr�mente i et on recommence une fois la boucle fin de la boucle newx = y * besti 07/03/2006, 14h17 #3 J'ai loup� quelque chose?
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Une fois l'arrondissement fait, vous gardez tous les chiffres de gauche et vous supprimez tous les chiffres de droite, y compris les centièmes. Voyez les trois exemples suivants: vous devez arrondir 7 192 403 242 401, 29 à 7 192 403 242 401, 3, vous devez arrondir 5, 0620138424107 à 5, 1, vous devez arrondir 9 000, 30001 à 9 000, 3. Arrondissez des nombres n'ayant pas de centième. Si, dans un exercice, on vous donne une valeur décimale avec un seul chiffre après la virgule et qu'on vous demande de l'arrondir au dixième le plus proche, l'exercice est fini, vous n'avez rien à faire: votre valeur est déjà donnée au dixième. On a essayé de vous tendre un petit piège! Ainsi, 1 509, 2 ne peut être arrondi au dixième le plus proche, puisqu'il l'est déjà! Conseils Il arrive parfois que, lorsque le chiffre des centièmes est 5, l'arrondissement se fasse vers le dixième inférieur. Certes, ce n'est pas courant, mais la réponse est aussi valable, 5 étant la valeur rigoureusement centrale. À propos de ce wikiHow Cette page a été consultée 34 990 fois.
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La recherche des plus proches voisins d'un point C dans un arbre k -d se fait de la manière suivante: On cherche à placer le point C dans l'arbre, on applique donc l'algorithme d'insertion. Une fois arrivé à une feuille, ce point est sauvegardé comme étant le « meilleur candidat pour l'instant ». On remonte l'arbre: Si le nœud courant est plus proche, il devient le meilleur candidat; On détermine si une partie de la cellule située de l'autre côté de l'hyperplan délimité par le nœud peut contenir un point plus proche. Pour cela, on détermine l'intersection de l'hyperplan avec la boule de recherche [ 3]: si la boule de recherche traverse l'hyperplan, on effectue une recherche en descendant la branche correspondante; sinon, on élimine la branche et on continue à remonter l'arbre. On s'arrête à la racine. Méthodes approchées [ modifier | modifier le code] Locality sensitive hashing [ modifier | modifier le code] On remplace les points de l'espace E par une empreinte, typiquement un nombre, calculée par une fonction de hachage.
Si l'ensemble A est grand, il est alors extrêmement coûteux de tester les n points de l'espace. Les optimisations de cet algorithme se basent souvent sur des cas particuliers du problème. Le plus souvent, l'optimisation consiste à effectuer au préalable un algorithme (pré-traitement) pouvant avoir une complexité supérieure à O( n) mais permettant d'effectuer par la suite très rapidement un grand nombre de recherches. Il s'agit alors de trouver un juste milieu entre le temps de pré-calculs et le nombre de recherches qui auront lieu par la suite. Partitionnement de l'espace [ modifier | modifier le code] Recherche du plus proche voisin par un arbre k -d (animation). Il existe des algorithmes efficaces de recherche lorsque la dimension D est petite (inférieure à ~15). La structure la plus connue est l' arbre k -d, introduite en 1975 [ 1]. Un problème majeur de ces méthodes est de souffrir de la malédiction de la dimension: lorsque la dimension D est trop grande, ces méthodes ont des performances comparables ou inférieures à une recherche linéaire [ 2].
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L'espace peut aussi être un espace abstrait: si un objet est représenté par un nombre m de paramètres chiffrés, on peut représenter cet objet par un point dans l'espace à m dimensions, l'algorithme permet alors de trouver le ou les objets ayant les propriétés les plus proches. Il peut par exemple s'agir de trouver le meilleur candidat de substitution à un objet donné, le meilleur candidat pour une application donnée (plus proche voisin de l'objet idéal), ou bien trouver l'objet correspondant le mieux à une empreinte relevée (identification, enquête). Voir aussi [ modifier | modifier le code] Méthode des k plus proches voisins; Arbre d'axes principaux. Arbre kd Notes et références [ modifier | modifier le code] ↑ (en) Jon Louis Bentley, « Multidimensional binary search trees used for associative searching », Communications of the ACM, vol. 18, n o 9, 1975, p. 509-517 ( DOI 10. 1145/361002. 361007) ↑ (en) Piotr Indyk et Rajeev Motwani, « Approximate Nearest Neighbors: Towards Removing the Curse of Dimensionality.
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Parce qu'il me semble qu'on n'a pas besoin d'une boucle, en utilisant la division enti�re, floor = (X/Y) * Y; ceil = floor + Y; if( X-floor< ceil-X) return floor; else return ceil; Cela me semble plus simple, Jc 07/03/2006, 15h51 #4 Expert �minent Les MP ne sont pas l� pour les questions techniques, les forums sont l� pour �a. 07/03/2006, 15h59 #5 Envoy� par urguet y*floor((x+y/2)/y) Exact, sauf que si on utilise un langage acceptant la division enti�re (et que nos arguments soient entiers! ) cela peut donc se simplifier en cela: 07/03/2006, 16h06 #6 Envoy� par fearyourself Merci beaucoup!!! Cette solution me pla�t �norm�ment!!! Merci encore, 07/03/2006, 18h26 #7 ohlalala, je me suis compl�tement loos� mais j'ai pas du tout comprendre le probl�me... 08/03/2006, 17h38 #8 Membre expert Si je peux me permettre, on peut envisager... y * ( ( x + ( ( x/ abs ( x)) * y) / 2) / y) Cela aura l'avantage de trouver le multiple le plus proche aussi pour les entiers n�gatifs. C'est l'objectif du facteur (x/abs(x)) appliqu� � y/2...