h[n]:[t]当k为small(<= 5)时,我需要k个独立散列族的哈希函数.或者我需要从均匀随机选择的n个哈希值[1-t],使得它们是k个独立的.我正在尝试实现一些我需要的随机算法.我正在[1-t]使用范围生成n个随机数
scipy.stats.randint(0,self._t).rvs(self._n)
但这似乎对我的申请来说太慢了.由于我不需要完全随机性但只有4个明智的独立性,我想知道我是否可以加快速度.我知道我可以使用多项式哈希族来获得明智的独立性,但这是最好的吗？如果是,是否有任何快速实现,我可以插入？如果不是,有哪些替代方法(库,可能在Python中)？
我已经看过这个线程获得一个k-wise独立哈希函数,但我不确定接受的答案是什么意思:" 如果你需要k个不同的哈希,只需重复使用相同的算法k次,使用k个不同的种子 " .
任何建议都非常感谢.谢谢.
我有一个矩阵A，大小为m * n（m阶为〜100K和n〜500）和向量b。另外，我的矩阵病态且等级不足。现在，我想找出Ax = b的最小二乘解，为此，我比较了一些方法：
scipy.linalg.lstsq （时间/剩余）：14秒，626.982 scipy.sparse.linalg.lsmr （时间/残差）：4.5s，626.982（相同精度）现在我已经观察到，当我没有秩不足的情况时，形成正态方程并使用cholesky因子分解来求解是解决我的问题的最快方法。所以我的问题是，如果我对最小范数解不感兴趣，那么当A ^ TA为奇数时，是否有办法获得（A ^ TAx = b）的解。我已经尝试过scipy.linalg.solve，但它为奇异矩阵提供了LinAlgError。我也想知道A是否满足m >> n，条件不良，可能不完全排序的问题，那么就时间，残差精度（或任何其他度量）而言，应该使用哪种方法。任何想法和帮助，我们将不胜感激。谢谢！