... Côngty tài nhà nước Côngty tài cổ phần Côngty tài trực thuộc tổ chức tín dụng Côngty tài liên doanh Côngty tài 100% vốn nước Phân loại côngty tài theo mục đích kinh doanh • Do côngty sản ... hành giám sát chặt chẽ hoạt động Côngty tài Đối với Tổng côngty chủ quản côngty tài Thấy rõ chức nhiệm vụ Côngty tài cấu Tổng Côngty Giao cho Côngty tài xây dựng phương án huy động ... • Do côngty sản xuất,bán hàng làm chủ Côngty tài bán hàng Côngty sở hữu • Bán hàng trả góp bán hợp đồng lại cho côngty tài tài Công Côngty ty tiêu dùng Th ực t ế tài tài chính tiêu tiêudùng...
... hợp Côngty Bảo hiểm Dầu khí khu vực Duyên Hải Côngty Bảo hiểm Dầu khí khu vực Đông Bắc Côngty Bảo hiểm Dầu khí khu vực Nam Định Côngty Bảo hiểm DẦu khí khu vực Bắc Trung Bộ Côngty Bảo hiểm ... Đà Nẵng Côngty Bảo hiểm Dầu khí khu vực Nam Trung Bộ Côngty Bảo hiểm Dầu khí khu vực Khánh Hoà Côngty Bảo hiểm Dầu khí khu vực Đồng Nai Côngty Bảo hiểm Dầu khí Sài Gòn Côngty Bảo hiểm Dầu ... thẩm định báo cáo tài năm + Cáccôngty liên doanh mà PVI góp vốn: PVI tham gia góp vốn nhiều côngty liên doanh khác nhau: VD côngty du lịch PVI Trụ sở côngty bao gồm ban: + Ban hành pháp chế:...
... Côngty t vấn đầu t thiết kế xây dựng Côngty lắp máy điện nớc xây dựng Côngty kinh doanh vật t xây dựng Côngty bê tông xây dựng Hà Nội Côngty khí xây lắp Côngty thi cônggiới xây lắp Côngty ... 0918.775.368 Hiện số côngty lớn thuộc Tổng côngty xây dựng Hà Nội nh côngty 1, côngty , côngty bảo tàng, côngty có phòng kinh tế thị trờng chuyên làm hồ sơ mời thầu số côngty nhỏ phận yếu Nhiều ... hoạch đầu t Côngty xây dựng K2 Côngty xây dựng số 34 Phòng KT thi côngCôngty xây dựng số Ban bảo hộ lao động Côngty xây dựng số Côngty xây dựng số Phòng phát triển dự án Côngty xây dựng số...
... công nông nghiệp +3 nhà máy chế biến chè +1 côngty chè +1 nhà máy khí chè +1 trung tâm KCS +1 côngty xây lắp +1 côngty dịch vụ ngành chè +1 côngty xuất nhập đầu tư phát triển chè +1 viện nghiên ... côngty chè Việt Nam khách hàng uống chè Việt Nam 2.4 Phương thức hoạt động Tổng côngty chè Việt Nam Năm 1987, Liên hiệp chè Việt Nam tiếp nhận Côngty chè từ VINALIMEX, tổ chức thành Côngty ... lại Tổng côngty có tổng côngty chè Việt Nam Sau xem xét khả nhu cầu sản xuất kinh doanh, liên hiệp xí nghiệp công nông nghiệp chè Việt nam xây dựng đề án thành lập Tổng côngty chè Việt nam...
... inner product of the vectors D1 and D2 containing the word frequencies for all words in the documents Equivalently, this is the projection of vectors D1 onto D2 or vice versa Mathematically this ... as: D1 · D2 = � D1 (w) · D2 (w) (1) w Angle Metric: The angle between the vectors D1 and D2 gives an indication of overlap between the documents Mathematically this angle is expressed as: � θ(D1 ... Dictionaries: docdist4.py The solution to improve the Count Frequency routine lies in hashing, which gives constant running time routines to store and retrieve key/value pairs from a table In Python,...
... complexity and efficiency of the various algorithms for approaching a given problem (here Document Distance) • Document Distance Summary - place everything we did last time in perspective • Translate ... Sort is written in Python Lecture Ver 2.0 More on Document Distance Cn C(n/2) 6.006 Spring 2008 Cn C(n/2) Cn C(n/4) C Cn Cn Cn C } lg(n)+1 levels including leaves T(n) = Cn(lg(n)+1) = Θ(nlgn) ... Lecture Ver 2.0 More on Document Distance 6.006 Spring 2008 Formal Definitions Upper Bound: We say T (n) is O(g(n)) if ∃ n0 , ∃ c s.t ≤ T (n) ≤ c.g(n) ∀n ≥ n0 Substituting for n0 , we have ≤ 4n2...
... System • Airport with single (very busy) runway (Boston → 1) • “Reservations” for future landings • When plane lands, it is removed from set of pending events • Reserve req specify “requested landing ... Lecture Ver 2.0 Scheduling and Binary Search Trees 6.006 Spring 2008 Lecture 3: Scheduling and Binary Search Trees Lecture Overview • Runway reservation system – Definition – How to solve with ... link Have we accomplished anything? Height h of the tree should be O(log(n) 43 46 49 55 Figure 7: Insert into BST in sorted order The tree in Fig looks like a linked list We have achieved O(n)...
... These trees are named after their two inventors G.M Adel’son-Vel’skii and E.M Landis An AVL tree is one that requires heights of left and right children of every node to differ by at most ±1 This ... Trees Treaps Adel’son-Velsii and Landis 1962 Bayer and McCreight 1972 (see CLRS 18) Nievergelt and Reingold 1973 CLRS Chapter 13 Sleator and Tarjan 1985 Pugh 1989 Galperin and Rivest 1993 Seidel and ... to make decisions fast with high probability Note Splay Trees and Scapegoat Trees are “amortized”: adding up costs for several operations =⇒ fast on average Lecture Balanced Binary Search Trees...
... 2, 11 Dictionary Problem Abstract Data Type (ADT) maintains a set of items, each with a key, subject to • insert(item): add item to set • delete(item): remove item from set • search(key): return ... search(key): return item with key if it exists • assume items have distinct keys (or that inserting new one clobbers old) • balanced BSTs solve in O(lg n) time per op (in addition to inexact searches ... Hashing I: Chaining, Hash Functions 6.006 Spring 2008 Solution : hashing (verb from ‘hache’ = hatchet, Germanic) • Reduce universe U of all keys (say, integers) down to reasonable size m for table...
... T (n) if k operations cost ≤ k · T (n) • “T (n) amortized” roughly means T (n) “on average”, but averaged over all ops • e.g inserting into a hash table takes O(1) amortized time Back to Hashing: ... happened with probability < =⇒ expected cost is O(1) per i |s| • need suitable hash function • expected time = O(| s | + | t | ·cost(h)) – naively h(x) costs | x | – we’ll achieve O(1)! – idea: t[i ... + n) where n is really the next power of = Θ(n) • a few inserts cost linear time, but Θ(1) “on average” Amortized Analysis This is a common technique in data structures - like paying rent: $ 1500/month...
... for storing chains k items => m = k NO COLLISIONS levels [CLRS 11.5] Figure 5: Two-level Hash Table • can prove O(n) expected total space! • if ever fails, rebuild from scratch ... Addressing: better cache performance and rarely allocates memory Chaining: less sensitive to hash functions and α Lecture Hashing III: Open Addressing 6.006 Spring 2008 Advanced Hashing Universal Hashing ... select one at random • e.g multiplication method with random a • can prove P r (over random h) {h(x) = h(y)} = m for every (i.e not random) x �= y • =⇒ O(1) expected time per operation without...
... and Min-Heaps Max-Heap Property: For every node i other than the root A[PARENT(i)] ≥ A[i] Height of a binary heap O(lg n) MAX HEAPIFY: O(lg n) maintains max-heap property BUILD MAX HEAP: O(n) produces ... Insertion Sort Example Merge Sort Divide n-element array into two subarrays of n/2 elements each Recursively sort sub-arrays using mergesort Merge two sorted subarrays Lecture Sorting I: Heaps L θ(n) ... Θ(n2 ) in-place Merge Sort: Need O(n) auxiliary space Θ(n lg n) during merging Question: Can we have Θ(n lg n) in-place sorting? Selection Sort i=1 Find minimum value in list beginning with i Swap...
... last lecture Building a Heap A[1 · · · n] converted to a max heap Observation: Elements A[�n/2 + 1� · · · n] are all leaves of the tree and can’t have children BUILD MAX HEAP(A): heap size(A) ... Sorting II: Heaps Lecture 9: Sorting II: Heaps Lecture Overview • Review: Heaps and MAX HEAPIFY • Building a Heap • Heap Sort • Priority Queues (Recitation) Readings CLRS 6.1-6.4 Review Heaps: ... Sort Algorithm not part of heap Lecture Sorting II: Heaps 6.006 Spring 2008 Priority Queues This is an abstract datatype as it can be implemented in different ways INSERT(S, X) : MAXIMUM(S): EXTRACT...
... that can sort n elements must have height Ω(n lg n) Proof: Tree must contain ≥ n! leaves since there are n! possible permutations A height-h binary tree has ≤ 2h leaves Thus, n! ≤ 2h n (≥ lg(( )n ... Linear-Time Sorting 6.006 Spring 2008 Lecture 10: Sorting III: Linear Bounds Linear-Time Sorting Lecture Overview • Sorting lower bounds – Decision Trees • Linear-Time Sorting – Counting Sort Readings CLRS...
... Stable Sorting, Radix Sort Lecture Overview • Stable Sorting • Radix Sort • Quick Sort ← not officially a part of 6.006 • Sorting Races Stable Sorting Preserves input order among equal elements ... Stability Selection Sort and Heap: Find maximum element and put it at end of array (swap with element at end of array) NOT STABLE! 2a 2b ← 2b 2a define 2a
... Configuration Graph: – vertex for each possible state – edge for each basic move (e.g., 90 degree turn) from one state to another – undirected: moves are reversible • Puzzle: Given initial state s, ... a graph e.g., find a path from start vertices to a desired vertex Recall: graph G = (V, E) • V = set of vertices (arbitrary labels) • E = set of edges i.e vertex pairs (v, w) – ordered pair =⇒ ... need now) High level overview of next two lectures: Breadth-first search Levels like “geography” s frontier Figure 8: Illustrating Breadth-First Search • frontier = current level • initially {s}...