সমাধান করার জন্য আমার কাছে মোটামুটি অনন্য একটি সমস্যা রয়েছে এবং আমি আশা করছি যে এখানকার কেউ আমাকে কীভাবে এটি সেরাভাবে মোকাবেলা করতে পারে সে সম্পর্কে কিছুটা অন্তর্দৃষ্টি দিতে পারেন।
সমস্যা: ধরুন এন সংখ্যার একটি তালিকা এমনভাবে অংশগ্রহণকারীদের মধ্যে এমনভাবে ভাগ করা হয়েছে যাতে কোনও একক অংশগ্রহণকারীই তাদের ভাগ করে নেওয়া সংখ্যার মধ্যে আসলেই জানেন না। সমস্ত অংশগ্রহণকারীরা এন (সংখ্যার তালিকার আকার) এবং তালিকার সমস্ত সংখ্যার যোগফল জানেন, তবে এর চেয়ে বেশি কোনও অগ্রাধিকার নেই।
এক সাথে কাজ করার মাধ্যমে, দু'টি ভাগ করে নেওয়া সংখ্যার সাথে ক এবং বিকে এমনভাবে তুলনা করা সম্ভব যে অংশগ্রহণকারীরা "a <b" বিবৃতিটি সত্য কিনা, তবে এর চেয়ে বেশি কিছু শিখতে পারে। তবে এটি করা অত্যন্ত ব্যয়সাধ্য জিনিস (পড়ুন: একক তুলনা শেষ করতে এটি বেশ কয়েক সেকেন্ড, এমনকি কয়েক মিনিট সময় নিতে পারে)। এই জাতীয় জিনিস কীভাবে সম্ভব তা নিয়ে আরও কিছু তথ্যের জন্য এই পোস্টের শেষে দেখুন।
দিন শেষে, দলগুলি তালিকাতে তালিকাভুক্ত কোন সূচকগুলির সাথে তালিকার "শীর্ষ কে শতাংশ" (কে% যা সবচেয়ে বড়) ভাগ করে নেওয়া সংখ্যার সাথে সামঞ্জস্য করে তা আউটপুট করতে চায়। এটি অবশ্যই বাছাই করে বা "শীর্ষ কে" নির্বাচন অ্যালগরিদম ব্যবহার করে করা যেতে পারে। যাইহোক, এগুলি একটি বিস্ময়কর তুলনা অনেক ব্যবহার করে, যা এড়ানো হবে। (এগুলি হ'ল ও (এন লগ এন) বা ও (এন), মোটামুটি বড় লুকানো ধ্রুবক সহ))
অন্য বিকল্পটি হ'ল এক্স অনুমানের "অনুমান" করা যার জন্য (1-কে)% এক্স এর চেয়ে ছোট এবং কে% আরও বড়। তারপরে আপনি প্রতিটি উপাদানকে এক্স এর সাথে তুলনা করতে পারবেন এবং দেখতে পাবেন যে কতগুলি বড় এবং কতগুলি ছোট। যদি আপনার অনুমানটি ভুল হয়ে থাকে, তবে আপনি সঠিক সমাধানে রূপান্তর না করা পর্যন্ত বাইনারি অনুসন্ধানের মতো কিছু ব্যবহার করে এটি সংশোধন করুন। আপনার অনুমানটি ভাল হলে এটি তুলনায় অনেক কম সময় লাগে।
সুতরাং, আমার প্রশ্নটি হল,
কেবলমাত্র এন এবং যোগফল দেওয়া হয়েছে, এক্স এর "পূর্বাভাস" দেওয়ার সর্বোত্তম উপায় কী?
অবশ্যই এটি অন্তর্নিহিত বিতরণের উপর নির্ভর করবে। বিভিন্ন ব্যবহারের ক্ষেত্রে অন্তর্নিহিত বিতরণ সম্ভবত পৃথক হবে তবে এটি জানা যাবে, তাই আমি সমস্ত সাধারণের জন্য (সাধারণ, অভিন্ন, ক্ষতিকারক, সম্ভবত কিছু অন্যান্য) ভাল সমাধানে আগ্রহী। অন্তর্নিহিত বিতরণ সম্পর্কে ধারণা অনুধাবন করা পদক্ষেপের সংখ্যা হ্রাস করার জন্য "বাইনারি-জাতীয়" অনুসন্ধানটি কীভাবে সেরা করবেন সে সম্পর্কিত পরামর্শগুলি শুনতে আমিও পছন্দ করব।
পরিশিষ্ট: তালিকার প্রতিটি মান শামির গোপন ভাগ করে নেওয়ার প্রকল্পটি ব্যবহারকারীদের মধ্যে ভাগ করা হয়েছে। ধরুন এম অংশগ্রহণকারীদের আছে এবং তালিকা, তারপর দৈর্ঘ্য এন হয় আমি-তম তালিকায় একটি বহুপদী দ্বারা প্রতিনিধিত্ব করা হয় কিছু সসীম ক্ষেত্রের উপর ডিগ্রী এম-1 এফ লাগাতার মেয়াদ সংখ্যা যে ভাগ করা হয়েছে, অন্য সমস্ত এফ থেকে এলোমেলোভাবে নির্বাচিত হয়। জে-তম শেয়ারগুলি তখন ,। এই অংশটি দেওয়া, অংশগ্রহণকারীর সংখ্যা সম্পর্কে কোনও তথ্য নেই (একটি তথ্য-তাত্ত্বিক অর্থে); প্রকৃতপক্ষে, অংশগ্রহণকারীদের কোনও সঠিক উপসেট ভাগ করা সংখ্যা সম্পর্কে কোনও তথ্য জানার জন্য জ্ঞানকে একত্রিত করতে পারে না। যাইহোক, একটি পরিশীলিত সুরক্ষিত বহু-পক্ষী গণনা কৌশলটি ব্যবহার করে, কোনও তথ্য ভাগ না করেই একটি ভাগ করা মান অন্যের চেয়ে কম কিনা তা নির্ধারণ করা সম্ভব। এই কৌশলটিতে সকল অংশগ্রহণকারীকে সহযোগিতা করা জড়িত, যার কারণে এটি করা এত ব্যয়বহুল এবং সম্ভবতম সংখ্যক বার করা উচিত।