師兄上次看到我跑的結果，說少部分物件占用大多數的訪問次數，很符合冪律定律（本質上是二八定律）
copy了一段背景，了解下：
自然界與社會生活中存在各種各樣性質迥異的
冪律分布現象。2023年,哈佛大學的語言學專家zipf在研究英文單詞出現的頻率時,發現如果把單詞出現的頻率按由大到小的順序排列,則每個單詞出現的頻率與它的名次的常數次冪存在簡單的反比關係，這種分布就稱為
zipf定律
,它表明在英語單詞中,只有極少數的詞被經常使用,而絕大多數詞很少被使用。實際上,包括漢語在內的許多國家的語言都有這種特點。
它的數學模型是：y=cx^-r ，圖大概是下圖醬紫
冪律分布表現為一條斜率為冪指數的負數的直線,這一線性關係是判斷給定的例項中隨機變數是否滿足冪律的依據
1.**中肯定要提到並介紹冪律定律，還要畫圖，所以我可能需要擬合一下
關於擬合的部落格：
， 這個是用python做的
不過這個圖可以借鑑
到時候用matlab擬合吧，
這個介紹了方法，但是圖比較醜
2.怎麼根據冪律定律來劃分資料冷熱呢？**才是該一刀切的地方呢？
目前想到的思路：
1.根據第n+1個數和第n個數的差距（即斜率）來看，斜率最大的地方應該是一刀切的地方
比如他的差的絕對值序列應該為
按照這種思路就應該是400/200,20....這樣並不合理
2.在1基礎上改進，第n+1個數和第n個數的差距/第n個數，意味著在我的基礎上變了多少
就比方說上面，雖然400-200差是200，但是隻變了400的50%
200-20差是180，雖然低於200，但是變了90%
3.第n+1個數/第n個數的比值，挑選比值最大的地方切開，其實這個思路好像就是第二種
假設第n+1個數
為a,第n個數為b,第二種就是b-a/b 或 a-b/b，即1-a/b或a/b
-1,第三種就是直接a/b
那就直接用第三種吧，思路比較簡單
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