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离散化（discretization）是一种数据处理技术，特别适用于数值范围较大但实际数据分布较稀疏的情况。以下是一些离散化的主要用途和优点：
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减少数值范围：
离散化可以将较大范围的数值数据映射到较小范围的整数，减少处理复杂度和计算开销。 -
处理重复值：
在原始数据中，可能存在重复值，通过离散化可以将这些值映射到同一个整数值，从而更容易进行后续的处理和比较。 -
方便数据处理：
离散化后的数据更适合用于某些数据结构和算法，比如树状数组（Fenwick Tree）、线段树（Segment Tree）、离散化后的前缀和、动态规划等。 -
提高计算精度：
对于浮点数或小数，直接处理可能导致精度问题，通过离散化映射到整数，可以避免精度丢失。 -
简化问题：
某些算法和问题在处理连续数据时比较复杂，而在离散化后的数据上可以简化处理。
示例应用
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竞赛编程：
在一些算法竞赛中，离散化技术常用于优化算法的时间复杂度，例如在求解区间问题时，将区间端点离散化成整数。 -
数据压缩：
在数据压缩领域，离散化可以用于将连续数据转换成离散符号，便于压缩和编码。 -
机器学习：
离散化在特征工程中常用于将连续特征转换为离散特征，例如将年龄分段、将价格区间化等。 -
地理信息系统（GIS）：
在处理空间数据时，离散化用于将连续的地理坐标转换为离散的网格点，便于存储和查询。
例子
假设我们有以下一组数据，代表一些测量值：
measurements = [100, 300, 200, 100, 300]通过离散化，我们将这些数据转换成在去重排序后的列表中的位置：
def init(nums):
t = sorted(set(nums)) # 创建有序不重复的元素列表
for i in range(len(nums)):
nums[i] = t.index(nums[i]) + 1 # 查找每个元素的位置并更新
measurements = [100, 300, 200, 100, 300]
init(measurements)
print(measurements) # 输出：[1, 3, 2, 1, 3]这样，我们将原来的测量值转换成了离散的整数值，使得后续处理更加高效。
