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Lay (LZW) é um algoritmo de compressão de dados sem perdas, desenvolvido por Abraham Lempel e Jacob Ziv em 1984. 🫰 A sigla "Lay" significa "Lempel-Ziv-Welch", em homenagem a seu criador e o cientista de computação Terry Welch, que desenvolveu uma 🫰 implementação eficiente do algoritmo.
O algoritmo funciona construindo uma tabela de cadeias de caracteres à medida que lê a entrada. Inicialmente, 🫰 a tabela contém apenas as cadeias de caracteres vazias e os caracteres individuais. Para cada caractere lido, o algoritmo procura 🫰 a cadeia de caracteres mais longa na tabela que é um prefixo da cadeia de entrada atual e em seguida, 🫰 emite a próxima entrada como um par (comprimento da cadeia prefixo, novo caractere). Em seguida, a tabela é atualizada adicionando 🫰 a nova cadeia de caracteres formada pelo prefixo e o novo caractere.
O processo continua até que a entrada seja esgotada, 🫰 momento em que o algoritmo emite o último par e termina. O resultado é uma sequência de pares (comprimento, caractere) 🫰 que representam a entrada original comprimida.
A descompressão funciona basicamente da mesma forma, construindo a tabela à medida que lê a 🫰 entrada. Inicialmente, a tabela contém apenas as cadeias de caracteres vazias e os caracteres individuais. Para cada par (comprimento, caractere) 🫰 lido, o algoritmo constrói a cadeia de caracteres prefixada pelo comprimento lido e adiciona o caractere ao final da cadeia. 🫰 Em seguida, a tabela é atualizada adicionando a nova cadeia de caracteres formada.
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O que é xG e por que é importante?
A métrica xG, ou "expected goals", é uma ferramenta avançada usada no futebol para avaliar as chances de gols. Ela mede a probabilidade de um gol ser marcado em caca níqueis uma escala entre zero e um, com zero representando uma chance impossível e um representando uma oportunidade em caca níqueis que um jogador deveria marcar sempre.
Essa métrica é calculada com a ajuda de modelos estatísticos que utilizam informações históricas de milhares de tiros com características semelhantes para estimar a probabilidade de gols em caca níqueis uma escala entre 0 e 1.
A métrica xG oferece uma visão mais profunda do futebol, permitindo que os fãs, os treinadores e os especialistas em caca níqueis futebol avaliem as chances ofensivas e as comparen com os resultados. Isso pode ajudar a identificar as tendências da equipe, as fraquezas dos oponentes e o desempenho dos jogadores ao longo do tempo.
Um exemplo do mundo real: aplicação de xG no futebol
Considere um jogo em caca níqueis que uma equipe tem cinco chances claras de gols, com um xG acumulado de 1,3. No entanto, a equipe só conseguiu marcar um gol no jogo. Por outro lado, a time adversária teve apenas duas chances, com o xG combinado de 0,5, e acabou marcando dois gols.
Nesse caso, o xG pode ajudar a identificar as verdadeiras fracas defensivas da primeira equipe e o desempenho superior da segunda equipe em caca níqueis relação às chances criadas.
| Time | Chances | xG | Gols Marcados |
|---|---|---|---|
| Equipe 1 | 5 | 1,3 | 1 |
| Equipe 2 | 2 | 0,5 | 2 |
Como usar o xG: perguntas frequentes
Como é que posso usar o xG?
O xG pode ser usado em caca níqueis múltiplas formas, desde a avaliação do desempenho da caca níqueis equipa preferida até à análise do mercado de transferências de jogadores. Os treinadores e os especialistas em caca níqueis desempenho podem usar o xG para ajustar a estratégia e a preparação da equipe para partidas futuras.
O xG é uma boa métrica para avaliar as minhas habilidades de goleiro?
Embora o xG possa fornecer informações úteis sobre as oportunidades de gol, ela não é específica de avaliar as habilidades de goleiro, una vez que o cálculo se baseia em caca níqueis eventos de tiro mas não em caca níqueis eventos a defesa.
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