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1.《隨機化算法(1) — 隨機數(shù)》

2.《隨機化算法(2) — 數(shù)值概率算法》

正文:

這一章怎么說呢,我個人感覺不好理解,在網(wǎng)上查了一些資料,沒發(fā)現(xiàn)有具體對舍伍德算法的介紹。

迄今為止看的最全面的就是王曉東的《計算機算法設(shè)計與分析》里講的了。在網(wǎng)上查的一些資料也基本全和這本書上講的一樣,至于是這本書先寫的,還是其他位置先寫的,我就不做評論了。

(有時間我把那本書上講舍伍德的一段給拍下來放到文章里)

書上對舍伍德講的比較詳細,但是不太好理解,一定要多看幾遍。

我這里只說下他的基本思想在一般輸入數(shù)據(jù)的程序里,輸入多多少少會影響到算法的計算復(fù)雜度。這時可用舍伍德算法消除算法所需計算時間與輸入實例間的這種聯(lián)系。

 

聯(lián)系例子,在快速排序中,我們是以第一個元素為基準(zhǔn)開始排序時,為了避免這樣的情況,可以用舍伍德算法解決,也就是使第一個基準(zhǔn)元素是隨機的

事先說明下:以后章節(jié),若在代碼中頭文件里包含了RandomNumber.h頭文件,請查看前面寫的《概率算法(1) — 隨機數(shù)》里的偽隨機數(shù)類RandomNumber.我以后不再提醒。

這是一個非遞歸版的舍伍德快速排序算法:

 /*

* Author: Tanky woo
* Blog:   www.WuTianQi.com
* Date:   2010.12.8
* 舍伍德(Sherwood)算法運用(1) -- 線性時間選擇算法
* 代碼來至王曉東《計算機算法設(shè)計與分析》
*/
 
#include 
"RandomNumber.h"
#include 
<iostream>
#include 
<iomanip>
#include 
<time.h>
using namespace std;
const int INF = 9999;
 
// 交換a, b的值
template <typename Type>
void Swap(Type &a, Type &b)
{
    Type temp;
    temp 
= a;
    a 
= b;
    b 
= temp;
}
 
template 
<typename Type>
Type select(Type a[], 
int lt, int rt, int k)
{
    
// 計算a[lt:rt]中第k小元素
    static RandomNumber rnd;
    
while(true)
    {
        
if(lt > rt)
            
return a[lt];
        
int i = lt, j = lt+rnd.Random(rt-lt+1);   // 隨機選擇的劃分基準(zhǔn)
        Swap(a[i], a[j]);
        j 
= rt+1;
        Type pivot 
= a[lt];
        
//以劃分基準(zhǔn)為軸作元素交換
        while(true)
        {
            
while(a[++i] < pivot);
            
while(a[--j] > pivot);
            
if(i >= j)
                
break;
            Swap(a[i], a[j]);
        }
        
if(j - lt + 1 == k)
            
return pivot;
        a[lt] 
= a[j];
        a[j] 
= pivot;
        
// 對子數(shù)組重復(fù)劃分過程
        if(j - lt + 1 < k)
            {
                k 
= k - j + lt - 1;
                lt 
= j + 1;
            }
        
else
            rt 
= j - 1;
    }
}
 
template 
<typename Type>
Type Select(Type a[], 
int n, int k)
{
    
// 計算a[0: n-1]中第k小元素
    
// 假設(shè)a[n]是一個鍵值無窮大的元素
    if(k < 1 || k > n)
        cerr 
<< "Wrong!" << endl;
    
return select(a, 0, n-1, k);
}
 
int main()
{
    
int arr[7= {325710, INF};
    cout 
<< Select(arr, 64<< endl;
}

 當(dāng)然,舍伍德算法也不是萬能的。有時也會遇到這樣的情況,即所給的確定性算法無法直接改造成舍伍德型算法。此時可借助于隨機預(yù)處理技術(shù),不改變原有的確定性算法,僅對其輸入進行隨機洗牌,同樣可收到舍伍德算法的效果。

以下是隨機洗牌算法:

/*
* Author: Tanky woo
* Blog:   www.WuTianQi.com
* Date:   2010.12.8
* 和舍伍德算法效果類似的一個程序 -- 隨機洗牌
* 代碼來至王曉東《計算機算法設(shè)計與分析》
*/
 
#include 
"RandomNumber.h"
#include 
<iostream>
#include 
<iomanip>
#include 
<time.h>
using namespace std;
 
// 交換a, b的值
template <typename Type>
void Swap(Type &a, Type &b)
{
    Type temp;
    temp 
= a;
    a 
= b;
    b 
= temp;
}
 
template 
<typename Type>
void Shuffle (Type a[], int len)
{
    
// 隨機洗牌算法
    static RandomNumber rnd;
    
for (int i = 0; i < len; ++i) 
    {
        
int j = rnd.Random(len-i) + i;      
        Swap (a[i], a[j]) ;    
    }
}
 
template 
<typename Type>
void Print (Type a[], int len)
{
    
for(int i=0; i<len; ++i)
        cout 
<< a[i] << " ";
    cout 
<< endl;
}
 
int main()
{
    
int arr[10];
    
// 原先次序
    for(int i=0; i<10++i)
        arr[i] 
= i+1;
    Print(arr, 
10);
 
 
    
// 第一次洗牌
    Shuffle(arr, 10);
    Print(arr, 
10);
 
    
// 第二次洗牌
    Shuffle(arr, 10);
    Print(arr, 
10);
 
    
return 0;
}

 

 原次序與第一洗牌和第二次洗牌后都不一樣。

說實話,這一章我也很迷糊,如果有問題,歡迎大家指出。

下一章將是:《隨機化算法(4) — 拉斯維加斯(Las Vegas)算法》

Tanky Woo原創(chuàng),歡迎轉(zhuǎn)載,轉(zhuǎn)載請附上鏈接,請不要私自刪除文章內(nèi)任何關(guān)于本博客的鏈接。

Tanky Woo 標(biāo)簽: ,
posted on 2010-12-13 10:04 Tanky Woo 閱讀(2885) 評論(0)  編輯 收藏 引用
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