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            如何生成均勻隨機排列(等概率生成排列)

                  這個算法的應用,比如洗牌,這個大家都非常熟悉。很久以前用的是最原始的方法,就是一直rand()未出現的牌,直至生成所有的牌。
            這當然是一個while(1)循環,很爛的算法吧。后面聽說直接交換牌,打亂即可了。但是打亂后生成的排列是隨機的么,是等可能隨機的么。
            其實,這個問題上算法導論上早已經有了答案了,看過算法導論之后覺得沒看之前真的是算法修養太差了。
                  算法的偽代碼如下圖所示:
                  
                  
                  具體c++實現如下:
            #include <stdio.h>
            #include <stdlib.h>
            #include <assert.h>
            #include <time.h>
            // void Swap(int& nOne, int& nTwo)
            // {
            // nOne = nOne + nTwo;
            // nTwo = nOne - nTwo;
            // nOne = nOne - nTwo;
            // }
            void Swap(int& nOne, int& nTwo)
            {
                int nTemp;
                nTemp = nOne;
                nOne = nTwo;
                nTwo = nTemp;
            }
            //返回一個在區間[nBeg, nEnd]內的隨機數
            int Random(int nBeg, int nEnd)
            {
                assert(nEnd >= nBeg);
                if (nBeg == nEnd)
                {
                    return nBeg;
                }
                else
                {
                    return rand() % (nEnd - nBeg + 1) + nBeg;
                }
            }
            void RandomizeInPlace(int* pnA, int nLen)
            {
                static bool s_bFirst = false;
                if (!s_bFirst)
                {
                    srand(time(NULL));
                    s_bFirst = true;
                }
                
                for (int i = 0; i < nLen; ++i)
                {
                    Swap(pnA[i], pnA[Random(i, nLen - 1)]);
                }
            }
            int main()
            {
                int nArray[20];
                int i, j;
                for (i = 1; i <= 20; ++i)
                {
                    int nCnt = i;
                    while (nCnt--)
                    {
                        for (j = 0; j < i; ++j)
                        {
                            nArray[j] = j;
                        }
                        RandomizeInPlace(nArray, i);
                        for (j = 0; j < i; ++j)
                        {
                            printf("%d ", nArray[j]);
                        }
                        printf("\n");
                    }
                    printf("\n");
                }
                return 0;
            }

               運行效果圖片如下:

               根據運行結果大致就可以感覺到,生成的排列都是隨機的。
               這里要多說一句那就是我注釋的那個交換函數其實是有bug的,也許這才是不提倡使用這個交換方法的真正原因,而不僅僅是
            難以理解。用同一個變量去調用該函數,會將該變量置0,而不是保持原來的值!!!

               至于如何證明這個算法生成的均勻隨機的排列,可以參考算法導論5.3節最后一部分。
               證明的大致思路是利用循環不變式的證明方法:證明i次循環后得到某個排列的概論是(n -i)! / n!,那么n次循環后得到最終那個排列的
            概論就是1/n!,這樣就證明了該算法能夠得到均勻隨機排列。
               這個算法其實就是隨機化算法的一種,其實快排也有所謂的隨機化版本,改動的地方只是隨機選擇了中軸元素而已,這個
            在算法導論上也有介紹。

            posted on 2012-02-26 16:07 yx 閱讀(3363) 評論(8)  編輯 收藏 引用 所屬分類: 隨機算法

            評論

            # re: 如何生成均勻隨機排列(等概率生成排列) 2012-02-26 20:39 driftfly

            rand本身不是隨機  回復  更多評論   

            # re: 如何生成均勻隨機排列(等概率生成排列) 2012-02-26 21:45 遠行

            這個算法本身就是建立在它是隨機基礎上的,偽代碼里面那個Randomize,當然實現的時候也假設了rand()是隨機的了,至于它的隨機程度就不考慮了,你也可以采用更好的生成隨機數的接口@driftfly
              回復  更多評論   

            # re: 如何生成均勻隨機排列(等概率生成排列) 2012-02-27 20:28 cmdblock

            其實就是雙隨機而已,既隨機牌的大小又隨機位置。不過這種方法,個人覺得一般般啦  回復  更多評論   

            # re: 如何生成均勻隨機排列(等概率生成排列) 2012-02-27 21:29 遠行

            這個算法主要是可以證明等概率打亂排列@cmdblock
              回復  更多評論   

            # re: 如何生成均勻隨機排列(等概率生成排列) 2012-08-10 10:12 peakflys

            挺好的方法,無論是從空間上還是時間上 都是不錯的算法  回復  更多評論   

            # re: 如何生成均勻隨機排列(等概率生成排列) 2012-10-16 12:25 liyonghelpme

            有一種多項式生成排列的方式可以看看~~
            http://en.wikipedia.org/wiki/Permutation_polynomial  回復  更多評論   

            # re: 如何生成均勻隨機排列(等概率生成排列) 2013-10-09 10:15 justcyf

            for (j = 0; j < i; ++j)

            {

            nArray[j] = j;

            }

            main函數里面的這段,第一行是不是寫錯了?應該為for(j = 0;j<20;++j)  回復  更多評論   

            # re: 如何生成均勻隨機排列(等概率生成排列) 2013-10-09 10:17 justcyf

            sorry,看錯了。。。@justcyf
              回復  更多評論   

            <2012年10月>
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