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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
                    Swap(a[i], a[j]);
                    j 
            = rt+1;
                    Type pivot 
            = a[lt];
                    
            //以劃分基準為軸作元素交換
                    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)任何關于本博客的鏈接。

            Tanky Woo 標簽: 
            posted on 2010-12-13 10:04 Tanky Woo 閱讀(2845) 評論(0)  編輯 收藏 引用
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