线性时间选择算法
线性时间选择
应用7:线性时间选择(续)
设所有元素互不相同。在这种情况下, 找出的基准x至少比 3(n-5)/10个元 素大,因为在每一组中有2个元素小 于本组的中位数,而n/5个中位数 中又有(n-5)/10个小于基准x。
同理,基准x也至少比3 (n-5)/10个 元素小。而当n≥75时, 3(n-5)/10 ≥n/4,所以按此基准划分所得的2个 子数组的长度都至少缩短1/4。
T
(n)
C2
n
T
(n
C1 / 5)
T
(3n
/
4)
n 75 n 75
根据定理有:
f (n)
பைடு நூலகம்
c2n 1 1
3
20c2n
(n)
54
因此,T(n)=O(n)。
补充:定理
• 定理:令b, d和c1,c2是大于0的常数,则如下递归
方程
• 的解是:
f
(n
)
b f (floor
(c1n))
f
n 1 (floor(c2n))
for ( int i = 0; i<=(r-p-4)/5; i++ ) 将a[p+5*i]至a[p+5*i+4]的第3小元素 与a[p+i]交换位置;
//找中位数的中位数,r-p-4即上面所说的n-5 Type x = Select(a, p, p+(r-p-4)/5, (r-p-4)/10); int i=Partition(a,p,r, x), j=i-p+1; if (k<=j) return Select(a,p,i,k); else return Select(a,i+1,r,k-j); }
算法导论-顺序统计-快速求第i小的元素
算法导论-顺序统计-快速求第i⼩的元素⽬录1、问题的引出-求第i个顺序统计量2、⽅法⼀:以期望线性时间做选择3、⽅法⼆(改进):最坏情况线性时间的选择4、完整测试代码(c++)5、参考资料内容1、问题的引出-求第i个顺序统计量什么是顺序统计量?及中位数概念在⼀个由元素组成的集合⾥,第i个顺序统计量(order statistic)是该集合第i⼩的元素。
例如,最⼩值是第1个顺序统计量(i=1),最⼤值是第n个顺序统计量(i=n)。
⼀个中位数(median)是它所在集合的“中点元素”。
当n为奇数时,中位数是唯⼀的;当n为偶数时,中位数有两个。
问题简单的说就是:求数组中第i⼩的元素。
那么问题来了:如何求⼀个数组⾥第i⼩的元素呢?常规⽅法:可以⾸先进⾏排序,然后取出中位数。
由于排序算法(快排,堆排序,归并排序)效率能做到Θ(nlogn),所以,效率达不到线性;在本⽂中将介绍两种线性的算法,第⼀种期望效率是线性的,第⼆种效率较好,是在最坏情况下能做到线性效率。
见下⾯两个⼩节;2、⽅法⼀:以期望线性时间做选择这是⼀种分治算法:以为模型:随机选取⼀个主元,把数组划分为两部分,A[p...q-1]的元素⽐A[q]⼩,A[q+1...r]的元素⽐A[q]⼤。
与快速排序不同,如果i=q,则A[q]就是要找的第i⼩的元素,返回这个值;如果i < q,则说明第i⼩的元素在A[p...q-1]⾥;如果i > q,则说明第i⼩的元素在A[q+1...r]⾥;然后在上⾯得到的⾼区间或者低区间⾥进⾏递归求取,直到找到第i⼩的元素。
下⾯是在A[p...q]中找到第i⼩元素的伪码:1 RandomSelect(A,p, q,k)//随机选择统计,以期望线性时间做选择2 {3if (p==q) return A[p];4int pivot=Random_Partition(A,p,q);//随机选择主元,把数组进⾏划分为两部分5int i=pivot-p+1;6if (i==k )return A[pivot];7else if (i<k) return RandomSelect(A,pivot+1,q,k-i);//第k⼩的数不在主元左边,则在右边递归选择8else return RandomSelect(A,p,pivot-1,k);//第k⼩的数不在主元右边,则在左边递归选择9 }在最坏情况下,数组被划分为n-1和0两部分,⽽第i个元素总是落在n-1的那部分⾥,运⾏时间为Ө(n^2);但是,除了上述很⼩的概率情况,其他情况都能达到线性;在平均情况下,任何顺序统计量都可以在线性时间Θ(n)内得到。
线性时间选择中位数
湖南涉外经济学院计算机科学与技术专业《算法设计与分析》课程线性时间选择(中位数)实验报告班级:学号:姓名:教师:成绩:2012年5月【实验目的】1 掌握线性时间选择的基本算法及其应用2 利用线性时间选择算法找出数组的第k小的数3 分析实验结果,总结算法的时间和空间复杂度【系统环境】Windows7 旗舰版平台【实验工具】VC++6.0英文企业版【问题描述】描述:随机生成一个长度为n的数组。
数组为随机生成,k由用户输入。
在随机生成的自然数数组元素找出这n个数的第k小的元素。
例:A[5]={3,20,50,10,21} k=3,则在数组A中第3小的元素为20【实验原理】原理:将所有的数(n个),以每5个划分为一组,共[n/5]组(将不足五个的那组忽略);然后用任意一种排序算法(因为只对五个数进行排序,所以任取一种排序法就可以了,这里我选用冒泡排序),将每组中的元素排好序再分别取每组的中位数,得到[n/5]个中位数;再取这[n/5]个中位数的中位数(如果n/5是偶数,就找它的2个中位数中较大的一个)作为划分基准,将全部的数划分为两个部分,小于基准的在左边,大于等于基准的放右边。
在这种情况下,找出的基准x至少比3(n-5)/10个元素大,因为在每一组中有2个元素小于本组的中位数,中位数处于1/2*[n/5-1],即n/5 个中位数中又有(n-5)/10个小于基准x。
同理,基准x也至少比3(n-5)/10个元素小。
而当n≥75时,3(n-5)/10≥n/4所以按此基准划分所得的2个子数组的长度都至少缩短1/4。
思路:如果能在线性时间内找到一个划分基准,使得按这个基准所划分出的2个子数组的长度都至少为原数组长度的ε倍(0<ε<1是某个正常数),那么就可以在最坏情况下用O(n)时间完成选择任务。
例如:若ε=9/10,算法递归调用所产生的子数组的长度至少缩短1/10。
所以,在最坏情况下,算法所需的计算时间T(n)满足递归式T(n)≤T(9n/10)+O(n) 。
线性时间选择算法实现
//主函数
int main()
{
int *a,cnt,i,k,result;
FILE *fp;
//clrscr();
printf("Input the count of elements:");
scanf("%d",&cnt);
printf("Choose the element :");
{
int i=p,j=r+1;
while(1)
{
while(a[++i]<x&&i<r);
while(a[--j]>x);
if(i>=j)
break;
swap(&a[i],&a[j]);
}
a[p]=a[j];
a[j]=x;
return j;
}
void sort(int *a,int p,int r)
}
for(i=0;i<cnt;i++)
{
a[i]=rand()%cnt+100;
fprintf(fp,"%4d\n",a[i]);
}
result=select(a,0,cnt-1,k);
printf("The result is:%d",result);
fclose(fp);
free(a);
return 0;
if(k<=j) //比较k和j来确定在数组哪一部分继续选择
return select(a,p,i,k);
else
算法设计与分析课件--分治法-线性时间选择
2.5 线性时间选择
这样找到的m*划分是否能达到O(n)的时间复杂度? |A| = |D| = 2r, |B| = |C| = 3r +2,n = 10r +5. |A| + |D| + |C| = 7r + 2 = 7(n-5)/10 +2 = 7n/10 -1.5 < 7n/10 表明子问题的规模不超过原问题的7/10(d)。
T(n) = T(cn) + T(dn) + tn
6
2.5 线性时间选择
Select(S, k) Input: n个数的数组S,正整数k
T(n) = T(cn) + T(dn) + tn
Output: S中的第k个小元素
1. 将S划分成5个元素一组,共[n/5]个组;
2. 每组寻找一个中位数,把这些中位数放到集合M中;
寻找一个分割点m*, 使得左边子表S1中的元素都小于m*, 右子表 S2中的元素都大于m*。 如果寻找m*的时间复杂度达到O(nlogn), 那就不如直接使用排序 算法了。 如果直接寻找m*, 时间复杂度是O(n). 假设选择算法的时间复杂度为T(n), 递归调用这个算法在S的一 个真子集M上寻找m*,应该使用T(cn)时间,这里c是小于1的常数, 反映了M的规模与S相比缩小许多。
✓ 不妨假设n是5的倍数,且n/5是奇数,即n/5 = 2r+1. 于是: |A| = |D| = 2r, |B| = |C| = 3r +2,n = 10r +5.
✓ 如果A和D中的元素都小于m*,那么把它们的元素都加入到S1, S1对应规约后子问题的上限。 类似的,若A和D中的元素都 大于m*, 则把他们的元素都加 入到S2,S2对应规约后子问题 的上限。
快速选择算法线性时间选择第k小的元素
快速选择算法线性时间选择第k小的元素快速选择算法:线性时间选择第k小的元素快速选择算法是一种高效的算法,用于在未排序的数组中选择第k 小的元素。
该算法的时间复杂度为O(n),在大规模数据处理和排序任务中具有广泛的应用。
1. 算法原理快速选择算法基于快速排序算法的分治思想,通过每次选择一个枢纽元素,并将数组中的元素分为左右两部分,来实现快速查找排序后的第k小元素。
具体步骤如下:- 选择枢纽元素:从未排序数组中选择一个元素作为枢纽元素,可以随机选择或选择固定位置的元素,比如选取数组的第一个元素。
- 划分数组:将数组分为两部分,左边的元素小于枢纽元素,右边的元素大于等于枢纽元素。
- 判断位置:比较枢纽元素的位置与k的大小关系,如果位置小于k,则递归在右半部分查找第k小元素;如果位置大于k,则递归在左半部分查找第k小元素;否则,返回该位置的元素即为第k小元素。
2. 算法步骤下面给出一种实现快速选择算法的伪代码:```function quickSelect(A, k, left, right):if left == right:return A[left]pivotIndex = partition(A, left, right)if k == pivotIndex:return A[k]else if k < pivotIndex:return quickSelect(A, k, left, pivotIndex - 1) else:return quickSelect(A, k, pivotIndex + 1, right) function partition(A, left, right):pivot = A[left]i = left + 1j = rightwhile i <= j:if A[i] < pivot and A[j] > pivot:swap A[i] and A[j]i = i + 1j = j - 1if A[i] >= pivot:i = i + 1if A[j] <= pivot:j = j - 1swap A[left] and A[j]return j```3. 算法性能分析快速选择算法通过每次划分数组来减小搜索范围,因此平均时间复杂度为O(n),其中n为数组的长度。
线性时间的排序算法
线性时间的排序算法前⾯已经介绍了⼏种排序算法,像插⼊排序(直接插⼊排序,折半插⼊排序,希尔排序)、交换排序(冒泡排序,快速排序)、选择排序(简单选择排序,堆排序)、2-路归并排序(见我的另⼀篇⽂章:)等,这些排序算法都有⼀个共同的特点,就是基于⽐较。
本⽂将介绍三种⾮⽐较的排序算法:计数排序,基数排序,桶排序。
它们将突破⽐较排序的Ω(nlgn)下界,以线性时间运⾏。
⼀、⽐较排序算法的时间下界所谓的⽐较排序是指通过⽐较来决定元素间的相对次序。
“定理:对于含n个元素的⼀个输⼊序列,任何⽐较排序算法在最坏情况下,都需要做Ω(nlgn)次⽐较。
”也就是说,⽐较排序算法的运⾏速度不会快于nlgn,这就是基于⽐较的排序算法的时间下界。
通过决策树(Decision-Tree)可以证明这个定理,关于决策树的定义以及证明过程在这⾥就不赘述了。
你可以⾃⼰去查找资料,推荐观看《》。
根据上⾯的定理,我们知道任何⽐较排序算法的运⾏时间不会快于nlgn。
那么我们是否可以突破这个限制呢?当然可以,接下来我们将介绍三种线性时间的排序算法,它们都不是通过⽐较来排序的,因此,下界Ω(nlgn)对它们不适⽤。
⼆、计数排序(Counting Sort)计数排序的基本思想就是对每⼀个输⼊元素x,确定⼩于x的元素的个数,这样就可以把x直接放在它在最终输出数组的位置上,例如:算法的步骤⼤致如下:找出待排序的数组中最⼤和最⼩的元素统计数组中每个值为i的元素出现的次数,存⼊数组C的第i项对所有的计数累加(从C中的第⼀个元素开始,每⼀项和前⼀项相加)反向填充⽬标数组:将每个元素i放在新数组的第C(i)项,每放⼀个元素就将C(i)减去1C++代码:/*************************************************************************> File Name: CountingSort.cpp> Author: SongLee> E-mail: lisong.shine@> Created Time: 2014年06⽉11⽇星期三 00时08分55秒> Personal Blog: http://songlee24.github.io************************************************************************/#include<iostream>using namespace std;/**计数排序:A和B为待排和⽬标数组,k为数组中最⼤值,len为数组长度*/void CountingSort(int A[], int B[], int k, int len){int C[k+1];for(int i=0; i<k+1; ++i)C[i] = 0;for(int i=0; i<len; ++i)C[A[i]] += 1;for(int i=1; i<k+1; ++i)C[i] = C[i] + C[i-1];for(int i=len-1; i>=0; --i){B[C[A[i]]-1] = A[i];C[A[i]] -= 1;}}/* 输出数组 */void print(int arr[], int len){for(int i=0; i<len; ++i)cout << arr[i] << " ";cout << endl;}/* 测试 */int main(){int origin[8] = {4,5,3,0,2,1,15,6};int result[8];print(origin, 8);CountingSort(origin, result, 15, 8);print(result, 8);return 0;}当输⼊的元素是0到k之间的整数时,时间复杂度是O(n+k),空间复杂度也是O(n+k)。
算法导论 第八章 线性时间排序
Decision-tree example
• Sort <a1,a2, a3>=<9,4,6>
1:2
• A decision tree can model the execution of any comparison sort: --One tree for each input size n. --View the algorithm as splitting whenever it compares two elements. -- The tree contains the comparisons along all possible instruction traces. --The running time of the algorithm = the length of the path taken. -- Worst-case running time = height of tree.
Decision-tree example
• Sort <a1,a2, a3>=<9,4,6>
1:2
2:3
1:3
123
1:3
213
2:3 4≤6
132
312
231
321
• Each internal node is labelled i:j for i,j∈{1,2,…,n} --The left subtree shows subsequent comparisons if ai≤aj --The right subtree show subsequent comparisons if ai>aj
A: B:
4 1
1 2
线性规划问题的算法综述
线性规划问题的算法综述本文从网络收集而来,上传到平台为了帮到更多的人,如果您需要使用本文档,请点击下载按钮下载本文档(有偿下载),另外祝您生活愉快,工作顺利,万事如意!线性规划概念是在1947年的军事行动计划有关实践中产生的,而相关问题1823年Forier和口1911年PQusi就已经提出过,发展至今已有将近100年的历史了。
现在已成为生产制造、市场营销、银行贷款、股票行情、出租车费、统筹运输、电话资费、电脑上网等等热点现实问题决策的依据。
线性规划就是在满足线性约束下,求线性函数的极值。
毋庸置疑,数学规划领域的重大突破总是始于线形规划。
提到线性规划算法,人们最先想到的是单纯形法和内点法。
单纯形法是实际应用中使用最普遍的一种线性规划算法,而研究者们已证明在最坏的情况下单纯形法的计算复杂度是指数级的,内点算法的计算复杂度是多项式时间的。
把两种算法相提并论,要么是这两种算法都已经非常完备,要么都有需改进之处。
显然不属于前者,即两者都有需要改进之处。
几十年来,研究者通过不断努力,在两种算法的计算上都取得相当的进展。
1数学模型线性规划问题通常表示成如下两种形式:标准型、规范型。
设jj(2…,n)是待确定的非负的决策变量;认2…,n)是与决策变量相对应的价格系数;K2…mj=l2…n)是技术系数;b(i12…,m)是右端项系数;线性规划是运筹学最基本、运用最广泛的分支,是其他运筹学问题研究的基础。
在20世纪50年代到60年代期间,运筹学领域出现许多新的分支:非线性规划(nonlinearprogranming、商业应用(crnxmereialpplieation、大尺度方法(laresealemeh-Qd)随机规划(stochasticPKgiamniig)、整数规划(ntegerprogramming)、互补转轴理论(amplmentaiyPivotheor)多项式时间算法(polynomialtjneagatm)等。
线性时间复杂度排序算法研究及应用
线性时间复杂度排序算法研究及应用作者:郭威来源:《软件导刊》2013年第06期摘要:算法在程序设计中起着至关重要的作用,一个好的算法可以让程序变得高效。
排序作为数据处理最基本的工作之一,在程序中需要大量使用。
常见的几种排序算法的平均时间复杂度最优为O(nlog2n),为从根本上提高程序的运行效率,对能够在线性时间解决数据排序的算法进行了研究,并在实际问题中对桶排序算法加以了应用。
关键词:排序算法;线性时间复杂度;基数排序;桶排序中图分类号:TP301.6文献标识码:A文章编号:1672-7800(2013)006-0035-02作者简介:郭威(1993-),男,中南财经政法大学信息与安全工程学院学生,研究方向为信息系统。
0引言算法是完成特定任务的有限指令集[1],程序的核心是算法。
衡量一个算法好坏的性能指标有3个,即时间复杂度、空间复杂度和稳定性[2]。
本文从算法时间复杂度的角度出发去寻找合适的算法。
排序是把一个无序的数据元素序列整理成有规律的、按排序关键字递增(或递减)排列的有序序列的过程。
在许多程序中都要进行大量重复的数据处理,而对数据进行排序是许多数据处理的前提,所以一个好的排序算法往往能够大幅提高程序的效率。
因此,需要寻找一种最优的排序算法,来解决大量数据排序的问题。
1常见排序算法排序算法根据排序数据是否一次读入内存分为内排序和外排序,本文主要讨论内排序算法。
而内排序算法主要分为如下几大类:插入排序、交换排序、选择排序、归并排序这四大类[3]。
插入排序是一种由初始的空集合开始,不断地通过比较数据的关键字把数据插入到合适位置的排序方法,主要有直接插入排序、折半插入排序和希尔排序。
交换排序根据序列中两个记录键值的比较结果来交换两个记录在序列中的位置,直到最终完成所有交换,主要有冒泡排序和快速排序。
选择排序是指每一趟从待排序的数据元素中选出最小(或最大)的一个元素,顺序放在已排好序的数列的最后,直到全部待排序的数据元素排完,主要有直接选择排序和堆排序。
算法:线性时间选择(CC++)
算法:线性时间选择(CC++)Description给定线性序集中n个元素和⼀个整数k,n<=2000000,1<=k<=n,要求找出这n个元素中第k⼩的数。
Input第⼀⾏有两个正整数n,k. 接下来是n个整数(0<=ai<=1e9)。
Output输出第k⼩的数Sample Input6 31 3 52 4 6Sample Output3利⽤快速排序可以找出第k⼩的,加上随机函数改进⼀下:#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <ctime>#include <iostream>int num[2000001];void quictSort(int, int, int);int partition(int, int);int main(){int n, m, i;srand(unsigned(time(NULL))); // 随机函数种⼦while (~scanf("%d%d", &n, &m)){for (i = 0; i < n; i++)scanf("%d", &num[i]);quictSort(0, n - 1, m - 1);printf("%d\n", num[m - 1]);}return 0;}// 快速排序void quictSort(int left, int right, int mTop){if (left < right){int p = partition(left, right); // 分为两段if (p == mTop) // 如果随机找到第mTop⼩就直接返回return;if (p < mTop)quictSort(p + 1, right, mTop); // 找到的位置⽐mTop⼩就在[p + 1, right]区间找if (p > mTop)quictSort(left, p - 1, mTop); // 找到的位置⽐mTop⼤就在[left, p - 1]区间找}}// 从⼩到⼤排int partition(int left, int right){int r = rand() % (right - left + 1) + left; // 随机选择⼀个数int key = num[r];std::swap(num[r], num[left]); // 交换到数组⾸位while (left < right){// 从数组后⾯开始, 找⽐随机选择的数⼩的, 然后从前找⽐随机选择的数⼤的while (left < right && num[right] >= key)right--;if (left < right)num[left] = num[right];while (left < right && num[left] <= key)left++;if (left < right)num[right] = num[left];}num[left] = key; // 将随机选择的数存回return left; // 返回随机选择的数分割数组的下标, 左边都是⽐它⼩的, 右边都是⽐它⼤的}中位数法线性时间选择划分:AC代码:#include <cstdio>#include <cstdlib>int num[2000001];int select(int low, int high, int top);int partition(int low, int high, int median); void selectSort(int low, int high);void swap(int &a, int &b);int main(){int n, m, i;while (~scanf("%d%d", &n, &m)){for (i = 0; i < n; i++)scanf("%d", &num[i]);printf("%d\n", select(0, n - 1, m - 1));/*for (i = 0; i < n; i++)printf("%d%c", num[i], i < n - 1 ? ' ' : '\n'); */}return 0;}// 中位数法线性时间选择int select(int low, int high, int top){// ⼩于75个数据随便⽤⼀个排序⽅法if (high - low < 74){selectSort(low, high); // 选择排序return num[low + top]; // 排完序直接返回第low + top的数}int groupNum = (high - low - 4) / 5; // 每组5个数, 计算多少个组, 从0开始计数for (int i = 0; i <= groupNum; i++){int start = low + 5 * i; // 每组的起始位置int end = start + 4; // 每组的结束位置for (int j = 0; j < 3; j++) // 从⼩到⼤冒3个泡for (int k = start; k < end - j; k++)if (num[k] > num[k + 1])swap(num[k], num[k+1]);swap(num[low + i], num[start + 2]); // 每组的中位数交换到前⾯第low + i的位置}// 上⾯排完后, 数组low + 0 到 low + groupNum都是每⼀组的中位数int median = select(low, low + groupNum, (groupNum + 1) / 2); // 找中位数的中位数int p = partition(low, high, median); // 将数组分为两段, 左边的⼩于中位数的中位数, 右边的⼤于中位数的中位数 int n = p - low; // 计算p到low之间有多少个数, 后⾯得减掉if (n == top)return num[p]; // 如果运⽓好, 刚好要找的就是中位数if (n > top)return select(low, p - 1, top); // n⽐top⼤就在左边找if (n < top)return select(p + 1, high, top - n - 1); // n⽐top⼩就在右边找, 并且top要减去已经⼤的个数}// 以中位数进⾏分割, 分成两半int partition(int low, int high, int median){int p;for (int i = low; i <= high; i++)if (num[i] == median){p = i;break;}// 将中位数交换到最前⾯swap(num[p], num[low]);// 记下最前⾯的数int key = num[low];// 把⼩于key的放前⾯, ⼤于key的放后⾯while (low < high){while (num[high] >= key && low < high)high--;if (low < high)num[low] = num[high];while (num[low] <= key && low < high)low++;if (low < high)num[high] = num[low];}// 分别从两头开始, 找到中间时, 把key存回num[low] = key;return low;}// 选择排序void selectSort(int low, int high){for (int i = low; i <= high; i++){int MIN = i;for (int j = i + 1; j <= high; j++)if (num[MIN] > num[j])MIN = j;swap(num[i], num[MIN]);}}// 交换两个元素void swap(int &a, int &b){int temp = a;a = b;b = temp;}。
线性时间排序
我们要作多少遍?
4/20/2020
算法设计与分析-线性时间排序
36
基数排序分析(续)
回忆: 计数排序使用 (n + k)的时间对n个范 围在0到k–1的数进行排序。 如果每个b-位字分成r-比特份,每遍计数排序 花费 (n + 2r).因为有b/r遍,我们有
4/20/2020
算法设计与分析-线性时间排序
2
决策树举例
排序〈a1, a2, …, an〉
每个内部节点标识为 i:j i, j ∈{1, 2,…, n}. •左子树表示当ai ≤ aj时的比较序列 . •右子树表示当ai ≥ aj时的比较序列 .
4/20/2020
算法设计与分析-线性时间排序
3
决策树举例
算法设计与分析
讲授内容:动态规划I 教 师:胡学钢、吴共庆
2020年4月20日
排序可以做到多快?
至今为止,我们见过的排序都是 比较排序 : 仅仅
使用比较来比较各项的相对顺序 . • 比如:插入排序,合并排序,快速排序, 堆排序.
我们见过的比较排序的最好的最坏运行时间是O(nlgn).
O(nlgn)是不是我们能做到的极限? 决策树 可以帮助我们回答这个问题 .
4/20/2020
算法设计与分析-线性时间排序
40
Herman Hollerith(1860-1929)
•在1880年美国人口普查花费了近10年的时间处理. •在 MIT担任讲师期间,Hollerith发明了穿孔卡技 术的原型. •他的机器,包括一个“卡排序员” ,使得1890的 统计结果在6个周的时间内就处理完了。 •他在1911年创建了制表机器公司,这个公司在 1924年和其他公司合并后组成了国际商用机器公 司(IBM).
给定线性序集中n个元素和一个整数k1≤k≤n要求找出n个元
算法select中假定所有元素都不相等,当元素可能相等时,应在划分之 后加一个语句,将所有与基准元素相等的集中在一起,设这种元素有m 个,且j≤k≤j+m-1,则不必递归调用,直接返回a[i], 否则,最后一行改为 7 调用select(i+m-1,r,k-j-m).
最接近点对问题
给定平面上n个点的集合S,找其中的一对点,使得在n 个点组成的所有点对中,该点对间的距离最小。 将每个点与其它n-1个点的距离算出,即可找出具有最 小距离的两个点,但需要O(n2)的时间复杂度。
不考虑不足5个元素的组的情况下: • 当 n / 5 为奇数时,至少有 ( n / 5 1) / 2 个组中的部分元素 比x小。 • 当 n / 5 / 2 个组中的部分元素比x n / 5 为偶数时,至少有 小。 总之,至少有 ( n / 5 1) / 2个组中的部分元素比x小,每个组 中有3个元素比x小,所以x至少比 3 (n 5) /10 个元素大。
线性时间选择
给定线性序集中n个元素和一个整数k,1≤k≤n,要求找 出n个元素中第k小的元素,k=(n+1)/2称为中位数。 特殊情况下的线性时间算法: 1、最大、最小元素:线性扫描,O(n) 2、k≤n/logn或k≥n-n/logn :堆排序算法 O(n+klogn)=O(n) 一般情况下的选择问题如何解决? 用快速排序算法思想,对输入数组进行递归划分, 不同的是它只对划分出的子数组之一进行递归处理。
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线性时间选择
设所有元素互不相同,在这种情况下,找出的基准x至 少比 3 (n 5) /10 个元素大,因为在每一组中有2个元素小于 本组的中位数,而 n / 5 个中位数中又有 (n 5) /10 个小于基 准 x。同理,基准x也至少比3 (n 5) /10 个元素小。而当 n≥75时, 3 ,所以按此基准划分所得的两个 (n 5) /10 n/ 4 子数组的长度都至少缩短1/4。为什么? Nhomakorabea1
选择中位数-线性时间算法
选择中位数-线性时间算法 本章继续讲⼀些关于奇淫技巧(算法啦)的做法,对于⼀个⽆序数组,我们如何找到其中位数呢? ⾸先回顾⼀下中位数的概念:是按顺序排列的⼀组数据中居于中间位置的数。
1,当前的先决条件是⽆序数组,那根据原理可以很快想到⼀种解法,对数组进⾏遍历,每次找出其最⼤值、最⼩值,最终残留的⼀位或两位即为中位数(两位则取平均值),时间复杂度 O(N) * N;当然,⼀次遍历中我们可以同时获取到最⼤值和最⼩值,将遍历的次数降低⼀半到 O(N)*N/2,但同样难以改变其时间复杂度为O(N2)的事实(这⾥有想法的同学先不要着急否定,后⾯⼀步步迭代)。
2,很明显,上述的⽅法⽆法达到我们的想要的⼀种状态,那反观概念,如果是排好序的数组,我们完全可以在⼀次计算中得到其中位数,那就可以对数组先进⾏⼀次快排,使其达到有序的状态再返回中位数,时间复杂度就是快排的复杂度O(N * log N) 3,换⼀种思路,我们知道数组的个数,那中位数⽆⾮就是整个数组中第 (n)/2(偶数则包含 n/2-1)⼤的数,所以我们也可以采⽤堆排的⽅案,找出第 i 位⼤的值即中位数,时间复杂度就是堆排的复杂度O(N * log N) 4,本章重点解法,我们假设每次可以将数组分成两个部分,时刻保证前半部分 A 的任何元素⼤于后半部分 B 的任何元素,那只需要知道数组的中位数是在前半部分还是后半部分既可递归查找,另⼀半便可以抛弃不需要再次遍历排序。
⼤致思路便是这样,具体流程如下: 1,按快速排序的第⼀部分流程,将第⼀个数据进⾏遍历,找出其最终位置 p,这是左边 A 均⼩于当前数值,后⾯ B 均⼤于当前数值2,如果 p - start + 1 == i,则即可返回当前数值3,如果 p - start + 1 < i,则中位数在 B 部分,递归修改 start, i;反之中位数在 A 部分,递归修改 end,i 上述的⽅法其实最坏情况下(⽐如完全倒序或完全正序)的时间复杂度也会达到最差的 O(N2),所以这种⽅法的仅期望情况下(数次切割即可找到中位数),才可以线性时间内找到中位数,⽽且这种⽅法也会⽐传统的快排快⼀部分(因为丢弃了⼀部分)。
线性规划中几种内点算法的比较
线性规划中几种内点算法的比较作者:林育山来源:《海峡科学》2011年第05期[摘要] 该文是关于内点算法的一篇综述,对几种较为实用的求解线性规划问题的算法进行总结,包括单纯形法、椭球算法、Karmarkar算法、原仿射尺度算法等,并对这些算法进行比较。
[关键词] 线性规划内点算法比较1 问题的提出1947年,美国数学家G.B . Dantzig提出了求解线性规划问题的通用方法——单纯形法,大量的实际应用表明,单纯形法是一种行之有效的解线性规划问题的算法。
但是在理论上,单纯形法并不是一个“好算法”,特别是在1972年美国学者V.Klee与G.L.Minty发表了一个例子,通过构造一个病态的线性规划,说明了单纯形法在解决某些极端的例子中效果不好,很多研究线性规划的数学家开始探讨解线性规划的NP问题。
1979年,前苏联数学家哈奇扬发表了椭球算法,并证明了该算法是个多项式时间算法,说明线性规划的多项式时间算法是存在的,但在实际应用中,这一算法并没有很强的实用性。
1984年,在美国贝尔实验室工作的印度籍数学家N.Karmarkar提出了解线性规划的投影尺度法,这也是一个多项式时间算法,它比椭球法优化了很多,这一工作一时引起了很多数学家对内点算法的研究热情,在不断的改进中,一些新的、改进的或变形的内点算法相继出现。
无论是内点算法还是椭球算法,它们有一个共同点,就是采用了非线性规划的一些思想来解决线性规划问题。
2 几种算法的简单介绍2.1 单纯形法将线性规划问题(LP)写成如下的矩阵形式:式(1)可以用分块矩阵写成如下形式:(2)设B是A的一个基,不失一般性的,设它由A中的前m列所组成,由高等代数的知识,必可将矩阵(1)通过初等变换注:①若式(4)满足,称(4)为单纯形法下的标准型。
②若问题(LP)有可行解,则必有基本可行解,故可知。
单纯形法的具体步骤如下:Step1 列出初始表,在表中找到一个初始基,化为标准形,得到对应初始基的基本可行解。
一种线性时间排序算法的实现
可知 ma= , n lro 大小为 3即为 ro[ . , n 3 树的深 x 3mi= , t o o t 1l = , 13 e
度为 5 。对 应 的排 序 树 如 图 1 示 。 所
s p : 从左到右逐一打 印输 出叶子结点即为 已经排好序 t 5按 e
的有序序列 。
于关键字的均匀分布且算法不稳 , 用于数据位很 少的一类 仅适
数据排序u 有的算法稳定但 只针对具有均匀分布或近似均匀 ; 分布的数据 。本文提 出一种不依赖关键字 的分布 , 数据 位数 不受限制的整型或实型数的排序 , 此思 想亦可应用到字符型数 据 的排序 , 且时问和空 问复杂度 均为 0() n。
从待排数据 中取 出一个数据按下面方法插入到排序树 中 :
() 出此数十进制阶码放入 ep 1取 x ,尾数部分放 tl ; a 中 所 i
在层数 dph O et= ;
()如果 ro[ p为非空则转 s p , 2 otx] e t 4 否则 ; e ()申请 一枝结点 b nh 初始化 为空 , 由工作指针 P和 3 ac , 并
具体算法描述 如下 : 定义三类 结点①根结点 ro: ot为一基 类型为指针类型的活 动数组 ; 中间结点 bac : ② rnh 为一基类 型为指针类型大小 为 1 0
算法结束 。
2 算 法分析
时间 本算法关键在于建树 ,从算法 中可以看出建树 的时 间复杂度为 O( n n。对于一组待 排数据 , 中数据 的最 大位 1 *) e 其
0 引言
排 序是计算机科学中一项复 杂而重要 的技术 , 无论在系统 软件还是应用软件 中使用频率部很高 。 许多专家学者对排序问 题讲行 了深入 的研 究 , 给出了许多时间复杂度为 0() n的高效排
时间序列专题之三时间序列的分段线性表示
时间序列专题之三时间序列的分段线性表⽰在研究如何对时间序列进⾏线性分段的时候,浏览了60篇左右论⽂和教材的⽚段,对其中的6篇仔细阅读并编写程序和单元测试实现相应的算法。
同时为了直观的看到分段效果,还制作简易的曲线图呈现原始序列和分段序列。
这种超负荷的⼯作,是在⼀周之内完成的,⽬的只有⼀个:选择算法。
作为程序员,实际上并不能算是研究⼈员,多数情况下,他只需要不同的苹果中选择⼀个苹果⽽已,没有必要去种苹果树。
但凡需要“选择”的时候,⼯作步骤如下:1、确定你想要达到的⽬的,这个最为重要,你的⽬的贯穿整个⼯作,千万不要在相亲的时候,突然对对⽅的妹妹格外关注;2、区分关注的层次⽐如,简要的阅读能够排除很多不需深究的东西,上⾯说到的60篇论⽂中的54篇要么是作者本⾝显得不妥、要么是某种⽅式的抄袭、要么其提供的分段图形本⾝就不符合要求,简单的五分钟你就能够排除,⽆需浪费时间。
3、你感兴趣的算法各有优势和缺陷的时候,有⽆可能对某种主要的算法进⾏调整,或者组合应⽤其他算法的某些概念?4、实在找不到合适的算法,或者组合相应算法也⽆⼒达成的时候,能否基于你的需要⽽⾃⾏设计新的算法?当然,到这个层⾯,你也变成了那群做研究的书呆⼦之中的⼀员,不过⼀定要确定⼀点,⾄少你的⽬的明确,这和他们混稿费、混基⾦、呆在实验室空想是不同的,⾝为程序员你其实很有优势的。
下⾯对算法的描述,并没有采⽤那些很精确的命名,⽽只是从算法的特征来分类。
事实上⼤约有⼗来种主流的算法和近百种各类扩展、调整、优化的算法,每个都号称⾃⼰效果如何好、效率如何⾼、怎样⽀持在线划分等,但我们没有必要陷⼊他们的战争。
选择到最后确定⼏种分段算法,我个⼈⽤的时间是⼀周,过于沉湎细节的话,恐怕⼀个⽉都⽆法做决断。
例图中使⽤深圳A股深发展在2009年和2010年的实际收盘价⾛势,⿊线为原始数据,红线为拟合线段,红点为分段点。
⼀、对时间序列分段,是什么意思?时间序列,在⼆维平⾯上实际上是⼀条曲线,所谓分段,就是⽤⼀系列⾸尾相接的线段,近似的表达⼀条曲线。
线性时间选择算法
福州大学数学与计算机科学学院《计算机算法设计与分析》上机实验报告(1)图中箭头指向表示大的数值指向小的数值,所以根据图可以看出,在x的右边,每一个包含5个元素的组中至少有3个元素大于x,在x的左边,每一组中至少有3个元素小于x (保证x分割一边必定有元素存在)。
图中显示的中位数的中位数x的位置,每次选取x作为划分的好处是能够保证必定有一部分在x的一边。
所以算法最坏情况的递归公式可以写成:,使用替换法可以得出)(。
Tncn4、算法代码:#include <iostream>#include <ctime>using namespace std;template <class Type>void Swap(Type &x,Type &y);inline int Random(int x, int y);template <class Type>int Partition(Type a[],int p,int r);template<class Type>int RandomizedPartition(Type a[],int p,int r);template <class Type>Type RandomizedSelect(Type a[],int p,int r,int k);int main(){void SelectionSort(int a[]);int s;int a[2000];int b[2000];for(int i=0; i<2000; i++){a[i]=b[i]=rand()%10000;cout<<a[i]<<" ";}cout<<endl;SelectionSort(b);for(int j=0;j<2000;j++){printf("a[%d]:%d ",j+1,b[j]);}cout<<endl;printf("请输入要求的第几最小数:");scanf("%d",&s);cout<<RandomizedSelect(a,0,1999,s)<<endl; }template <class Type>void Swap(Type &x,Type &y){Type temp = x;x = y;y = temp;}inline int Random(int x, int y){srand((unsigned)time(0));int ran_num = rand() % (y - x) + x;return ran_num;}template <class Type>int Partition(Type a[],int p,int r){int i = p,j = r + 1;Type x = a[p];while(true){while(a[++i]<x && i<r);while(a[--j]>x);if(i>=j){break;}Swap(a[i],a[j]);}a[p] = a[j];a[j] = x;return j;}template<class Type>int RandomizedPartition(Type a[],int p,int r){int i = Random(p,r);Swap(a[i],a[p]);return Partition(a,p,r);}template <class Type>Type RandomizedSelect(Type a[],int p,int r,int k) {if(p == r){return a[p];}int i = RandomizedPartition(a,p,r);int j = i - p + 1;if(k <= j){return RandomizedSelect(a,p,i,k);}else{//由于已知道子数组a[p:i]中的元素均小于要找的第k小元素//因此,要找的a[p:r]中第k小元素是a[i+1:r]中第k-j小元素。
线性时间选择
程序设计报告我保证没有抄袭别人作业!1.题目内容题名为线性时间选择。
题目要求:给定无序序列集中n个元素和一个整数k,1<=k<=n。
要找到这n个元素中第k小的元素。
2.算法分析(1)分治法思想将n个输入元素划分成n/5个组,每组5个元素,只可能有一个组不是5个元素。
用任意一种排序算法,将每组中的元素排好序,并取出每组的中位数,共n/5个。
递归调用select来找出这n/5个元素的中位数。
如果n/5是偶数,就找它的2个中位数中较大的一个。
以这个元素作为划分基准。
在此处选用的排序算法为快速排序。
算法框架:Type Select(Type a[], int p, int r, int k){if (r-p<75) {//用快速排序算法对数组a[p:r]排序;return a[p+k-1];};for ( int i = 0; i<=(r-p-4)/5; i++ )将a[p+5*i]至a[p+5*i+4]的第3小元素与a[p+i]交换位置;//找中位数的中位数,r-p-4即上面所说的n-5Type x = Select(a, p, p+(r-p-4)/5, (r-p-4)/10);int i=Partition(a,p,r, x),j=i-p+1;if (k<=j) return Select(a,p,i,k);else return Select(a,i+1,r,k-j);}快速排序的算法int i=p,j=r+1;int x=a[p];while(1){ while(a[int qsort(int *a,int p,int r) { if(p<r){ int q;q=partition(a,p,r);qsort(a,p,q-1);qsort(a,q+1,r);}}int partition(int a[],int p,int r){++i]<x);while(a[--j]>x);if(i>=j)break;else swap(i,j);}a[p]=a[j];a[j]=x;return j;}3.算法的优化一般我们选择无序序列的某个元素作为划分元素,每次调用Partition(A,p,r),所需的元素比较次数是Ο(r-p+1)。
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福州大学数学与计算机科学学院
《计算机算法设计与分析》上机实验报告(1)
图中箭头指向表示大的数值指向小的数值,所以根据图
可以看出,在x的右边,每一个包含5个元素的组中至少有3
个元素大于x,在x的左边,每一组中至少有3个元素小于x (保证x分割一边必定有元素存在)。
图中显示的中位数的中位数x的位置,每次选取x作为划
分的好处是能够保证必定有一部分在x的一边。
所以算法最坏
情况的递归公式可以写成:
,使用替换法可以得出)
(。
T
n
cn
4、算法代码:
#include <iostream>
#include <ctime>
using namespace std;
template <class Type>
void Swap(Type &x,Type &y);
inline int Random(int x, int y);
template <class Type>
int Partition(Type a[],int p,int r);
template<class Type>
int RandomizedPartition(Type a[],int p,int r);
template <class Type>
Type RandomizedSelect(Type a[],int p,int r,int k);
int main()
{
void SelectionSort(int a[]);
int s;
int a[2000];
int b[2000];
for(int i=0; i<2000; i++)
{
a[i]=b[i]=rand()%10000;
cout<<a[i]<<" ";
}
cout<<endl;
SelectionSort(b);
for(int j=0;j<2000;j++)
{
printf("a[%d]:%d ",j+1,b[j]);
}
cout<<endl;
printf("请输入要求的第几最小数:");
scanf("%d",&s);
cout<<RandomizedSelect(a,0,1999,s)<<endl; }
template <class Type>
void Swap(Type &x,Type &y)
{
Type temp = x;
x = y;
y = temp;
}
inline int Random(int x, int y)
{
srand((unsigned)time(0));
int ran_num = rand() % (y - x) + x;
return ran_num;
}
template <class Type>
int Partition(Type a[],int p,int r)
{
int i = p,j = r + 1;
Type x = a[p];
while(true)
{
while(a[++i]<x && i<r);
while(a[--j]>x);
if(i>=j)
{
break;
}
Swap(a[i],a[j]);
}
a[p] = a[j];
a[j] = x;
return j;
}
template<class Type>
int RandomizedPartition(Type a[],int p,int r)
{
int i = Random(p,r);
Swap(a[i],a[p]);
return Partition(a,p,r);
}
template <class Type>
Type RandomizedSelect(Type a[],int p,int r,int k) {
if(p == r)
{
return a[p];
}
int i = RandomizedPartition(a,p,r);
int j = i - p + 1;
if(k <= j)
{
return RandomizedSelect(a,p,i,k);
}
else
{
//由于已知道子数组a[p:i]中的元素均小于要
找的第k小元素
//因此,要找的a[p:r]中第k小元素是a[i+1:r]
中第k-j小元素。
return RandomizedSelect(a,i+1,r,k-j);
}
}
void SelectionSort(int a[])
{
int min;
for (int i = 0; i < 2000 - 1; i++)
{
min = i;
for (int j = i + 1; j < 2000; j++)
{
if (a[j] < a[min])
min = j;
}
int t = a[min];
a[min] = a[i];
a[i] = t;
}
return ;
}
实验结果截图:
实验结果。