Sherwood型线性时间选择算法
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); }
计算机算法与设计复习题(含答案)
1、一个算法的优劣可以用(时间复杂度)与(空间复杂度)与来衡量。
2、回溯法在问题的解空间中,按(深度优先方式)从根结点出发搜索解空间树。
3、直接或间接地调用自身的算法称为(递归算法)。
4、 记号在算法复杂性的表示法中表示(渐进确界或紧致界)。
5、在分治法中,使子问题规模大致相等的做法是出自一种(平衡(banlancing)子问题)的思想。
6、动态规划算法适用于解(具有某种最优性质)问题。
7、贪心算法做出的选择只是(在某种意义上的局部)最优选择。
8、最优子结构性质的含义是(问题的最优解包含其子问题的最优解)。
9、回溯法按(深度优先)策略从根结点出发搜索解空间树。
10、拉斯维加斯算法找到的解一定是(正确解)。
11、按照符号O的定义O(f)+O(g)等于O(max{f(n),g(n)})。
12、二分搜索技术是运用(分治)策略的典型例子。
13、动态规划算法中,通常不同子问题的个数随问题规模呈(多项式)级增长。
14、(最优子结构性质)和(子问题重叠性质)是采用动态规划算法的两个基本要素。
15、(最优子结构性质)和(贪心选择性质)是贪心算法的基本要素。
16、(选择能产生最优解的贪心准则)是设计贪心算法的核心问题。
17、分支限界法常以(广度优先)或(以最小耗费(最大效益)优先)的方式搜索问题的解空间树。
18、贪心选择性质是指所求问题的整体最优解可以通过一系列(局部最优)的选择,即贪心选择达到。
19、按照活结点表的组织方式的不同,分支限界法包括(队列式(FIFO)分支限界法)和(优先队列式分支限界法)两种形式。
20、如果对于同一实例,蒙特卡洛算法不会给出两个不同的正确解答,则称该蒙特卡洛算法是(一致的)。
21、哈夫曼编码可利用(贪心法)算法实现。
22概率算法有数值概率算法,蒙特卡罗(Monte Carlo)算法,拉斯维加斯(Las Vegas)算法和舍伍德(Sherwood)算法23以自顶向下的方式求解最优解的有(贪心算法)24、下列算法中通常以自顶向下的方式求解最优解的是(C)。
舍伍德(Sherwood)算法学习笔记
舍伍德(Sherwood)算法学习笔记⼀.概念引⼊设A是⼀个确定性算法,当它的输⼊实例为x时所需的计算时间记为tA(x)。
设Xn 是算法A的输⼊规模为n的实例的全体,则当问题的输⼊规模为n时,算法A所需的平均时间为。
这显然不能排除存在x∈Xn使得的可能性。
希望获得⼀个随机化算法B,使得对问题的输⼊规模为n的每⼀个实例均有。
这就是舍伍德算法设计的基本思想。
当s(n)与tA(n)相⽐可忽略时,舍伍德算法可获得很好的平均性能。
概率算法的⼀个特点是对同⼀实例多次运⽤同⼀概率算法结果可能同。
舍伍德算法(O(sqrt(n)),综合了线性表和线性链表的优点)总能求的问题的⼀个正确解,当⼀个确定性算法在最坏情况和平均情况下差别较⼤时可在这个确定性算法中引⼊随机性将之改造成⼀个舍伍德算法;引⼊随机性不是为了消除最坏,⽽是为了减少最坏和特定实例的关联性。
⽐如线性表a的查找若是找10(独⼀⽆⼆),如果在a[0]则为O(1),若是最后⼀个则O(n),可见时间与输⼊实例有关,此时可引⼊随机性将之改造成⼀个舍伍德算法。
有时候⽆法直接把确定性算法改造为舍伍德算法,这时候对输⼊洗牌。
下⾯是洗牌算法源代码:import java.util.Random;public class Shuffle {public static void main(String[] args) {int a[] = new int[]{1,2,4,5,8};/** Collections.shuffle(list)参数只能是list*/myShuffle(a);for(int i:a) {//犯了个低级错误,输出了a[i],结果数组下标越界异常System.out.print(i+" ");}System.out.println();}private static void myShuffle(int[] a) {int len = a.length;for(int i=0; i<len; i++) {Random r = new Random();//直接Random.nextInt(len)提⽰静态⽅法⾥⽆法引⽤int j = r.nextInt(len);//Collections.swap(list,i,j)必须是list类型if(i!=j) {//原来没加这个条件int temp = a[i];a[i] = a[j];a[j] = temp;}}}}⼆.舍伍德思想解决迅雷2010年校招--发牌问题描述:52张扑克牌分发给4⼈,每⼈13张,要求保证随机性。
holt-winters算法介绍
holt-winters算法介绍摘要:一、Holter-Winters算法简介二、Holter-Winters算法的主要步骤三、Holter-Winters算法的应用领域四、Holter-Winters算法的优缺点五、我国在Holter-Winters算法的研究与应用正文:一、Holter-Winters算法简介Holter-Winters算法是一种时间序列预测方法,主要用于解决具有线性趋势的季节性时间序列预测问题。
该算法起源于20世纪70年代,由美国统计学家John Holter和John Winters共同提出。
它是在自回归滑动平均模型(ARIMA)的基础上发展起来的,具有较强的预测能力和实用性。
二、Holter-Winters算法的主要步骤1.数据预处理:对原始时间序列数据进行差分处理,使其满足线性趋势假设。
2.构建模型:根据差分后的数据,选择合适的ARIMA模型作为基本模型。
3.季节性成分分析:对基本模型进行季节性分解,得到季节性成分和趋势成分。
4.模型参数估计:分别对基本模型和季节性成分进行参数估计。
5.预测:利用估计出的参数,对未来的时间序列进行预测。
三、Holter-Winters算法的应用领域Holter-Winters算法广泛应用于各个领域的预测问题,如经济学、金融学、气象学、医学等。
特别是在季节性、线性趋势明显的时间序列预测中,具有较高的预测精度。
四、Holter-Winters算法的优缺点优点:1.适用于具有线性趋势和季节性的时间序列数据。
2.预测精度较高,尤其在季节性和趋势性较强的数据上表现优异。
3.具有较强的实用性,易于在实际问题中应用。
缺点:1.对数据质量要求较高,不适宜于噪声较大的数据。
2.参数选择和模型设定较为复杂,需要一定的专业知识和经验。
五、我国在Holter-Winters算法的研究与应用近年来,我国学者在Holter-Winters算法的研究和应用方面取得了丰硕的成果。
递归算法的优缺点
递归算法得优缺点:3优点:结构清晰,可读性强,而且容易用数学归纳法来证明算法得正确性,因此它为设计算法、调试程序带来很大方便。
3缺点:递归算法得运行效率较低,无论就是耗费得计算时间还就是占用得存储空间都比非递归算法要多。
边界条件与递归方程就是递归函数得二个要素应用分治法得两个前提就是问题得可分性与解得可归并性以比较为基础得排序算法得最坏倩况时间复杂性下界为0(n I o g2n)。
回溯法以深度优先得方式搜索解空间树T,而分支限界法则以广度优先或以最小耗费优先得方式搜索解空间树T。
舍伍德算法设计得基本思想:设A就是一个确定性算法,当它得输入实例为x时所需得计算时间记为tA(x)。
设Xn就是算法A得输入规模为n得实例得全体,则当问题得输入规模为n时,算法A所需得平均时间为这显然不能排除存在x€Xn使得得可能性。
希望获得一个随机化算法B,使得对问题得输入规模为n得每一个实例均有拉斯维加斯(Las Vegas )算法得基本思想:设p(x)就是对输入x调用拉斯维加斯算法获得问题得一个解得概率。
一个正确得拉斯维加斯算法应该对所有输入x均有p(x)>0。
设t(x)就是算法obst in ate找到具体实例x得一个解所需得平均时间,s(x)与e(x)分别就是算法对于具体实例x求解成功或求解失败所需得平均时间,则有:解此方程可得:蒙特卡罗(Monte Carlo)算法得基本思想:设p就是一个实数,且1/2<p<1。
如果一个蒙特卡罗算法对于问题得任一实例得到正确解得概率不小于p,则称该蒙特卡罗算法就是p正确得,且称p1/2就是该算法得优势。
如果对于同一实例,蒙特卡罗算法不会给出2个不同得正确解答,则称该蒙特卡罗算法就是一致得。
线性规划基本定理:如果线性规划问题有最优解,则必有一基本可行最优解。
单纯形算法得特点就是:(1) 只对约束条件得若干组合进行测试,测试得每一步都使目标函数得值增加;(2) 一般经过不大于m或n次迭代就可求得最优解。
北京大学算法设计方案与分析课期末试题
北京大学信息科学技术学院考试试卷考试科目:算法设计与分析姓名: 学号: 考试时间:2009年6月9日任课教师:以下为试卷和答题纸,共 9页。
一、填空题(选做5道,10分>1. 用矩阵幂的方法求斐波那契数,其运行时间为<)。
2.对于一个可以用动态规划法求解的问题,要求问题既要满足<)的特性,又要具有大量的< )。
3.对于一个可以用贪心法求解的问题,不仅要求问题满足<)的特性,还应证明其贪心策略的< )。
4.设有n个栈操作<PUSH、POP、MULTIPOP )的序列,作用于初始为空的栈S。
不区分三种操作,则每个操作的最坏运行时间为<),平摊运行时间为<)。
5.三种平摊分析的方法分别为<)、<)、<)。
6.四后问题的搜索空间为<)树;0-1背包问题的搜索空间为<)树;巡回售货员问题的搜索空间为<)树。
7.<)法的求解目标是找出解空间树中满足约束条件的所有解,而<)法的求解目标则是找出满足约束条件的一个解,或是在满足约束条件的解中找出在某种意义下的最优解。
8.回溯法一般以<)优先的方式搜索解空间树,而分支限界法则一般以<)优先或以最小耗费优先的方式搜索解空间树。
二、单项选择题 (10分> Array1.下列关于排序算法的叙述,不正确的是?<)A> 堆排序的最差情形运行时间为Θ(n lg n>B> 快速排序平均情形运行时间为Θ(n lg n>C> 任何排序算法的最差情形运行时间都不可能比Ω(n lg n>更小D> 插入排序在最好情形下的运行时间为Θ(n>2.对于课堂讲解的线性时间内找第i小的元素的算法,<)下列叙述中不正确的是?A> 算法第一步中可以按每五个元素一组找中位数;B> 算法第一步中可以按每七个元素一组找中位数;B> 算法第一步中不能按每三个元素一组找中位数;D> 如果要求的n个元素的中位数,则中位数一定是第一步中找到的中位数中的某一个。
时间衰减算法
时间衰减算法介绍时间衰减算法是一种常用于数据处理和分析的技术,它充分考虑了时间因素在数据权重中的影响。
在许多现实场景中,随着时间的推移,数据的重要性逐渐减少,时间衰减算法就是为了解决此类问题而设计的。
本文将深入探讨时间衰减算法的原理、应用和优缺点。
原理时间衰减算法的基本原理是将时间因素作为一个衰减因子,用于降低数据的权重。
随着时间的推移,数据的权重会逐渐减小,使得旧数据的影响逐渐减弱,而新数据的影响逐渐增强。
如何计算衰减因子的大小是时间衰减算法的关键。
应用场景时间衰减算法可以应用在很多不同的领域,以下是一些常见的应用场景:推荐系统在推荐系统中,根据用户的历史行为和兴趣,系统需要生成个性化的推荐结果。
然而,过去的行为不一定能够准确反映用户的当前兴趣。
通过使用时间衰减算法,可以更好地反映用户的最新兴趣,提供更准确的推荐结果。
搜索引擎搜索引擎在返回搜索结果时,往往会考虑搜索关键词与网页的匹配度、网页的相关性和网页的权重等因素。
然而,搜索结果的相关性和权重可能随着时间发生变化。
使用时间衰减算法,可以更好地反映最新的相关性和权重,提高搜索结果的准确性。
舆情分析舆情分析是对公众舆论进行监测和分析的一种技术。
在舆情分析中,对于过去一段时间内的舆情数据,使用时间衰减算法可以更好地反映最新的舆情趋势,帮助决策者及时了解和回应社会关切的问题。
时间衰减因子的计算时间衰减因子的计算通常使用指数衰减函数。
常见的指数衰减函数有以下几种:线性衰减线性衰减是一种简单直接的衰减方式。
衰减因子随时间线性递减,衰减速率恒定。
线性衰减的计算公式为:decay_factor = 1 - decay_rate * (current_time - start_time),其中decay_rate是衰减速率,current_time是当前时间,start_time是数据的生成时间。
指数衰减指数衰减是一种更常用的衰减方式。
衰减因子随时间指数递减,初始衰减速率较快,后期递减速率逐渐减小。
重大事故后果分析方法:泄漏
重大事故后果分析方法:泄漏事故后果分析是安全评价的一个重要组成部分,其目的在于定量地描述一个可能发生的重大事故对工厂、厂内职工、厂外居民,甚至对环境造成危害的严重程度。
分析结果为企业或企业主管部门提供关于重大事故后果的信息,为企业决策者和设计者提供关于决策采取何种防护措施的信息,如防火系统、报警系统或减压系统等的信息,以达到减轻事故影响的目的。
火灾、爆炸、中毒是常见的重大事故,可能造成严重的人员伤亡和巨大的财产损失,影响社会安定。
世界银行国际信贷公司(IFC)编写的《工业污染事故评价技术手册》中提出的易燃、易爆、有毒物质的泄漏、扩散、火灾、爆炸、中毒等重大工业事故的事故模型和计算事故后果严重度的公式,主要用于工业污染事故的评价。
该方法涉及内容,也可用于火灾、爆炸、毒物泄漏中毒等重大事故的事故危险、危害程度的评价。
由于设备损坏或操作失误引起泄漏从而大量释放易燃、易爆、有毒有害物质,可能会导致火灾、爆炸、中毒等重大事故发生。
1 泄漏情况1〃1 泄漏的主要设备根据各种设备泄漏情况分析,可将工厂(特别是化工厂)中易发生泄漏的设备分类,通常归纳为:管道、挠性连接器、过滤器、阀门、压力容器或反应器、泵、压缩机、储罐、加压或冷冻气体容器及火炬燃烧装置或放散管等十类。
一个工厂可能有各种特殊设备,但其与一般设备的差别很小,可以容易地将其划归至所属的类型中去。
图6—1~图6—10提供了各类设备的典型损坏情况及裂口尺寸,可供后果分析时参考。
这里所列出的损坏典型,仅代表事故后果分析的最基本的典型损坏。
评价人员还可以增加其他一些损坏的形式和尺寸,例如阀的泄漏、开启式贮罐满溢等人为失误事故,也可以作为某些设备的一种损坏形式。
1〃2 泄漏后果分析一旦泄漏,后果不单与物质的数量、易燃性、毒性有关,而且与泄漏物质的相态、压力、温度等状态有关。
这些状态可有多种不同的结合,在后果分析中,常见的可能结合有4种:(1)常压液体;(2)加压液化气体;(3)低温液化气体;(4)加压气体。
NP难问题求解综述
NP难问题求解综述摘要:定义NP问题及P类问题,并介绍⼀些常见的NP问题,以及NP问题的⼀些求解⽅法,最后最NP问题求解的发展⽅向做⼀些展望。
关键词:NP难问题 P类问题算法最优化问题正⽂:⼀.NP难问题及P类问题为了解释NP难问题及P类问题,先介绍确定性算法和⾮确定性算法这两个概念,设A是求解问题Π的⼀个算法,如果在算法的整个执⾏过程中,每⼀步只有⼀个确定的选择,则称算法A是确定性(Determinism)算法。
设A是求解问题Π的⼀个算法,如果算法A以如下猜测并验证的⽅式⼯作,就称算法A是⾮确定性(Nondeterminism)算法:(1)猜测阶段:在这个阶段,对问题的输⼊实例产⽣⼀个任意字符串y,在算法的每⼀次运⾏时,串y的值可能不同,因此,猜测以⼀种⾮确定的形式⼯作。
(2)验证阶段:在这个阶段,⽤⼀个确定性算法验证:①检查在猜测阶段产⽣的串y是否是合适的形式,如果不是,则算法停下来并得到no;②如果串y是合适的形式,则验证它是否是问题的解,如果是,则算法停下来并得到yes,否则算法停下来并得到no。
什么是NP难问题,如果对于某个判定问题Π,存在⼀个⾮负整数k,对于输⼊规模为n的实例,能够以O(n k)的时间运⾏⼀个⾮确定性算法,得到yes或no的答案,则该判定问题Π是⼀个 NP 类(Nondeterministic Polynomial)问题。
令Π是⼀个判定问题,如果对于NP类问题中的每⼀个问题Π',都有Π'∝pΠ,则称判定问题Π是⼀个NP难问题。
什么是P类问题,如果对于某个判定问题Π,存在⼀个⾮负整数k,对于输⼊规模为n的实例,能够以O(n k)的时间运⾏⼀个确定性算法,得到yes或no的答案,则该判定问题Π是⼀个 P 类(Polynomial)问题。
所有易解问题都是P类问题。
P类问题和NP类问题的主要差别:P类问题可以⽤多项式时间的确定性算法来进⾏判定或求解;NP类问题可以⽤多项式时间的⾮确定性算法来进⾏判定或求解。
0044算法笔记——【随机化算法】舍伍德(Sherwood)算法和线性时间选择问题
1、舍伍德(Sherwood)算法设A是一个确定性算法,当它的输入实例为x时所需的计算时间记为t A(x)。
设Xn是算法A的输入规模为n的实例的全体,则当问题的输入规模为n时,算法A所需的平均时间为。
这显然不能排除存在x∈Xn使得的可能性。
希望获得一个随机化算法B,使得对问题的输入规模为n的每一个实例均有。
这就是舍伍德算法设计的基本思想。
当s(n)与tA(n)相比可忽略时,舍伍德算法可获得很好的平均性能。
2、线性时间选择算法1)随机划分选择基准对于选择问题而言,用拟中位数作为划分基准可以保证在最坏的情况下用线性时间完成选择。
如果只简单地用待划分数组的第一个元素作为划分基准,则算法的平均性能较好,而在最坏的情况下需要O(n^2)计算时间。
舍伍德选择算法则随机地选择一个数组元素作为划分基准,这样既保证算法的线性时间平均性能,又避免了计算拟中位数的麻烦。
非递归的舍伍德型选择算法如下:[cpp]view plain copy1.//随机化算法线性时间选择随机划分选择基准2.#include "stdafx.h"3.#include "RandomNumber.h"4.#include <iostream>ing namespace std;6.7.template<class Type>8.Type select(Type a[],int l,int r,int k);9.10.template<class Type>11.Type select(Type a[],int n,int k);12.13.template <class Type>14.inline void Swap(Type &a,Type &b);15.16.int main()17.{18.int a[] = {5,7,3,4,8,6,9,1,2};19. cout<<"原数组为:"<<endl;20.for(int i=0; i<9; i++)21. {22. cout<<a[i]<<" ";23. }24. cout<<endl;25. cout<<"所给数组第7小元素为:"<<select(a,9,7)<<endl;26.return 0;27.}28.29.//计算a[0:n-1]中第k小元素30.//假设a[n]是一个键值无穷大的元素31.template<class Type>32.Type select(Type a[],int n,int k)33.{34.if(k<1 || k>n)35. {36. cout<<"请输入正确的k!"<<endl;37.return 0;38. }39.return select(a,0,n-1,k);40.}41.42.//计算a[l:r]中第k小元素43.template<class Type>44.Type select(Type a[],int l,int r,int k)45.{46.static RandomNumber rnd;47.while(true)48. {49.if(l>=r)50. {51.return a[l];52. }53.54.int i = l,55. j = l + rnd.Random(r-l+1);//随机选择划分基准56.57. Swap(a[i],a[j]);58.59. j = r+1;60. Type pivot = a[l];61.62.//以划分基准为轴做元素交换63.while(true)64. {65.while(a[++i]<pivot);66.while(a[--j]>pivot);67.if(i>=j)68. {69.break;70. }71. Swap(a[i],a[j]);72. }73.74.if(j-l+1 == k)//第k小75. {76.return pivot;77. }78.79.//a[j]必然小于pivot,做最后一次交换,满足左侧比pivot小,右侧比pivot大80. a[l] = a[j];81. a[j] = pivot;82.83.//对子数组重复划分过程84.if(j-l+1<k)85. {86. k = k-j+l-1;//右侧:k-(j-l+1)=k-j+l-187. l = j + 1;88. }89.else90. {91. r = j - 1;92. }93. }94.}95.96.template <class Type>97.inline void Swap(Type &a,Type &b)98.{99. Type temp = a;100. a = b;101. b = temp;102.}程序运行结果如图:2)随机洗牌预处理有时也会遇到这样的情况,即所给的确定性算法无法直接改造成舍伍德型算法。
算法设计与分析-线性时间选择
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)(1)将所有的数n个以每5个划分为一组共组,将不足5个的那组忽略,然后用任意一种排序算法,因为只对5个数进行排序,所以任取一种排序法就可以了。
将每组中的元素排好序再分别取每组的中位数,得到个中位数。
(2)取这个中位数的中位数,如果是偶数,就找它的2个中位数中较大的一个作为划分基准。
(3)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至少比个元素大。
因为在每一组中有2个元素小于本组的中位数,有个小于基准,中位数处于,即个中位数中又有个小于基准x。
因此至少有个元素小于基准x。
同理基准x也至少比个元素小。
而当n≥75时≥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。
通过上述说明可以证明将原问题分解为两个子问题进行求解能够更加节省求解时间。
3.查找中位数程序代码1.#include "stdafx.h"2.#include <ctime>3.#include <iostream>ing namespace std;5.6.template <class Type>7.void Swap(Type &x,Type &y);8.9.inline int Random(int x, int y);10.11.template <class Type>12.void BubbleSort(Type a[],int p,int r);13.14.template <class Type>15.int Partition(Type a[],int p,int r,Type x);16.17.template <class Type>18.Type Select(Type a[],int p,int r,int k);19.20.int main()21.{22.//初始化数组23.int a[200];24.25.//必须放在循环体外面26. srand((unsigned)time(0));27.28.for(int i=0; i<200; i++)29. {30. a[i] = Random(0,500);31. cout<<"a["<<i<<"]:"<<a[i]<<" ";32. }33. cout<<endl;34.35. cout<<"第100小的元素是"<<Select(a,0,199,100)<<endl;36.37.//重新排序,对比结果38. BubbleSort(a,0,199);39.40.for(int i=0; i<200; i++)41. {42. cout<<"a["<<i<<"]:"<<a[i]<<" ";43. }44. cout<<endl;45.}46.47.template <class Type>48.void Swap(Type &x,Type &y)49.{50. Type temp = x;51. x = y;52. y = temp;53.}54.55.inline int Random(int x, int y)56.{57.int ran_num = rand() % (y - x) + x;58.return ran_num;59.}60.61.//冒泡排序62.template <class Type>63.void BubbleSort(Type a[],int p,int r)64.{65.//记录一次遍历中是否有元素的交换66.bool exchange;67.for(int i=p; i<=r-1;i++)68. {69. exchange = false ;70.for(int j=i+1; j<=r; j++)71. {72.if(a[j]<a[j-1])73. {74. Swap(a[j],a[j-1]);75. exchange = true;76. }77. }78.//如果这次遍历没有元素的交换,那么排序结束79.if(false == exchange)80. {81.break ;82. }83. }84.}85.86.template <class Type>87.int Partition(Type a[],int p,int r,Type x)88.{89.int i = p-1,j = r + 1;90.91.while(true)92. {93.while(a[++i]<x && i<r);94.while(a[--j]>x);95.if(i>=j)96. {97.break;98. }99. Swap(a[i],a[j]);100. }101.return j;102.}103.104.105.template <class Type>106.Type Select(Type a[],int p,int r,int k)107.{108.if(r-p<75)109. {110. BubbleSort(a,p,r);111.return a[p+k-1];112. }113.//(r-p-4)/5相当于n-5114.for(int i=0; i<=(r-p-4)/5; i++)115. {116.//将元素每5个分成一组,分别排序,并将该组中位数与a[p+i]交换位置117.//使所有中位数都排列在数组最左侧,以便进一步查找中位数的中位数118. BubbleSort(a,p+5*i,p+5*i+4);119. Swap(a[p+5*i+2],a[p+i]);120. }121.//找中位数的中位数122. Type x = Select(a,p,p+(r-p-4)/5,(r-p-4)/10);123.int i = Partition(a,p,r,x);124.int j = i-p+1;125.if(k<=j)126. {127.return Select(a,p,i,k);128. }129.else130. {1.实验结果说明(找中位数结果截图)实验结果2.实验结果分析通过上面的结果图可以看出程序能够快速生成一个无序数组并找到第K小的元素。
知乎的威尔逊算法
知乎的威尔逊算法1 威尔逊算法是什么威尔逊算法(Wilson's algorithm)是一种随机生成迷宫的算法,由美国数学家大卫·威尔逊于1978年提出。
威尔逊算法是一种回溯算法的变形,通过不断从迷宫中选择一个未访问的随机点,向其它未访问的点连接,直到连接的部分围成一个区域,就可以生成迷宫。
2 算法流程(1)初始化迷宫,每个位置都是墙。
(2)从任意一个起点(假设为左上角)开始,先把从该点垂直向下的一条线标记为路径,然后进入下一步。
(3)选择迷宫中任意一个未被访问的点,从该点开始向上下左右四个方向延伸,寻找未被访问的点,并走向该点。
(4)重复步骤(3),直到当前路径连接到已访问的路径(或者到达边缘),此时将当前路径标记为路径。
(5)重复步骤(3)和(4),直到迷宫所有的位置都被访问,并都生成了路径。
(6)将随意选择的起点和终点设为入口和出口。
威尔逊算法是一种直接生成迷宫的算法,与递归分割算法(Recursive Division Algorithm)和Eller算法不同,它没有在迷宫中添加障碍物。
威尔逊算法在生成迷宫时具有以下的特点:(1)随机性强:由于算法每次随机选择未访问的点,因此生成的迷宫具有很高的随机性,每次生成的迷宫都不同。
(2)局部完美性:生成的迷宫在局部区域内具有唯一性,不会出现死路。
(3)动态性:算法生成迷宫的过程可以看做是从空白状态开始,不断增加障碍,直到迷宫形成的过程,因此具有动态性。
4 算法的缺点(1)迷宫的生成速度较慢:由于算法的随机性和回溯过程,迷宫的生成时间相对较长。
(2)需要大量的内存和计算资源:由于算法需要对迷宫中未访问的点状态进行保存,因此需要大量的内存和计算资源。
5 算法的应用威尔逊算法被广泛应用于游戏领域中的迷宫生成。
迷宫是游戏中常见的场景,而威尔逊算法可以生成不同难度等级,不同样式的迷宫,满足游戏的需求。
除了游戏领域,威尔逊算法还被应用到路径规划和网络路由的领域中。
sherman-morrison-woodbury公式
sherman-morrison-woodbury公式Sherman-Morrison-Woodbury (SMW)公式是一种常用于矩阵计算中的重要公式。
它可以用来计算矩阵的逆、特征值和特征向量等。
这个公式的重要性在于它提供了一种有效的方法来计算矩阵的逆,可以大大减少计算的时间和空间复杂度。
本文将介绍关于SMW公式的背景、原理以及具体的计算过程。
背景:在线性代数中,矩阵的逆是一个重要的概念。
矩阵的逆被定义为A矩阵的乘法逆元,即逆矩阵A^-1,使得A*A^-1=A^-1*A=I(单位矩阵)。
然而,计算矩阵的逆通常需要进行复杂的计算,尤其是对于大型矩阵而言。
因此,寻找一种更有效的计算方法是很有意义的。
原理:Sherman-Morrison-Woodbury公式是基于由Sherman和Morrison于1950年提出的Sherman-Morrison公式和Woodbury于1950年提出的Woodbury公式的。
该公式采用了逆矩阵的分块结构,通过调整和更新对角线元素,从而在不计算整个矩阵逆的情况下,通过已知的逆矩阵和一些矩阵退化变量来计算新的逆矩阵。
具体计算过程:设A为一个n×n的矩阵,B为一个n×m的矩阵,C为一个m×n的矩阵,D为一个m×m的矩阵。
那么对于ABCD的四个乘积矩阵,可用SMW公式表示如下:(A+BCD)^-1=A^-1-A^-1B(D^-1+CA^-1B)^-1CA^-1其中,A、B、C、D的逆矩阵分别用A^-1、B^-1、C^-1、D^-1表示。
这个公式的计算过程可以在O(n^3)的时间复杂度内完成,远低于普通逆矩阵的计算复杂度。
应用:SMW公式在多个领域中得到了广泛应用,例如统计学、信号处理、数值计算等。
特别是在正则化问题中,当矩阵形式为A + vv^T时,可以使用SMW公式快速计算逆矩阵,其中A是一个较小的对称矩阵,v是一个列向量。
总结:Sherman-Morrison-Woodbury公式是一种用于计算矩阵逆的重要公式。
2013计算机算法设计与分析期终考试复习题
计算机算法设计与分析复习题一、填空题1、一个算法复杂性的高低体现在计算机运行该算法所需的时间和存储器资源上,因此算法的复杂性有时间复杂性和空间复杂性之分。
2、出自于“平衡子问题”的思想,通常分治法在分割原问题,形成若干子问题时,这些子问题的规模都大致相同。
3、使用二分搜索算法在n个有序元素表中搜索一个特定元素,在最佳情况下,搜索的时间复杂性为0( 1),在最坏情况下,搜索的时间复杂性为0( logn )。
4、已知一个分治算法耗费的计算时间T(n),T(n)满足如下递归方程:n 20(1)T(n) 2T(n/ 2) 0(n)n 2 解得此递归方可得T(n)二0 ( )。
nlogn5、动态规划算法有一个变形方法备忘录方法。
这种方法不同于动态规划算法“自底向上”的填充方向,而是“自顶向下”的递归方向,为每个解过的子问题建立了备忘录以备需要时查看,同样也可避免相同子问题的重复求解。
递归的二分查找算法在divide阶段所花的时间是0(1) ,conquer阶段6、所花的时间是T(n/2) ,算法的时间复杂度是0( log n) 。
7、Prim算法利用贪心策略求解最小生成树问题,其时间复杂度是20( n) 。
8 .背包问题可用贪心法,回溯法等策略求解。
39 .用动态规划算法计算矩阵连乘问题的最优值所花的时间是0(n) ,子2问题空间大小是0(n) 。
10 .图的m着色问题可用回溯法求解,其解空间树中叶子结点个数是nm ,解空间树中每个内结点的孩子数是m 。
11 .单源最短路径问题可用贪心法、分支限界等策略求解。
12 、一个算法的优劣可以用(时间复杂度)与(空间复杂度)与来衡量。
13、回溯法在问题的解空间中,按(深度优先方式)从根结点出发搜索解空间树。
14、直接或间接地调用自身的算法称为(递归算法)。
15、记号在算法复杂性的表示法中表示(渐进确界或紧致界)。
16、在分治法中,使子问题规模大致相等的做法是出自一种( 平衡(banlancing)子问题)的思想。
算法设计发顶顶顶顶顶及分析-课程实验指导书
《算法设计与分析》课程实验指导书作者:姜文君杨明李梦娴单位:信息科学与工程学院2015年4月一、实验教学目标《算法设计与分析》旨在教会学生处理各种问题的方法,而通过实验,使学生能够把所学的方法用于具体的问题,并对所用算法进行比较分析,从而提高学生分析问题、解决问题的能力。
只有通过实验,学生才能判定自己所拟算法是否正确,是否算得上一个较优算法。
通过该课程的实验,使学生对课堂中所讲述的内容有一个直观的认识,更好地掌握所学的知识。
同时培养学生的实际动手能力,加强学生创新思维能力的培养。
二、实验教学主要内容实验课外时间组织:实验课外消化理论课堂,老师对项目实验的讲解,并且做好相关的设计与实现。
实验课内时间组织:学生在学院机房集中上机,实验教师在机房采用辅导和自由讨论相结合的方式进行指导。
最终完成实验项目的检查。
三、实验要求《算法设计与分析》是计算机专业的专业核心课程,其先修课程有数据结构和至少一门高级语言。
算法设计与分析课程将覆盖计算机软件实现中的大部分算法,并具有一定的深度和广度,使学生对计算机常用算法有一个全盘的了解;通过此课的学习,学生应该具有针对所给的问题设计和实现高效算法的能力。
通过上机实验,将使学生熟悉、掌握课堂教学中所学的大部分算法。
同时,上机实验是对学生在软件设计方面的综合训练,包括问题分析、总体结构设计、用户界面设计(可选)、程序设计基本技能和技巧等,以培养良好的编程风格和科学作风。
通过理论联系实际,以最终提高学生动手操作的能力以及分析问题的能力。
为了顺利完成《算法设计与分析》课程实验,学生应做到:1、熟练掌握一种高级程序设计语言及相关开发工具。
2、认真学习教材以及老师课堂讲解的项目实验相关内容,提前做好分析设计和实现。
3、自行完成代码编写,不得超袭。
实验课上课时间做好项目陈述和检查的准备,也可以针对一些问题做相应的讨论。
4、遵守机房纪律,服从辅导教师指挥,爱护实验设备。
5、实验课上进行相关的程序检查和测试,结束后提交所有的文档和源程序。
舍伍德算法
舍伍德算法1. 简介舍伍德算法(Sherwood Algorithm)是一种用于高效训练随机森林的算法。
随机森林是一种集成学习的方法,通过构建多个决策树进行分类或回归。
舍伍德算法的目标是在保持模型准确性的同时,尽可能地减少训练时间。
2. 随机森林在介绍舍伍德算法之前,我们先来了解一下随机森林。
2.1 决策树决策树是一种常用的分类和回归方法。
它通过对数据集进行划分,构建一个树状结构来进行预测。
每个内部节点表示一个特征或属性,每个叶子节点表示一个类别或数值。
2.2 集成学习随机森林是一种集成学习的方法,它通过构建多个决策树来进行分类或回归,并将它们的结果进行组合来得到最终结果。
这种集成学习的方式可以提高模型的准确性和鲁棒性。
2.3 随机性随机森林中引入了两种随机性:样本随机性和特征随机性。
•样本随机性:从训练集中有放回地抽取样本,构建不同的决策树。
这样可以使得每个决策树的训练集都有一定的差异,增加模型的多样性。
•特征随机性:对于每个决策树的节点,在候选特征中随机选择一部分特征进行划分。
这样可以使得每个决策树都只考虑了部分特征,减少了特征之间的相关性。
3. 舍伍德算法舍伍德算法是一种用于高效训练随机森林的算法。
它通过并行计算和数据分布来加速训练过程,并在保持模型准确性的同时减少了计算资源的消耗。
3.1 并行计算舍伍德算法利用多线程和多核计算来并行计算决策树的构建过程。
在每个线程中,舍伍德算法使用不同的训练集子集来构建决策树,然后将它们组合成一个随机森林。
3.2 数据分布为了进一步提高训练速度,舍伍德算法将数据分布到不同的计算节点上进行并行计算。
在每个计算节点上,舍伍德算法只使用部分数据来构建决策树。
这样可以减少每个决策树的训练时间,并充分利用计算资源。
3.3 特征选择舍伍德算法使用一种基于随机投影的方法来选择特征。
它通过随机选择一部分特征,并对它们进行投影,然后选择投影后具有最大方差的特征作为划分特征。
算法设计与分析课件--随机化算法-舍伍德算法
5
7.5 舍伍德算法 – 线性时间选择
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 这n个元素中第k小的元素。
如将这n个元素依其线性序排列,排在第k个位置的元素 即为要找的元素。
线性选择的分治算法对基准元素的选择比较复杂:
先分组,然后取每一组的中位数,接下来再取中位数的 中位数,最后以该中位数为基准元素对n个元素进行划分。
如要消除上述的差异性,必须在基准元素的选择上多做 考虑。如在基准元素选择时引入随机性,即随机地选择 基准元素。
引入随机性的快速排序算法便为舍伍德算法,可以较高 概率地获得算法的平均性能。
4
7.5 舍伍德算法 – 随机快速排序
基于舍伍德方法的随机快速排序算法:
QUICK-SORT(A, low, high) if low < high
then pivotpos = RAND-PARTITION(A,low,high) //划分序列 QUICK-SORT(A,low,pivotpos-1) //对左区间递归排序 QUICK-SORT(A,pivotpos+1,high) //对右区间递归排序
RAND-PARTITION(A, low, high) RandomNumber rnd i = RandomNumber.random(high-low+1) + low SWAP(a[low], a[i]) j = PARTITION(A, low, high) return j
{
RandomNumber rnd;
for(int i=1;i<n;i++)
{
int j=rnd.Random(n-i)+i;
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算法分析与设计实验报告
第 8 次实验
}
说明:output文件中第一组结果为手动输入验证正确与否的测试数据,其他几组为随机生成数据的结果。
input文件中输入的是手动输入的数据。
附录:完整代码
//RandomNumber.h
#include<time.h>
#include<iostream>
using namespace std;
const unsigned long maxshort = 65535L;
const unsigned long multiplier = 1194211693L;
const unsigned long adder = 12345L;
class RandomNumber{
private:
// 当前种子
unsigned long randSeed;
public:
// 构造函数,默认值0表示由系统自动产生种子
RandomNumber(unsigned long s = 0);
// 产生0 ~ n-1之间的随机整数
unsigned short Random(unsigned long n);
// 产生[0, 1) 之间的随机实数
double fRandom();
};
// 产生种子
RandomNumber::RandomNumber(unsigned long s)
{
if (s == 0)
randSeed = time(0); //用系统时间产生种子else
randSeed = s;
}
// 产生0 ~ n-1 之间的随机整数
unsigned short RandomNumber::Random(unsigned long n) {
randSeed = multiplier * randSeed + adder;
return (unsigned short)((randSeed >> 16) % n); }
// 产生[0, 1)之间的随机实数
double RandomNumber::fRandom()
{
return Random(maxshort) / double(maxshort);
}
//源.cpp
#include "RandomNumber.h"
#include <iostream>
#include<time.h>
#include<algorithm>
#include<fstream>
using namespace std;
ifstream in("input.txt");
ofstream out("output.txt");
template <class Type>
inline void Swap(Type &a,Type &b)
{
Type temp = a;
a = b;
b = temp;
}
//计算a[l:r]中第k小元素
template<class Type>
Type select(Type a[],int l,int r,int k)
{
static RandomNumber rnd;
while(true)
{
if(l>=r)
{
return a[l];
}
int i = l,
j = l + rnd.Random(r-l+1);//随机选择划分基准 Swap(a[i],a[j]);
j = r+1;
Type pivot = a[l];
//以划分基准为轴做元素交换
while(true)
{
while(a[++i]<pivot);
while(a[--j]>pivot);
if(i>=j)
{
break;
}
Swap(a[i],a[j]);
}
if(j-l+1 == k)//第k小
{
return pivot;
}
//a[j]必然小于pivot,做最后一次交换,满足左侧比pivot小,右侧比pivot大 a[l] = a[j];
a[j] = pivot;
//对子数组重复划分过程
if(j-l+1<k) //计算前一半元素个数
{
k = k-j+l-1;//右侧:k-(j-l+1)=k-j+l-1
l = j + 1;
}
else
{
r = j - 1;
}
}
}
//计算a[0:n-1]中第k小元素
//假设a[n]是一个键值无穷大的元素
template<class Type>
Type select(Type a[],int n,int k)
{
if(k<1 || k>n)
{
cout<<"请输入正确的k!"<<endl;
return 0;
}
return select(a,0,n-1,k);
}
void test1()
{
int n;
in>>n;
out << "测试数据:" << endl;
int a[n];
out << "原数组为:" << endl;
for (int i = 0; i<9; i++)
{
in >> a[i] ;
out<<a[i]<<" ";
}
out << endl;
int m;
in>>m;
out << "所给数组第"<<m<<"小元素为:" << select(a, n, m) << endl<<endl;
}
void test(int size)
{
out << "数组规模:" << size << endl;
srand(time(0));
int *a = new int[size];
for (int i = 0; i<size; i++)
a[i] = rand();
int k =size/8;
clock_t start, end, over;
start = clock();
end = clock();
over = end - start;
start = clock();
int x=select(a,size,k);
end = clock();
out << "所给数组第" << k << "小元素为:" << x << endl;
out<<"开始时间为:"<<start<<" "<<"结束时间为:"<<end<<" "<<"持续时间为:"<<(double)(end - start)/ CLOCKS_PER_SEC<<endl;
out << endl << endl;
free(a);
}
int main()
{
cout<<"请在input.txt中填写原测试数据,第一行为数据个数,第二行为数据,第三行为想要的第几小的数据"<<endl;
test1();
test(10000);
test(100000);
test(1000000);
test(10000000);
cout<<"数据读入完毕,请在output.txt中查看结果"<<endl;
return 0;
}。