分治法--线性时间选择
【分治法】线性时间选择
线性时间选择问题: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,(这里给定的线性集是无序的)。
1、随机划分线性选择
线性时间选择随机划分法可以模仿随机化快速排序算法设计。基本思想是对输入数组进行递归划分,与快速排序不同的是,它只对划分出的子数组之一进行递归处理。
程序清单如下:
- //2d9-1 随机划分线性时间选择
- #include "stdafx.h"
- #include <iostream>
- #include <ctime>
- using namespace std;
- int a[] = {5,7,3,4,8,6,9,1,2};
- 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()
- {
- for(int i=0; i<9; i++)
- {
- cout<<a[i]<<" ";
- }
- cout<<endl;
- cout<<RandomizedSelect(a,0,8,3)<<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);
- }
- }
程序解释:利用随机函数产生划分基准,将数组a[p:r]划分成两个子数组a[p:i]和a[i+1:r],使a[p:i]中的每个元素都不大于a[i+1:r]中的每个元素。接着"j=i-p+1"计算a[p:i]中元素个数j.如果k<=j,则a[p:r]中第k小元素在子数组a[p:i]中,如果k>j,则第k小元素在子数组a[i+1:r]中。注意: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。
在最坏的情况下,例如:总是找到最小元素时,总是在最大元素处划分,这是时间复杂度为O(n^2)。但平均时间复杂度与n呈线性关系,为O(n)(数学证明过程略过,可参考王云鹏论文《线性时间选择算法时间复杂度深入研究》)。
2、利用中位数线性时间选择
中位数:是指将数据按大小顺序排列起来,形成一个数列,居于数列中间位置的那个数据。
算法思路: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),那么就可以在最坏情况下用O(n)时间完成选择任务。例如,当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)满足递推式T(n)<=T(9n/10)+O(n)。由此可得T(n)=O(n)。
实现步骤:
(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。
程序清单如下:
- //2d9-2 中位数线性时间选择
- #include "stdafx.h"
- #include <ctime>
- #include <iostream>
- using namespace std;
- template <class Type>
- void Swap(Type &x,Type &y);
- inline int Random(int x, int y);
- template <class Type>
- void BubbleSort(Type a[],int p,int r);
- template <class Type>
- int Partition(Type a[],int p,int r,Type x);
- template <class Type>
- Type Select(Type a[],int p,int r,int k);
- int main()
- {
- //初始化数组
- int a[100];
- //必须放在循环体外面
- srand((unsigned)time(0));
- for(int i=0; i<100; i++)
- {
- a[i] = Random(0,500);
- cout<<"a["<<i<<"]:"<<a[i]<<" ";
- }
- cout<<endl;
- cout<<"第83小元素是"<<Select(a,0,99,83)<<endl;
- //重新排序,对比结果
- BubbleSort(a,0,99);
- for(int i=0; i<100; i++)
- {
- cout<<"a["<<i<<"]:"<<a[i]<<" ";
- }
- cout<<endl;
- }
- template <class Type>
- void Swap(Type &x,Type &y)
- {
- Type temp = x;
- x = y;
- y = temp;
- }
- inline int Random(int x, int y)
- {
- int ran_num = rand() % (y - x) + x;
- return ran_num;
- }
- //冒泡排序
- template <class Type>
- void BubbleSort(Type a[],int p,int r)
- {
- //记录一次遍历中是否有元素的交换
- bool exchange;
- for(int i=p; i<=r-1;i++)
- {
- exchange = false ;
- for(int j=i+1; j<=r; j++)
- {
- if(a[j]<a[j-1])
- {
- Swap(a[j],a[j-1]);
- exchange = true;
- }
- }
- //如果这次遍历没有元素的交换,那么排序结束
- if(false == exchange)
- {
- break ;
- }
- }
- }
- template <class Type>
- int Partition(Type a[],int p,int r,Type x)
- {
- int i = p-1,j = r + 1;
- while(true)
- {
- while(a[++i]<x && i<r);
- while(a[--j]>x);
- if(i>=j)
- {
- break;
- }
- Swap(a[i],a[j]);
- }
- return j;
- }
- template <class Type>
- Type Select(Type a[],int p,int r,int k)
- {
- if(r-p<75)
- {
- BubbleSort(a,p,r);
- return a[p+k-1];
- }
- //(r-p-4)/5相当于n-5
- for(int i=0; i<=(r-p-4)/5; i++)
- {
- //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
- //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
- BubbleSort(a,p+5*i,p+5*i+4);
- Swap(a[p+5*i+2],a[p+i]);
- }
- //找中位数的中位数
- Type x = Select(a,p,p+(r-p-4)/5,(r-p-4)/10);
- int i = Partition(a,p,r,x);
- int j = i-p+1;
- if(k<=j)
- {
- return Select(a,p,i,k);
- }
- else
- {
- return Select(a,i+1,r,k-j);
- }
- }
运行结果如下:
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