• 选择算法


    1. 概念

    顺序统计量:在一个由n个元素组成的集合中,第i个顺序统计量是指该集合中第i小的元素。例如最小值是第1个顺序统计量,最大值是第n个顺序统计量。

    中位数:一般来说,中位数是指它所在集合的“中间元素”,当n为奇数时,中位数是唯一的,出现位置为n/2;当n为偶数时候,存在两个中位数,位置分别为n/2(上中位数)和n/2+1(下中位数)。

    选择问题:

    输入:一个包含n个(不同的)数的集合A和一个数i,1≤i≤n。
    输出:元素x∈A,它恰大于A中其他的i-1个元素。

    2.最小值和最大值

    要在集合中选择最大值和最小值,可以通过两两元素比较,并记录最大值和最小值,n元素的集合需要比较n-1次,这样运行时间为O(n)。

    伪代码:

     MINMUN(A)
        min = A[1]
        for i=1 to length(A)
           do if min > A[i]
                    min >= A[i]
       return min

    同时找出集合的最大值和最小值:

    方法一:按照上面讲到的方法,分别独立的找出集合的最大值和最小值,各用n-1次比较,共有2n-2次比较。

    方法二:输入元素与当前的最大值和最小值进行比较,而是成对的处理元素,先将一对输入元素进行比较,然后把较大者与当前最大值比较,较小者与当前最小者比较,因此每两个元素需要3次比较。

    初始设置最大值和最小值方法:

    如何n为奇数,就将最大值和最小值都设置为第一个元素的值,然后成对的处理后续的元素。

    如果n为偶数,那么先比较前面两个元素的值,较大的设置为最大值,较小的设置为最小值,然后成对处理后续的元素。实际上只需要最多3⌊n/2⌋次比较。

    3. 以期望线性时间的选择算法

    以期望线性时间选择顺序统计量的方法是以快速排序为模型。如同在快速排序中一样,此算法的思想也是对输入数组进行递归划分。

    但和快速排序不同的是,快速排序会递归处理划分的两边,而randomized-select只处理划分的一边。并由此将期望的运行时间由O(nlgn)下降到了O(n)。

    这就是顺序统计量算法能够如此高效的核心原因所在!

    伪代码:

    RANDOMIZED_SELECT(A,p,r,i)
          if p==r
             return A[p]
          q = RANDOMIZED_PARTITION(A,p,r)
          k = q-p+1;
          if i==k
              return A[q]
          else  if i<k
               return RANDOMIZED_SELECT(A,p,q-1,i)
          else
               RANDOMIZED_SELECT(A,q+1,r,i-k)

    RANDOMIZED_SELECT通过对输入数组的递归划分来找出所求元素,该算法要保证对数组的划分是个好划分才更加高效。

    RANDOMIZED_SELECT的最坏情况运行时间为θ(n^2),即使是选择最小元素也是如此。因为在每次划分过程中,导致划分后两边不对称,总好是按照剩下元素中最大的划分进行。

    这里写图片描述

    以期望线性时间的选择算法
    同时求数组的最大值和最小值

    完整代码:

    
    #include <iostream>
    #include<cstdlib> 
    #include<ctime> 
    
    using namespace std;
    
    /*
    * 包含结果的结构体,里面含有最大值和最小值
    */
    struct result {
    public:
        int max;
        int min;
        result() : max(0), min(0) {}
    };
    
    
    result* getMinMax(int a[], int len) 
    {
        result* re = new result();
        if (len == 0) {
            return 0;
        }
        if (len == 1) {
            re->max = a[0];
            re->min = a[0];
            return re;
        }
        if (len == 2) {
            re->max = a[0] > a[1] ? a[0] : a[1];
            re->min = a[0] < a[1] ? a[0] : a[1];
            return re;
        }
    
        int max, min;
        int i = 0;
        if (len % 2 == 0) {
            //元素个数为偶数的情况
            re->max = a[i] > a[i + 1] ? a[i] : a[i + 1];
            re->min = a[i] < a[i + 1] ? a[i] : a[i + 1];
            i += 2;
        }
        else {
            //元素个数为奇数的情况
            re->max = a[i];
            re->min = a[i];
            i++;
        }
    
        while (i < len) {
            //在成对的数中比较取值,然后再分别与max和min进行比较
            max = a[i] > a[i + 1] ? a[i] : a[i + 1];
            min = a[i] < a[i + 1] ? a[i] : a[i + 1];
            i += 2;
            re->max = re->max > max ? re->max : max;
            re->min = re->min < min ? re->min : min;
        }
        return re;
    }
    
    
    
    void Swap(int &a, int &b)
    {
        int temp = a;
        a = b;
        b = temp;
    }
    
    
    int Partition(int arr[], int begin, int end)
    {
        int pivot = arr[begin];
        int i = begin;
        for (int j = begin + 1; j <= end; ++j)
            if (arr[j] <= pivot)
            {
            ++i;
            Swap(arr[i], arr[j]);
            }
    
        Swap(arr[i], arr[begin]);
    
        return i;
    }
    
    int Rand_Partition(int arr[], int begin, int end)
    {
        srand(time(NULL));   //根据系统时间设置随机数种子
        int i = rand() % (end - begin + 1) + begin;   //取得区间[begin,end+1)的整数
    
        Swap(arr[i], arr[begin]);
    
        return Partition(arr, begin, end);
    
    }
    
    void Rand_QuickSort(int arr[], int begin, int end)
    {
        if (begin < end)
        {
            int q = Rand_Partition(arr, begin, end);
    
            Rand_QuickSort(arr, begin, q - 1);
            Rand_QuickSort(arr, q + 1, end);
    
        }
    }
    
    int Rand_Select(int arr[], int begin, int end, int i)
    {
        if (begin == end)
            return arr[begin];
    
        int q = Rand_Partition(arr, begin, end);
        int k = q - begin + 1;
    
        if (i == k)
            return arr[q];
    
        else if (i < k)
            return Rand_Select(arr, begin, q - 1, i);
        else
            return Rand_Select(arr, q + 1, end, i - k);
    
    }
    
    int main()
    {
    
        int a[9] = { 5, 8, 0, -89, 9, 22, -1, -31, 98 };
        result* r1 = getMinMax(a, 9);
        cout << "最大值为:" << r1->max << ",最小值为:" << r1->min << endl;
    
        int b[10] = { 5, 8, 0, -89, 9, 22, -1, -31, 98, 2222 };
        result* r2 = getMinMax(b, 10);
        cout << "最大值为:" << r2->max << ",最小值为:" << r2->min << endl;
    
        delete r1;
        delete r2;
    
        int c[] = { 12, 23, 34, 45, 11, 32, 9, 22, 55 };
    
        cout << "第5小的数是:";
        cout << Rand_Select(c, 0, 8, 5) << endl;
    
        Rand_QuickSort(c, 0, 8);
    
        cout << "随机化的快速排序:";
        for (int i = 0; i <= 8; i++)
            cout << c[i] << " ";
        cout << endl;
    
        system("pause");
        return 0;
    }
    
    

    4. 最坏线性时间选择顺序统计量的方法

    核心在于:要保证对数组的划分是一个好的划分。

    对PARTITION过程进行了修改。现在通过SELECT算法来确定n个元素的输入数组中的第i小的元素,具体操作步骤如下:

    (1)将输入数组的n个元素划分为n/5(上取整)组,每组5个元素,且至多只有一个组有剩下的n%5个元素组成。(为何是5,而不是其他数,有点不明白。)

    (2)寻找每个组织中中位数。首先对每组中的元素(至多为5个)进行插入排序,然后从排序后的序列中选择出中位数。

    (3)对第2步中找出的n/5(上取整)个中位数,递归调用SELECT以找出其中位数x。(如果是偶数去下中位数)

    (4)调用PARTITION过程,按照中位数x对输入数组进行划分。确定中位数x的位置k。

    (5)如果i=k,则返回x。否则,如果i小于k,则在地区间递归调用SELECT以找出第i小的元素,若干i>k,则在高区找第(i-k)个最小元素。

    SELECT算法通过中位数进行划分,可以保证每次划分是对称的,这样就能保证最坏情况下运行时间为θ(n)。

    举个例子说明此过程,求集合A={32,23,12,67,45,78,10,39,9,58,125,84}的第5小的元素,操作过程如下图所示:

    这里写图片描述

    最坏线性时间选择顺序统计量的方法
    完整代码:

    #include <iostream>
    #include <vector>
    #include <algorithm>
    #include <cmath>
    #include <random>
    using namespace std;
    
    int find_mid(int M[], int size = 5) {
        vector<int> v{};
        for (int i = 0; i < size; ++i)
            v.push_back(M[i]);
        sort(v.begin(), v.end());
        return v[(size - 1) / 2];
    }
    
    void bult_the_mids(int A[], int mids_array[], int begin, int end, int sub_array_num, int last_array_size) {
        for (int i = 0; i < sub_array_num; ++i) {
            if (i != sub_array_num - 1) {
                int* M = new int[5] {};
                for (int j = 0; j < 5; ++j) {
                    M[j] = A[begin + i * 5 + j];
                }
                mids_array[i] = find_mid(M);
                delete[]M;
            }
            else {
                int* M = new int[last_array_size] {};
                for (int j = 0; j < last_array_size; ++j) {
                    M[j] = A[begin + i * 5 + j];
                }
                mids_array[i] = find_mid(M, last_array_size);
                delete[]M;
            }
        }
    }
    
    int find_index_by_value(int A[], int begin, int end, int x) {
        int i{};
        for (i = begin; i <= end; ++i) {
            if (A[i] == x)
                break;
        }
        return i;
    }
    
    int partition(int A[], int begin, int end, int choice) {
        int i{ begin - 1 };
        int j{ begin };
        swap(A[end], A[choice]);
        for (; j <= end - 1; ++j) {
            if (A[j] <= A[end]) {
                i++;
                swap(A[i], A[j]);
            }
        }
        swap(A[i + 1], A[end]);
        return i + 1;
    }
    
    int select(int A[], int begin, int end, int xth) {
        if (end <= begin) {
            return A[begin];
        }
        else {
            int size_of_A = end - begin + 1;
            int sub_array_num = ceil(size_of_A / 5.0f);
            int last_array_size = (size_of_A % 5) == 0 ? 5 : size_of_A % 5;
            int* mids_array = new int[sub_array_num] {};
            bult_the_mids(A, mids_array, begin, end, sub_array_num, last_array_size);
            int the_mid_of_mids = select(mids_array, 0, sub_array_num - 1, (sub_array_num - 1) / 2);
            delete[]mids_array;
            int index_of_final_mid{};
            index_of_final_mid = find_index_by_value(A, begin, end, the_mid_of_mids);
            int pivot{};
            pivot = partition(A, begin, end, index_of_final_mid);
            if (pivot == xth) {
                return A[pivot];
            }
            if (pivot > xth){
                return select(A, begin, pivot - 1, xth);
            }
            else{
                return select(A, pivot + 1, end, xth);
            }
        }
    }
    
    bool check_exist(vector<int> v, int x) {
        for (auto i : v) {
            if (i == x)
                return false;
        }
        return true;
    }
    
    int main(int argc, const char * argv[]) {
        int n;
        cout << "please enter the sum of elements you want to produce :" << endl;
        cin >> n;
        random_device rd{};
        default_random_engine e{ rd() };
        uniform_int_distribution<int> u{ -100, 500 };
        vector<int> v{};
        while (v.size() < n) {
            int element{ static_cast<int>(round(u((e)))) };
            if (check_exist(v, element))
                v.push_back(element);
        }
        cout << "the array is :" << endl;
        for (auto i : v) {
            cout << i << " ";
        }
        cout << endl;
        int* A = new int[v.size()]{};
        int  index{};
        for_each(v.begin(), v.end(), [=](int x)mutable{ A[index++] = x; });
        int xth{};
        cout << "please choose the index you want to select:" << endl;
        cin >> xth;
        cout << "the result is :" << endl;
        int result{};
        result = select(A, 0, static_cast<int>(v.size() - 1), xth);
        cout << result << endl;
        delete[]A;
        cout << "(cheat here) sorted array :" << endl;
        sort(v.begin(), v.end());
        for (auto i : v) {
            cout << i << " ";
        }
        cout << endl;
        system("pause");
        return 0;
    }
    

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