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常用算法一(分治算法)

 第一閱覽室 2014-04-19

一、基本概念

   在計算機科學中,分治法是一種很重要的算法。字面上的解釋是“分而治之”,就是把一個復雜的問題分成兩個或更多的相同或相似的子問題,再把子問題分成更小的子問題……直到最后子問題可以簡單的直接求解,原問題的解即子問題的解的合并。這個技巧是很多高效算法的基礎,如排序算法(快速排序,歸并排序),傅立葉變換(快速傅立葉變換)……

    任何一個可以用計算機求解的問題所需的計算時間都與其規(guī)模有關。問題的規(guī)模越小,越容易直接求解,解題所需的計算時間也越少。例如,對于n個元素的排序問題,當n=1時,不需任何計算。n=2時,只要作一次比較即可排好序。n=3時只要作3次比較即可,…。而當n較大時,問題就不那么容易處理了。要想直接解決一個規(guī)模較大的問題,有時是相當困難的。


二、基本思想及策略

   分治法的設計思想是:將一個難以直接解決的大問題,分割成一些規(guī)模較小的相同問題,以便各個擊破,分而治之。

   分治策略是:對于一個規(guī)模為n的問題,若該問題可以容易地解決(比如說規(guī)模n較?。﹦t直接解決,否則將其分解為k個規(guī)模較小的子問題,這些子問題互相獨立且與原問題形式相同,遞歸地解這些子問題,然后將各子問題的解合并得到原問題的解。這種算法設計策略叫做分治法。

   如果原問題可分割成k個子問題,1<k≤n,且這些子問題都可解并可利用這些子問題的解求出原問題的解,那么這種分治法就是可行的。由分治法產(chǎn)生的子問題往往是原問題的較小模式,這就為使用遞歸技術提供了方便。在這種情況下,反復應用分治手段,可以使子問題與原問題類型一致而其規(guī)模卻不斷縮小,最終使子問題縮小到很容易直接求出其解。這自然導致遞歸過程的產(chǎn)生。分治與遞歸像一對孿生兄弟,經(jīng)常同時應用在算法設計之中,并由此產(chǎn)生許多高效算法。


三、分治法適用的情況

    分治法所能解決的問題一般具有以下幾個特征:

    1) 該問題的規(guī)模縮小到一定的程度就可以容易地解決

    2) 該問題可以分解為若干個規(guī)模較小的相同問題,即該問題具有最優(yōu)子結構性質(zhì)。

    3) 利用該問題分解出的子問題的解可以合并為該問題的解;

    4) 該問題所分解出的各個子問題是相互獨立的,即子問題之間不包含公共的子子問題。

第一條特征是絕大多數(shù)問題都可以滿足的,因為問題的計算復雜性一般是隨著問題規(guī)模的增加而增加;

第二條特征是應用分治法的前提它也是大多數(shù)問題可以滿足的,此特征反映了遞歸思想的應用;、

第三條特征是關鍵,能否利用分治法完全取決于問題是否具有第三條特征,如果具備了第一條和第二條特征,而不具備第三條特征,則可以考慮用貪心法或動態(tài)規(guī)劃法

第四條特征涉及到分治法的效率,如果各子問題是不獨立的則分治法要做許多不必要的工作,重復地解公共的子問題,此時雖然可用分治法,但一般用動態(tài)規(guī)劃法較好


四、分治法的基本步驟

分治法在每一層遞歸上都有三個步驟:

    step1 分解:將原問題分解為若干個規(guī)模較小,相互獨立,與原問題形式相同的子問題;

    step2 解決:若子問題規(guī)模較小而容易被解決則直接解,否則遞歸地解各個子問題

    step3 合并:將各個子問題的解合并為原問題的解。

它的一般的算法設計模式如下:

    Divide-and-Conquer(P)

    1. if |P|≤n0

    2. then return(ADHOC(P))

    3. 將P分解為較小的子問題 P1 ,P2 ,...,Pk

    4. for i←1 to k

    5. do yi ← Divide-and-Conquer(Pi) △ 遞歸解決Pi

    6. T ← MERGE(y1,y2,...,yk) △ 合并子問題

    7. return(T)

    其中|P|表示問題P的規(guī)模;n0為一閾值,表示當問題P的規(guī)模不超過n0時,問題已容易直接解出,不必再繼續(xù)分解。ADHOC(P)是該分治法中的基本子算法,用于直接解小規(guī)模的問題P。因此,當P的規(guī)模不超過n0時直接用算法ADHOC(P)求解。算法MERGE(y1,y2,...,yk)是該分治法中的合并子算法,用于將P的子問題P1 ,P2 ,...,Pk的相應的解y1,y2,...,yk合并為P的解。


五、分治法的復雜性分析

    一個分治法將規(guī)模為n的問題分成k個規(guī)模為n/m的子問題去解。設分解閥值n0=1,且adhoc解規(guī)模為1的問題耗費1個單位時間。再設將原問題分解為k個子問題以及用merge將k個子問題的解合并為原問題的解需用f(n)個單位時間。用T(n)表示該分治法解規(guī)模為|P|=n的問題所需的計算時間,則有:

 T(n)= k T(n/m)+f(n)

    通過迭代法求得方程的解:

    遞歸方程及其解只給出n等于m的方冪時T(n)的值,但是如果認為T(n)足夠平滑,那么由n等于m的方冪時T(n)的值可以估計T(n)的增長速度。通常假定T(n)是單調(diào)上升的,從而當                  mi≤n<mi+1時,T(mi)≤T(n)<T(mi+1)。 


六、可使用分治法求解的一些經(jīng)典問題

 (1)二分搜索
(2)大整數(shù)乘法
 (3)Strassen矩陣乘法
(4)棋盤覆蓋
(5)合并排序
(6)快速排序
(7)線性時間選擇

(8)最接近點對問題
(9)循環(huán)賽日程表
(10)漢諾塔

七、依據(jù)分治法設計程序時的思維過程

    實際上就是類似于數(shù)學歸納法,找到解決本問題的求解方程公式,然后根據(jù)方程公式設計遞歸程序。
1、一定是先找到最小問題規(guī)模時的求解方法
2、然后考慮隨著問題規(guī)模增大時的求解方法
3、找到求解的遞歸函數(shù)式后(各種規(guī)模或因子),設計遞歸程序即可。

七、應用示例

  1. /*分治法——歸并排序  
  2.  * 二路歸并排序的分治策略是:  
  3. (1)劃分:將待排序序列r1, r2, …, rn劃分為兩個長度相等的子序列r1, …, rn/2和rn/2+1, …, rn;  
  4. (2)求解子問題:分別對這兩個子序列進行排序,得到兩個有序子序列;  
  5. (3)合并:將這兩個有序子序列合并成一個有序序列。  
  6.  */    
  7. public class MergeSort {    
  8.     
  9.     /**  
  10.      * @param args  
  11.      */    
  12.     public static void main(String[] args) {    
  13.         int a[] = { 21, 34, 56, 43, 99, 37, 78, 10 };// 這里對8個元素進行排序    
  14.         int low = 0, high = 7;// 初始化low和high的值,即數(shù)組的起始和終止的坐標    
  15.         // 輔助數(shù)組b,作為臨時數(shù)組    
  16.         int b[] = new int[a.length];    
  17.         //輸出排序前的數(shù)組    
  18.         System.out.print("排序前:");    
  19.         for (int i = 0; i <= high; i++) {    
  20.             System.out.print(a[i] + " ");    
  21.         }    
  22.         // 歸并排序    
  23.         mergerSort(a, low, high, b);    
  24.         //輸出排序后的數(shù)組    
  25.         System.out.print("排序后:");    
  26.         for (int i = 0; i <= high; i++) {    
  27.             System.out.print(a[i] + " ");    
  28.         }    
  29.     }    
  30.     
  31.     /**  
  32.      * 分治和歸并  
  33.      *   
  34.      * @param a  
  35.      * @param low  
  36.      * @param high  
  37.      * @param b  
  38.      */    
  39.     public static void mergerSort(int a[], int low, int high, int b[]) {    
  40.         int mid = 0;    
  41.         if (low < high) {    
  42.             mid = (high + low) / 2;// 分治位置,即將數(shù)組拆分的位置    
  43.             mergerSort(a, low, mid, b);    
  44.             mergerSort(a, mid + 1, high, b);    
  45.             merger(a, low, mid, high, b);// 歸并    
  46.         }    
  47.     }    
  48.     
  49.     /**  
  50.      * 合并兩個有序子序列  
  51.      *   
  52.      * @param a  
  53.      * @param low  
  54.      * @param mid  
  55.      * @param high  
  56.      * @param b  
  57.      *            輔助數(shù)組  
  58.      */    
  59.     public static void merger(int[] a, int low, int mid, int high, int b[]) {    
  60.     
  61.         int i = low;    
  62.         int j = mid + 1;    
  63.         int p = 0;    
  64.         // 合并兩個有序數(shù)組 子序列1 a[low..mid] 子序列2 a[mid+1..high]    
  65.         while (i <= mid && j <= high) {    
  66.             b[p++] = (a[i] <= a[j]) ? a[i++] : a[j++];    
  67.         }    
  68.         // 如果子序列1沒有合并完則直接復制到復制數(shù)組中去    
  69.         while (i <= mid) {    
  70.             b[p++] = a[i++];    
  71.         }    
  72.         // 如果子序列2沒有合并完則直接復制到復制數(shù)組中去    
  73.         while (j <= high) {    
  74.             b[p++] = a[j++];    
  75.         }    
  76.         // 把輔助數(shù)組的元素復制到原來的數(shù)組中去    
  77.         for (p = 0, i = low; i <= high; i++, p++) {    
  78.             a[i] = b[p];    
  79.         }    
  80.     }    
  81. }    


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