Метод генерации случайной перестановки, алгоритм Фишера-Йетса — различия между версиями
Dantesto (обсуждение | вклад) (→Решение:) |
Dantesto (обсуждение | вклад) (→Обоснование) |
||
Строка 19: | Строка 19: | ||
==Обоснование== | ==Обоснование== | ||
− | На каждой итерации цикла мы выбираем случайный элемент из всех оставшихся, то есть у нас есть <tex> n</tex> способов выбрать <tex>1</tex> элемент, <tex> n - 1</tex> способов выбрать <tex>2</tex> элемент ... <tex> 1</tex> способ выбрать последний элемент. Таким образом, последовательность длины <tex> n</tex> мы можем получить <tex> $$n \times (n - 1) \times \ldots \times 1 = n! $$ </tex> способами, что совпадает с числом различных перестановок длины <tex> n</tex>. Это означает, что вероятность выбрать любую перестановку длины <tex> n</tex> равна <tex> \dfrac{1}{n!}</tex>, то есть все перестановки равновероятны. | + | На каждой итерации цикла мы выбираем случайный элемент из всех оставшихся, то есть у нас есть <tex> n</tex> способов выбрать <tex>1</tex> элемент, <tex> n - 1</tex> способов выбрать <tex>2</tex> элемент... <tex> 1</tex> способ выбрать последний элемент. Таким образом, последовательность длины <tex> n</tex> мы можем получить <tex> $$n \times (n - 1) \times \ldots \times 1 = n! $$ </tex> способами, что совпадает с числом различных перестановок длины <tex> n</tex>. Это означает, что вероятность выбрать любую перестановку длины <tex> n</tex> равна <tex> \dfrac{1}{n!}</tex>, то есть все перестановки равновероятны. |
==Неправильные способы реализации== | ==Неправильные способы реализации== |
Версия 23:56, 10 декабря 2016
Тасование Фишера – Йетса (названо в честь Рональда Фишера (Ronald Fisher) и Франка Йетса (Frank Yates)) — алгоритм создания случайных перестановок конечного множества, попросту говоря, для случайного тасования множества. Основная процедура тасования Фишера – Йетса аналогична случайному вытаскиванию записок с числами из шляпы или карт из колоды, один элемент за другим, пока элементы не кончатся. Алгоритм обеспечивает эффективный и строгий метод таких операций, гарантирующий несмещённый результат. Время работы алгоритма
Содержание
Применение алгоритма
Задача:
Необходимо сгенерировать случайную перестановку из
чисел с равномерным распределением вероятности, если в наличии есть функция для генерации случайного
числа в заданном интервале.
Решение:
Пусть
Следующий алгоритм решает задачу:
int[n] randomPermutation(a: int[n]): // n — длина перестановки for i = n downto 1 j = random(1..i) swap(a[i], a[j]) return a
Обоснование
На каждой итерации цикла мы выбираем случайный элемент из всех оставшихся, то есть у нас есть
способов выбрать элемент, способов выбрать элемент... способ выбрать последний элемент. Таким образом, последовательность длины мы можем получить способами, что совпадает с числом различных перестановок длины . Это означает, что вероятность выбрать любую перестановку длины равна , то есть все перестановки равновероятны.Неправильные способы реализации
Небольшая модификация этого алгоритма, может резко сказаться на его корректности.
Пример неправильной реализации:
for i = n downto 1 swap(i, random(1..n))
В данном случае число способов сгенерировать последовательность равно
, в то время как существует всего возможных перестановок из элементов. Поскольку никогда не может делиться на без остатка при (так как делится на число , которое не имеет с общих простых делителей), то некоторые перестановки должны появляться чаще, чем другие.Другой пример неправильной реализации:
for i = n downto 1 swap(random(1..n), random(1..n))
Теперь уже число способов сгенерировать последовательность равно
. По той же причине, что и раньше не делится на без остатка при ,следовательно некоторые перестановки будут появляться еще чаще.См.также
Источники информации
- Д.Э. Кнут Искусство программирования, том 2. Получисленные методы — 3-е изд. — М.: «Вильямс», 2007. — С. 832. — ISBN 0-201-89684-2
- Википедия - Тасование Фишера–Йетса
- Wikipedia - Fisher-Yates shuffle