Поиск k-ой порядковой статистики за линейное время — различия между версиями
Niko (обсуждение | вклад) (→Ссылки) |
Niko (обсуждение | вклад) |
||
Строка 8: | Строка 8: | ||
== Описание алгоритма == | == Описание алгоритма == | ||
− | Разбиваем наш массив на группы по 5 элементов(на самом деле можно разбивать и на другое нечетное количество элементов больших 5). Затем в каждой группе находим средний элемент(медиану), это можно сделать любой сортировкой. И | + | Разбиваем наш массив на группы по 5 элементов(на самом деле можно разбивать и на другое нечетное количество элементов больших 5). Затем в каждой группе находим средний элемент(медиану), это можно сделать любой сортировкой. И запускаем рекурсивно этот алгоритм от медиан. Тем самым мы найдем средний элемент среди медиан, то есть медиану медиан. Эту медиану медиан выберем рассекающим элементом для поиска <tex>k</tex>-го элемента. Далее разбиваем массив на две части слева от рассекающего элемента числа меньшие него, а справа - числа больше рассекающего элемента или равные ему. И рекурсивно запускаем наш алгоритм от той части массива, в котором будет лежать <tex>k</tex>-й элемент. |
== Анализ времени работы алгоритма == | == Анализ времени работы алгоритма == |
Версия 22:37, 7 июня 2011
Определение: |
-ой порядковой статистикой набора элементов линейно упорядоченного множества называется такой его элемент, который является -ым элементом набора в порядке сортировки |
Историческая справка
Алгоритм Блюма-Флойда-Пратта-Ривеста-Тарьяна (BFPRT-алгоритм) создан Мануэлем Блюмом(Manuel Blum), Робертом Флойдом(Robert Floyd), Воганом Рональдом Праттом(Vaughan Ronald Pratt), Роном Ривестом(Ron Rivest) и Рональдом Тарьяном(Robert Tarjan) в 1973 году.
Описание алгоритма
Разбиваем наш массив на группы по 5 элементов(на самом деле можно разбивать и на другое нечетное количество элементов больших 5). Затем в каждой группе находим средний элемент(медиану), это можно сделать любой сортировкой. И запускаем рекурсивно этот алгоритм от медиан. Тем самым мы найдем средний элемент среди медиан, то есть медиану медиан. Эту медиану медиан выберем рассекающим элементом для поиска
-го элемента. Далее разбиваем массив на две части слева от рассекающего элемента числа меньшие него, а справа - числа больше рассекающего элемента или равные ему. И рекурсивно запускаем наш алгоритм от той части массива, в котором будет лежать -й элемент.Анализ времени работы алгоритма
Пусть
время работы алгоритма для элементов, тогда она меньше, чем - время работы, на сортировку групп, и разбиение по рассекающему элементу. Плюс время сумма время работы для поиска медианы медиан, то есть . И кроме того время работы для поиска -го элемента в одной из двух частей массива, то есть , где , количество элементов в этой части, но не превосходит , так как чисел меньше рассекающего элемента не менее - это медиан меньшие медианы медиан плюс не менее элементов меньшие этих медиан, с другой стороны чисел больших рассекающего элемента так же менее , следовательно в худшем случае .Тогда получаем, что
Покажем, что для всех
выполняется неравенство .Докажем по индукции
- Очевидно, что для малых выполняется неравенство
- Тогда по предположению индукции и , тогда