Вещественный двоичный поиск — различия между версиями
(→Способы закончить поиск) |
(→Примеры использования) |
||
Строка 57: | Строка 57: | ||
== Примеры использования == | == Примеры использования == | ||
* Классической задачей на вещественный двоичный поиск является задача поиска корня <tex>n</tex>-ой степени из числа <tex>x</tex>: <tex>\sqrt[n]{x}</tex>. При <tex>x \ge 1</tex> нижней границей для поиска будет <tex>1</tex>, а верхней {{---}} <tex>x</tex>. | * Классической задачей на вещественный двоичный поиск является задача поиска корня <tex>n</tex>-ой степени из числа <tex>x</tex>: <tex>\sqrt[n]{x}</tex>. При <tex>x \ge 1</tex> нижней границей для поиска будет <tex>1</tex>, а верхней {{---}} <tex>x</tex>. | ||
− | * Если функция нестрого монотонна, то, убрав из приведенного выше алгоритма строки, отмеченные <tex>(**)</tex>, мы получим алгоритм, который будет находить <tex>x</tex> такой, что <tex>f(x) = c</tex> и <tex>f(x - \ | + | * Если функция нестрого монотонна, то, убрав из приведенного выше алгоритма строки, отмеченные <tex>(**)</tex>, мы получим алгоритм, который будет находить <tex>x</tex> такой, что <tex>f(x) = c</tex> и <tex>f(x - \varepsilon) < c</tex>. |
+ | |||
== Замечания == | == Замечания == | ||
* Необходимо отметить, то функция должна быть строго монотонна, если мы ищем конкретный корень и он единственный. Нестрого монотонна, если нам необходимо найти самый левый (правый) аргумент. Если же функция не монотонна, то данный алгоритм не найдет искомый аргумент, либо найдет аргумент, но он не будет единственным. | * Необходимо отметить, то функция должна быть строго монотонна, если мы ищем конкретный корень и он единственный. Нестрого монотонна, если нам необходимо найти самый левый (правый) аргумент. Если же функция не монотонна, то данный алгоритм не найдет искомый аргумент, либо найдет аргумент, но он не будет единственным. |
Версия 07:39, 10 июня 2014
Вещественный двоичный поиск — алгоритм поиска аргумента для заданного значения монотонной вещественной функции.
Содержание
Формулировка задачи
Пусть нам задана монотонная функция. Необходимо найти значение аргумента
этой функции, в которой она принимает определенное значение .Решение задачи
Применим идею двоичного поиска. Выберем такие границы, где значение функции точно больше и точно меньше заданного значения. Выберем значение в середине этого отрезка. Если оно меньше, чем заданное, то сместим левую границу в середину отрезка. В противном случае сместим правую границу. Далее повторим процесс сужения границ. Встает вопрос, когда остановиться. Есть несколько способов сделать это.
Способы закончить поиск
Способы | Плюсы | Минусы | Оценка на число итераций |
---|---|---|---|
1) Окончание, когда рассматриваемый отрезок станет меньше заданного эпсилон (= | ).Заданная точность найденного значения. | Алгоритм может зациклиться. В компьютере мы работаем с конечным числом вещественных чисел, у которых есть точность. При больших значениях функции длина отрезка может никогда не уменьшиться до заданного значения. | В данном случае нам нужно рассмотреть | чисел => примерное число итераций .
2) Окончание, когда значение функции на концах отрезках различается менее, чем на заданное эпсилон (= | ).Значение функции от найденного значения имеет заданную точность. | а) Возможна большая погрешность, если функция будет очень медленно возрастать. б) Алгоритм может зациклиться. В компьютере мы работаем с конечным числом вещественных чисел, у которых есть точность. При быстром возрастании значений функции мы можем не найти такие границы, что значение на них различается менее, чем на заданное . |
Аналогичная с первым случаем логика, примерное число итераций | .
3) «Абсолютно точный поиск» Окончание, когда границы отрезка — два соседних по представлению значения в типе данных. Утверждается, что два числа — соседние, если середина их отрезка совпадает или с левой, или с правой границей. |
Максимально возможная точность найденного значения. | Возможно плохое поведение, если искомый аргумент равен нулю. | При работе с числами с плавающей точкой количество итераций зависит от плотности чисел на данном отрезке. При работе с числами фиксированной точности (= | ) количество итераций аналогично первому и второму случаю равно .
4) «Итеративный способ» Выполнение конечного числа итераций. |
У способа фиксированная погрешность. | Довольно плохая точность, если границы отрезка находятся на большом расстоянии. | Выполняется заданное количество итераций. |
Выбор границы отрезка для поиска
Для начала найдем правую границу. Выберем произвольную положительную точку (например
). Будем удваивать ее до тех пор, пока значение функции в этой точке меньше заданного. Для того, чтобы найти левую границу выберем произвольную отрицательную точку (например ). Будем удваивать ее до тех пор, пока значение в ней будет больше заданного значения.Псевдокод
findLeft(c): x = -1 while f(x) > c x = x * 2 return x
findRight(c): x = 1 while f(x) < c x = x * 2 return x
binSearch(c): left = findLeft(с) right = findRight(с) while left < right - eps //Здесь можно использовать другое условие выхода mid = (left + right) / 2 if f(mid) == c //** return mid //** else if f(mid) < c left = mid else right = mid return l
Примеры использования
- Классической задачей на вещественный двоичный поиск является задача поиска корня -ой степени из числа : . При нижней границей для поиска будет , а верхней — .
- Если функция нестрого монотонна, то, убрав из приведенного выше алгоритма строки, отмеченные , мы получим алгоритм, который будет находить такой, что и .
Замечания
- Необходимо отметить, то функция должна быть строго монотонна, если мы ищем конкретный корень и он единственный. Нестрого монотонна, если нам необходимо найти самый левый (правый) аргумент. Если же функция не монотонна, то данный алгоритм не найдет искомый аргумент, либо найдет аргумент, но он не будет единственным.
- Важным отличием от целочисленного поиска является то, что мы передвигаем границу ровно в середину отрезка ( ), а не со смещением внутрь отрезка ( ).