Вещественный двоичный поиск — различия между версиями
|  (→Псевдокод) |  (→Псевдокод) | ||
| Строка 27: | Строка 27: | ||
| == Псевдокод == | == Псевдокод == | ||
| <code> | <code> | ||
| − | '''findLeft'''(c):   | + |  '''findLeft'''(c):   | 
| − | + |      x = -1 | |
| − | + |      '''while''' f(x) > c   | |
| − | + |          x = x * 2 | |
| − | + |      '''return''' x   | |
| </code> | </code> | ||
| <code> | <code> | ||
| − | '''findRight'''(c): | + |  '''findRight'''(c): | 
| − | + |      x = 1 | |
| − | + |      '''while''' f(x) < c | |
| − | + |          x = x * 2 | |
| − | + |      '''return''' x | |
| </code> | </code> | ||
| <code> | <code> | ||
| − | '''binSearch'''(c): | + |  '''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 | |
| </code> | </code> | ||
Версия 08:03, 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 ().

