Методы получения случайных комбинаторных объектов — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Битовые вектора)
Строка 22: Строка 22:
  
 
== Битовые вектора ==
 
== Битовые вектора ==
Рассмотрим алгоритм получения случайного битового вектора. В битовом векторе может находиться только два типа элементов: <tex> 0 </tex> и <tex> 1 </tex>, следовательно <tex> k = 2 </tex>. Заметим что для любого префикса длины <tex> l </tex> число возможных комбинаторных объектов одинаково и равно, следовательно на каждм шаге алгоритма небходмо выбирать с равной вероятностью один из двух элементов.
+
Рассмотрим алгоритм получения случайного битового вектора. В битовом векторе может находиться только два типа элементов: <tex> 0 </tex> и <tex> 1 </tex>, следовательно <tex> k = 2 </tex>. Заметим что для любого префикса длины <tex> l </tex> число возможных комбинаторных объектов одинаково и равно, следовательно на каждм шаге алгоритма небходмо выбирать с равной вероятностью <tex> 0 </tex> или <tex> 1 </tex>
 +
 
 +
'''vector<int>''' randomBitVector(n: '''int'''): <font color = green> // <tex> n </tex> {{---}} размер битового вектора.</font>
 +
  '''for''' i = 1 '''to''' n                             
 +
    r = random(0, 1)
 +
    v[i] = r
 +
  '''return''' prefix
 +
 
 +
Сложность алгоритма {{---}} <tex>O(n) </tex>, так как в случае двоичных векторов <tex> k </tex> постоянно и равно <tex> 2 </tex>.

Версия 23:48, 7 декабря 2018

Описание алгоритма

Задача:
Необходимо сгенерировать случайный комбинаторный объект размера [math] n [/math] с равномерным распределением вероятности, если в наличии есть функция для генерации случайного числа в заданном интервале.

Пусть [math] B = \{b_1, b_2 ..., b_k\} [/math] - множество различных элементов, которые могут находиться в данном комбинаторном объекте.

Будем получать элементы по порядку: сначала определим, какой элемент будет стоять на первом месте, потом на втором и так далее. Считаем, что мы построили префикс длинны [math] i [/math] : [math] P = \{a_1, a_2, \ldots, a_i\} [/math]. Будем выбирать элемент [math] a_{i+1} [/math] из множества всех возможных так, чтобы вероятность выбора элемнта [math] b \in B [/math], была пропорциональна числу комбинторных обьектов размера [math] n [/math] с префиксом [math] P + b [/math]. Для этого разобъем отрезок натуральных чисел [math] [1, s] [/math]. где [math] s [/math] - число различных комбинаторных объектов с текущим префиксом, на [math] k [/math] диапазонов так, чтобы размер диапазаоны [math] d_j [/math] был равен числу объектов с префиксом [math] P + b_j [/math]. С помощью функция для генерации случайного числа получим число [math] r [/math] в интервале [math] [1, s] [/math] и добавим к префиксу [math] I [/math] элемент [math] b_j [/math] соответствующий диапазону отрезка в которм находится полученное число.

object randomObject(n: int, k: int):  // [math] n [/math] — размер комбинторного объекта, [math] k [/math] — число различных элемнтов.
  for i = 1 to n                               
    s = number(prefix)  // число комбинаторных объектов с текущим префиксом. 
    r = random(1, s)
    for j = 1 to k  
      if number(prefix + B[j]) < r  // [math] B [/math] — множество всех возможных элементов. 
        r = r - number(prefix + B[j])  // если [math] r [/math] не попало в текщий диапазон — перейдем к следующему.
      else 
        prefix[i] = b[j]
        break
  return prefix

Сложность алгоритма — [math]O(nk) [/math]. Количества комбинаторных объектов с заданными префиксами считаются известными, и их подсчет в сложности не учитывается. Стоит отметить, что подсчет количества комбинаторных объектов с заданным префиксом зачастую является задачей с достаточно большой вычислительной сложностью.

Битовые вектора

Рассмотрим алгоритм получения случайного битового вектора. В битовом векторе может находиться только два типа элементов: [math] 0 [/math] и [math] 1 [/math], следовательно [math] k = 2 [/math]. Заметим что для любого префикса длины [math] l [/math] число возможных комбинаторных объектов одинаково и равно, следовательно на каждм шаге алгоритма небходмо выбирать с равной вероятностью [math] 0 [/math] или [math] 1 [/math]

vector<int> randomBitVector(n: int): // [math] n [/math] — размер битового вектора.

  for i = 1 to n                               
    r = random(0, 1)
    v[i] = r
  return prefix

Сложность алгоритма — [math]O(n) [/math], так как в случае двоичных векторов [math] k [/math] постоянно и равно [math] 2 [/math].