Методы генерации случайного сочетания — различия между версиями
Daniil (обсуждение | вклад) (→Решение за время O(n)) |
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
||
(не показано 77 промежуточных версий 4 участников) | |||
Строка 1: | Строка 1: | ||
− | + | {{Задача | |
+ | |definition = | ||
Необходимо сгенерировать случайное сочетание из <tex> n </tex> элементов по <tex> k </tex> с равномерным распределением вероятности, если есть в наличии функция для генерации случайного числа в заданном интервале. | Необходимо сгенерировать случайное сочетание из <tex> n </tex> элементов по <tex> k </tex> с равномерным распределением вероятности, если есть в наличии функция для генерации случайного числа в заданном интервале. | ||
+ | }} | ||
− | == | + | ==Наивное решение== |
− | Пусть <tex>S</tex> — множество из n элементов, тогда для генерации случайного сочетания сделаем следующее: | + | Пусть <tex>S</tex> — множество из <tex>n</tex> элементов, тогда для генерации случайного сочетания сделаем следующее: |
− | * Выберем | + | * '''Шаг 1.''' Запишем в массив <tex>C</tex> числа от <tex>1</tex> до <tex>k</tex>, |
− | * | + | * '''Шаг 2.''' Выберем случайный номер сочетания <tex>r</tex>, |
− | * | + | * '''Шаг 3.''' Применим алгоритм [[Получение следующего объекта|получение следующего сочетания]] <tex>r - 1</tex> раз к массиву <tex>C</tex>, |
+ | * '''Шаг 4.''' В <tex>C</tex> хранятся номера позиции из <tex>S</tex> входящих в случайное сочетание, запишем в <tex>C</tex> эти элементы. | ||
+ | ===Псевдокод=== | ||
+ | *<tex>\mathtt{arrayOfElements}</tex> — массив, в котором находятся все элементы множества <tex>\mathtt{S}</tex>. | ||
+ | <code> | ||
+ | '''int[]''' randomCombination('''int[]''' arrayOfElements, '''int''' n, '''int''' k): | ||
+ | '''for''' i = 1 '''to''' k | ||
+ | C[i] = i | ||
+ | r = random(1, n! / (k!(n - k)!)) <font color=darkgreen> //random(1, i) генерирует случайное целое число в интервале [1..i]</font color=darkgreen> | ||
+ | '''for''' i = 1 '''to''' r - 1 | ||
+ | nextCombination(C, n, k) <font color=darkgreen> //nextCombination(C, n, k) генерирует следующие сочетание</font color=darkgreen> | ||
+ | '''for''' i = 1 '''to''' k | ||
+ | C[i] = arrayOfElements[C[i]] | ||
+ | '''return''' C | ||
+ | </code> | ||
− | + | Сложность алгоритма — <tex dpi="150">O({n! \over k!(n - k)!} \cdot n)</tex>. | |
− | == | + | ==Решение за время <tex>O(nk)</tex>== |
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | |||
− | + | Пусть <tex>S</tex> — множество из <tex>n</tex> элементов, тогда для генерации случайного сочетания сделаем следующее: | |
+ | * '''Шаг 1.''' Выберем в множестве случайный элемент, | ||
+ | * '''Шаг 2.''' Добавим его в сочетание, | ||
+ | * '''Шаг 3.''' Удалим элемент из множества. | ||
− | + | Эту процедуру необходимо повторить <tex>k</tex> раз. | |
+ | ===Псевдокод=== | ||
+ | *<tex>\mathtt{arrayOfElements}</tex> — массив, в котором находятся все элементы множества <tex>\mathtt{S}</tex>, | ||
+ | *<tex>\mathtt{exist}</tex> — такой массив, что если <tex>\mathtt{exist[i] == 1}</tex>, то <tex>\mathtt{i}</tex> элемент присутствует в множестве <tex>\mathtt{S}</tex>, | ||
+ | <code> | ||
+ | '''int[]''' randomCombination('''int[]''' arrayOfElements, '''int''' n, '''int''' k): | ||
+ | '''for''' i = 1 '''to''' k | ||
+ | r = random(1, (n - i + 1)) | ||
+ | cur = 0 | ||
+ | '''for''' j = 1 '''to''' n | ||
+ | '''if''' exist[j] | ||
+ | cur = cur + 1 | ||
+ | '''if''' cur == r | ||
+ | res[i] = arrayOfElements[j] | ||
+ | exist[j] = false | ||
+ | sort(res) | ||
+ | '''return''' res | ||
+ | </code> | ||
===Доказательство корректности алгоритма=== | ===Доказательство корректности алгоритма=== | ||
− | На первом шаге мы выбираем один элемент из <tex>n</tex>, на втором из <tex>n - 1</tex> | + | На первом шаге мы выбираем один элемент из <tex>n</tex>, на втором из <tex>n - 1</tex> <tex>\dots</tex> на <tex>k</tex>-ом из <tex>n - k + 1</tex>. Тогда общее число исходов получится <tex>n \times (n - 1) \times \dots \times (n - k + 1)</tex>. Это эквивалентно <tex dpi="180">{n! \over (n - k)!}</tex>. Однако заметим, что на этом шаге у нас получаются лишь размещения из <tex>n</tex> по <tex>k</tex>. Но все эти размещения можно сопоставить одному сочетанию, отсортировав их. И так как размещения равновероятны, и каждому сочетанию сопоставлено ровно <tex>k!</tex> размещений, то сочетания тоже генерируются равновероятно. |
− | ==Решение за время | + | ==Решение за время <tex>O(n)</tex>== |
− | |||
− | |||
+ | Для более быстрого решения данной задачи воспользуемся следующим алгоритмом: пусть задан для определенности массив <tex>a</tex> размера <tex>n</tex>, состоящий из <tex>k</tex> единиц и <tex>n - k</tex> нулей. Применим к нему [[Метод генерации случайной перестановки, алгоритм Фишера-Йетса|алгоритм генерации случайной перестановки]]. Тогда все элементы <tex>i</tex>, для которых <tex>a[i] = 1</tex>, включим в сочетание. | ||
===Псевдокод=== | ===Псевдокод=== | ||
− | + | *<tex>\mathtt{arrayOfElements}</tex> — массив, в котором находятся все элементы множества <tex>\mathtt{S}</tex>, | |
+ | *<tex>\mathtt{randomShuffle()}</tex> — функция генерации случайной перестановки. | ||
<code> | <code> | ||
− | randomCombination(arrayOfElements, n, k) | + | '''int[]''' randomCombination('''int[]''' arrayOfElements, '''int''' n, '''int''' k): |
− | for i = 1 to n | + | '''for''' i = 1 '''to''' n |
− | if i <= k | + | '''if''' i <= k |
− | a[i] = 1 | + | a[i] = 1 |
− | else | + | '''else''' |
− | a[i] = 0 | + | a[i] = 0 |
− | + | randomShuffle(a) <font color=darkgreen> //randomShuffle() — функция генерации случайной перестановки</font color=darkgreen> | |
− | for i = 1 to n | + | '''for''' i = 1 '''to''' n |
− | if a[i] == 1 | + | '''if''' a[i] == 1 |
− | ans.push(arrayOfElement[i]) | + | ans.push(arrayOfElement[i]) |
− | return ans | + | '''return''' ans |
</code> | </code> | ||
===Доказательство корректности алгоритма=== | ===Доказательство корректности алгоритма=== | ||
− | Заметим, что всего перестановок <tex>n!</tex>, но так как наш массив состоит только из 0 и 1, то перестановка только 0 или только 1 ничего в нем не меняет. Заметим, что число перестановок нулей равно <tex>(n - k)!</tex>, единиц — <tex>k!</tex>. Следовательно, всего уникальных перестановок — <tex dpi = "180">{n! \over k!(n - k)!}</tex>. Все они равновероятны, так как была сгенерирована случайная перестановка, а каждой уникальной перестановке сопоставлено ровно <tex>k!(n - k)!</tex> перестановок. Но <tex dpi="180">{n! \over k!(n - k)!}</tex> — число сочетаний из <tex>n</tex> по <tex>k</tex>. То есть каждому сочетанию сопоставляется одна уникальная перестановка. Следовательно, генерация сочетания происходит также равновероятно. | + | Заметим, что всего перестановок <tex>n!</tex>, но так как наш массив состоит только из <tex>0</tex> и <tex>1</tex>, то перестановка только <tex>0</tex> или только <tex>1</tex> ничего в нем не меняет. Заметим, что число перестановок нулей равно <tex>(n - k)!</tex>, единиц — <tex>k!</tex>. Следовательно, всего уникальных перестановок — <tex dpi = "180">{n! \over k!(n - k)!}</tex>. Все они равновероятны, так как была сгенерирована случайная перестановка, а каждой уникальной перестановке сопоставлено ровно <tex>k!(n - k)!</tex> перестановок. Но <tex dpi="180">{n! \over k!(n - k)!}</tex> — число сочетаний из <tex>n</tex> по <tex>k</tex>. То есть каждому сочетанию сопоставляется одна уникальная перестановка. Следовательно, генерация сочетания происходит также равновероятно. |
===Оценка временной сложности=== | ===Оценка временной сложности=== | ||
− | Алгоритм состоит из | + | Алгоритм состоит из двух невложенных циклов по <tex>n</tex> итераций каждый и функции генерации случайной перестановки <tex>\mathrm{randomShuffle()}</tex>, работающей за <tex>O(n)</tex> по алгоритму [[Метод генерации случайной перестановки, алгоритм Фишера-Йетса|Фишера—Йетcа]]. Следовательно, сложность и всего алгоритма <tex>O(n)</tex> |
== См. также == | == См. также == | ||
− | *[[ | + | *[[Получение номера по объекту|Получение номера по объекту]] |
+ | *[[Генерация комбинаторных объектов в лексикографическом порядке]] | ||
− | == Источники == | + | == Источники информации == |
− | *[http://www.rsdn.ru/article/alg/Combine.xml | + | *[http://www.rsdn.ru/article/alg/Combine.xml Герасимов В. А. — Генерация случайных сочетаний. Генерация сочетания по его порядковому номеру] |
[[Категория: Дискретная математика и алгоритмы]] | [[Категория: Дискретная математика и алгоритмы]] | ||
[[Категория: Комбинаторика]] | [[Категория: Комбинаторика]] |
Текущая версия на 19:35, 4 сентября 2022
Задача: |
Необходимо сгенерировать случайное сочетание из | элементов по с равномерным распределением вероятности, если есть в наличии функция для генерации случайного числа в заданном интервале.
Содержание
Наивное решение
Пусть
— множество из элементов, тогда для генерации случайного сочетания сделаем следующее:- Шаг 1. Запишем в массив числа от до ,
- Шаг 2. Выберем случайный номер сочетания ,
- Шаг 3. Применим алгоритм получение следующего сочетания раз к массиву ,
- Шаг 4. В хранятся номера позиции из входящих в случайное сочетание, запишем в эти элементы.
Псевдокод
- — массив, в котором находятся все элементы множества .
int[] randomCombination(int[] arrayOfElements, int n, int k): for i = 1 to k C[i] = i r = random(1, n! / (k!(n - k)!)) //random(1, i) генерирует случайное целое число в интервале [1..i] for i = 1 to r - 1 nextCombination(C, n, k) //nextCombination(C, n, k) генерирует следующие сочетание for i = 1 to k C[i] = arrayOfElements[C[i]] return C
Сложность алгоритма —
.Решение за время
Пусть
— множество из элементов, тогда для генерации случайного сочетания сделаем следующее:- Шаг 1. Выберем в множестве случайный элемент,
- Шаг 2. Добавим его в сочетание,
- Шаг 3. Удалим элемент из множества.
Эту процедуру необходимо повторить
раз.Псевдокод
- — массив, в котором находятся все элементы множества ,
- — такой массив, что если , то элемент присутствует в множестве ,
int[] randomCombination(int[] arrayOfElements, int n, int k): for i = 1 to k r = random(1, (n - i + 1)) cur = 0 for j = 1 to n if exist[j] cur = cur + 1 if cur == r res[i] = arrayOfElements[j] exist[j] = false sort(res) return res
Доказательство корректности алгоритма
На первом шаге мы выбираем один элемент из
, на втором из на -ом из . Тогда общее число исходов получится . Это эквивалентно . Однако заметим, что на этом шаге у нас получаются лишь размещения из по . Но все эти размещения можно сопоставить одному сочетанию, отсортировав их. И так как размещения равновероятны, и каждому сочетанию сопоставлено ровно размещений, то сочетания тоже генерируются равновероятно.Решение за время
Для более быстрого решения данной задачи воспользуемся следующим алгоритмом: пусть задан для определенности массив алгоритм генерации случайной перестановки. Тогда все элементы , для которых , включим в сочетание.
размера , состоящий из единиц и нулей. Применим к немуПсевдокод
- — массив, в котором находятся все элементы множества ,
- — функция генерации случайной перестановки.
int[] randomCombination(int[] arrayOfElements, int n, int k): for i = 1 to n if i <= k a[i] = 1 else a[i] = 0 randomShuffle(a) //randomShuffle() — функция генерации случайной перестановки for i = 1 to n if a[i] == 1 ans.push(arrayOfElement[i]) return ans
Доказательство корректности алгоритма
Заметим, что всего перестановок
, но так как наш массив состоит только из и , то перестановка только или только ничего в нем не меняет. Заметим, что число перестановок нулей равно , единиц — . Следовательно, всего уникальных перестановок — . Все они равновероятны, так как была сгенерирована случайная перестановка, а каждой уникальной перестановке сопоставлено ровно перестановок. Но — число сочетаний из по . То есть каждому сочетанию сопоставляется одна уникальная перестановка. Следовательно, генерация сочетания происходит также равновероятно.Оценка временной сложности
Алгоритм состоит из двух невложенных циклов по Фишера—Йетcа. Следовательно, сложность и всего алгоритма
итераций каждый и функции генерации случайной перестановки , работающей за по алгоритму