Методы генерации случайного сочетания — различия между версиями
Shersh (обсуждение | вклад) м (→Оценка временной сложности) |
м (rollbackEdits.php mass rollback) |
(не показана 1 промежуточная версия 1 участника) | |
(нет различий)
|
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.
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