Методы получения случайных комбинаторных объектов

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] P [/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.

Доказательство корректности

Докажем по индукции, что вероятность получить любой перфикс [math] P [/math] равна [math] C(n)\over{S(P)} [/math], где [math] C(n) [/math] - число различных комбинаторных данного типа длины [math] n [/math], а [math] S(P) [/math] - число различных комбинаторных обьектов с таким префиксом.

• Любой комбинаторный объеут имеет пустой перфикс, следовательно [math] S(\varnothing)=C(n) [/math]. Вероятность получить любой префикс [math] P [/math] длины [math] 1 [/math] равна [math] S(\varnothing)\over{S(P)} [/math], что равно [math] C(n)\over{S(P)} [/math].
• Пусть вероятность получить префикс [math] P [/math] длины [math] l [/math] равна [math] C(n)\over{S(P)} [/math]
• Тогда вероятность получить из [math] P [/math] любой префикс [math] P' [/math] длины [math] l+1 [/math] равна [math] C(n)\over{S(P)} [/math][math]\cdot[/math][math] S(P)\over{S(P')} [/math] , что равно [math] C(n)\over{S(P)} [/math]

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].