Методы получения случайных комбинаторных объектов — различия между версиями
Cczy (обсуждение | вклад) |
Cczy (обсуждение | вклад) (→Разбиение на k подмножеств) |
||
Строка 72: | Строка 72: | ||
=== Разбиение на <tex> k </tex> подмножеств === | === Разбиение на <tex> k </tex> подмножеств === | ||
Рассмотрим множество первых <tex> n </tex> натуральных чисел: <tex> N_n = \{1, 2, ..., n\} </tex>. Необходимо разбить его на <tex> k </tex> непустых подмножеств <tex> \{B_1, B_2, ..., B_k\} </tex> с равным распределением вероятности. | Рассмотрим множество первых <tex> n </tex> натуральных чисел: <tex> N_n = \{1, 2, ..., n\} </tex>. Необходимо разбить его на <tex> k </tex> непустых подмножеств <tex> \{B_1, B_2, ..., B_k\} </tex> с равным распределением вероятности. | ||
− | Будем строить разбиение таким образом, чтобы в результате подмножества <tex> \{B_1, B_2, ..., B_k\} </tex> оказались отсортированы в лексикографическом порядке(т.е. чтобы для любых <tex> 1 <= i < j <= k </tex> наименьший элемент <tex> B_i </tex> был меньше наименьшего элемента <tex> B_i </tex>). | + | Будем строить разбиение таким образом, чтобы в результате подмножества <tex> \{B_1, B_2, ..., B_k\} </tex> оказались отсортированы в лексикографическом порядке (т.е. чтобы для любых <tex> 1 <= i < j <= k </tex> наименьший элемент <tex> B_i </tex> был меньше наименьшего элемента <tex> B_i </tex>). |
Версия 15:47, 8 декабря 2018
Содержание
Описание алгоритма
Задача: |
Необходимо сгенерировать случайный комбинаторный объект размера | с равномерным распределением вероятности, если в наличии есть функция для генерации случайного числа в заданном интервале.
Пусть
- 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
: . Будем выбирать элемент из множества всех возможных так, чтобы вероятность выбора элемнта , была пропорциональна числу комбинторных обьектов размера с префиксом . Для этого разобъем отрезок натуральных чисел . где - число различных комбинаторных объектов с текущим префиксом, на диапазонов так, чтобы размер диапазаоны был равен числу объектов с префиксом . С помощью функция для генерации случайного числа получим число в интервале и добавим к префиксу элемент соответствующий диапазону отрезка в которм находится полученное число.object randomObject(n: int, k: int): //— размер комбинторного объекта, — 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 // — множество всех возможных элементов. r = r - number(prefix + B[j]) // если не попало в текщий диапазон — перейдем к следующему. else prefix[i] = b[j] break return prefix
Сложность алгоритма —
. 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
равна , где - число различных комбинаторных данного типа длины , а - число различных комбинаторных обьектов с таким префиксом.- Любой комбинаторный объеут имеет пустой перфикс, следовательно . Вероятность получить любой префикс длины равна , что равно .
- Пусть вероятность получить префикс длины равна
- Тогда вероятность получить из любой префикс длины равна , что равно
Битовые вектора
Рассмотрим алгоритм получения случайного битового вектора. В битовом векторе может находиться только два типа элементов:
и , следовательно . Заметим что для любого префикса длины число возможных комбинаторных объектов одинаково и равно, следовательно на каждом шаге алгоритма небходмо выбирать с равной вероятностью илиvector<int> randomBitVector(n: int): //
— размер битового вектора.
for i = 1 to n
r = random(0, 1)
v[i] = r
return prefix
Сложность алгоритма —
, так как в случае двоичных векторов постоянно и равно .Правильные скобочные последовательности
Рассмотрим алгоритм получения случайной правильной скобочной последовательности. Правильная скобочная пследовательность состоит из двух типов элементов: открывающей и закрывающей скобок, следовательно
.Рассмотрим "полуправильные" скобочные последовательности т.е. такие что всякой закрывающей скобке соответствует парная открывающая, но не все открытые скобки закрыты. Такую последовтеьность можно охарактеризовать двумя числами:
— длина скобочной последовательности и — баланс (т.е. разность между количеством открывающих и закрывающих скобок). Заметим что любой префикс правильной скобочной последовательности является "полупраильной" скобочной последовательностью, и что для любого префикса длины число различных ПСП длины равно числу "полуправильных" скобочных последовательностей длины с таким же балансом как у .Научимся считать
— число последовательностей длины и баланса ). Если , то ответ понятен сразу: , все остальные . Пусть теперь , тогда переберём, чему мог быть равен последний символ этой последовательности. Если он был равен , то до этого символа мы находились в состоянии . Если он был равен , то предыдущим было состояние . Таким образом, получаем формулу:
(считается, что все значения
при отрицательном равны нулю). Этот преподсчет можно выполнить за .Будем строить префикс следующим образом: на каждом шаге интервал случайных чисел
(где ) , будет разбиваться на два диапазона размерами и , и к префиксу будет прибавляться или если случайное число попало в первый или второй диапазон соответственно.string randomObject(n: int): //
— длина скобочной последовательности.
b = 0
l = 0
for i = 1 to n
s = number[n - l][b]
r = random(1, s)
if number[n - l - 1][b + 1] >= r
l = l + 1
b = b + 1
result = result + '('
else
l = l + 1
b = b - 1
result = result + ')'
return result
Итоговая сложность алгоритма —
на преподсчет.Разбиения на множества
Разбиение на подмножеств
Рассмотрим множество первых
натуральных чисел: . Необходимо разбить его на непустых подмножеств с равным распределением вероятности. Будем строить разбиение таким образом, чтобы в результате подмножества оказались отсортированы в лексикографическом порядке (т.е. чтобы для любых наименьший элемент был меньше наименьшего элемента ).