多数问题求解之蒙特卡洛与分治法

news2024/11/20 13:40:15

多数问题(Majority Problem)是一个有多种求解方法的经典问题,其问题定义如下:

给定一个大小为 n n n的数组,找出其中出现次数超过 n / 2 n/2 n/2的元素

例如:当输入数组为 [ 5 , 3 , 5 , 2 , 3 , 5 , 5 ] [5, 3, 5, 2, 3, 5, 5] [5,3,5,2,3,5,5],则 5 5 5是多数(majority)。

本文将介绍该问题的多种求解方法,重点介绍蒙特卡洛与分治法2种。

1. 解决思路

面对一个未知的算法问题,我们最开始很自然地会使用简单粗暴的方法。

1.1 暴力解法

暴力解法就是遍历整个数组,依次判断每个元素是否是多数。其伪代码如下:

Majority(A[1, n])
for(i = 1 to n)
	cnt = 1
	for(j = 1 to n)
		if (i != j and A[i]==A[j])
			cnt++
	end
	if (cnt > n/2) 
		return "A[i] is the majortiy"
 end
 return "No majority"

暴力算法的缺点就是费时间,时间复杂度为 O ( n 2 ) O(n^2) O(n2)。那有什么办法能少一些遍历的时间代价呢?哈希表就是一种用空间换时间的方法。

1.2 哈希表

上面的暴力解法中,我们在循环遍历中更新元素出现的次数,然后再判断是否是多数。可以改为只遍历数组一次,用哈希表记录每个元素出现的次数,然后再遍历哈希表找到出现次数最大的元素,判断其出现次数是否超过 n / 2 n/2 n/2

这样时间复杂度降为了 O ( n ) O(n) O(n),空间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)。时间复杂度还能更优化一点吗?下面让我们来看下分治法的求解思路。

1.3 分治法

我们把原始数组分为两半:在前一半子数组中,找到多数 A A A;在后一半子数组中,找到多数 B B B。那么原始数组的多数一定在 A A A B B B之间,当二者相等时,原始数组的多数就已经找到了;当二者不等时,比较 A A A B B B出现的次数哪个大于 n / 2 n/2 n/2即可。

算法的时间复杂度 T ( n ) = T ( n / 2 ) + 2 n = O ( n log ⁡ n ) T(n)=T(n/2)+2n=O(n\log{n}) T(n)=T(n/2)+2n=O(nlogn)。具体的C语言代码实现可参见第2节。

1.4 蒙特卡洛法

蒙特卡罗(Monte Carlo)算法是一种随机算法,在一般情况下可以保证对问题的所有实例都以高概率给出正确解,但是通常无法判定一个具体解是否正确。

在多数问题中,蒙特卡洛法的思想是随机从数组中选择一个元素,判断是否是多数。如果不是多数的话,再随机选择一个。在存在多数的情况下,因为随机选择到多数的概率超过 1 2 \frac{1}{2} 21,算法找不到多数的概率小于 1 2 \frac{1}{2} 21

该算法的平均时间复杂度为 O ( n ) O(n) O(n)

2. 代码

以下C语言代码依次实现了Monte Carlo以及分治法求解多数问题,并比较了两种算法的运行时间。

  1. 首先用户需输入测试数据的文件路径,按下回车键。
  2. 然后进入Monte Carlo模式需输入重复的次数。
  3. 待用户输入完成,按下回车键后,对Monte Carlo算法求解多数问题计时开始,直至输出多数问题的结果计时结束,打印输出运行时间(ms)。
  4. Monte Carlo结束后直接进入分治法求解,开始计时,直至分治法输出多数问题的结果计时结束,打印输出运行时间(ms)。
#include <iostream>
#include <cstdlib>
#include <ctime>
#include <windows.h> 

using namespace std;

const int N = 2000000;        //定义数组的最大长度 

int a[N];

bool majorityMC_once(int a[], int len, int *result) { //对长度为len的数组a[]进行一次蒙特卡洛寻找多数 
	int rnd = rand() % len;  //生成[0, len-1)的一个随机下标 
	int x = a[rnd];
	int count = 0;           //记录 x 在数组a[]中出现的次数 
	for (int i = 0; i < len; i++) { 
		if (a[i] == x) {
			count++;
		}
	}
	if (count > (len / 2)) { //若 x 出现次数超过数组长度的一半,则一次蒙特卡洛找到多数,返回true 
		*result = x;         //将找到的多数的值传给result 
		return true;
	} 
	else {                   //否则,一次蒙特卡洛未找到多数,返回false 
		return false;
	}
}

bool majorityMC_k_times(int a[], int len, int *result, int k) { //k次蒙特卡洛 
	for (int i = 1; i <= k; i++) {
		if(majorityMC_once(a, len, result)) { //只要有一次蒙特卡洛找到多数,则返回true              
			return true;
		}
	} 
	return false;                             //k次蒙特卡洛均未找到多数,则返回false 
}

bool majorityDC(int a[], int start, int end, int *result) { //分治法求解多数问题,数组下标区间为[start, end] 
	if (start == end) {
		*result = a[end];
		return true;
	}
	else {
		int m1, m2;
		majorityDC(a, start, (start + end) / 2, &m1);    //m1为前半区间[start, (start + end) / 2]的多数 
		majorityDC(a, (start + end) / 2 + 1, end, &m2);  //m2为后半区间[(start + end) / 2 + 1, end]的多数 
		int count1 = 0, count2 = 0;
		for (int i = start; i <= end; i++) {
			if (a[i] == m1) {     //count1记录m1在数组a[]中出现的次数 
				count1++;
			}
			if (a[i] == m2) {     //count2记录m2在数组a[]中出现的次数 
				count2++;
			}
		}
		if (count1 > ((end - start + 1) / 2)) { //m1在数组a[]中出现的次数大于数组长度的一半,则m1为多数 
			*result = m1;
			return true;
		} 
		else if (count2 > ((end - start + 1) / 2)) { //m2在数组a[]中出现的次数大于数组长度的一半,则m2为多数 
			*result = m2;
			return true;
		}
		else {  
			return false;         //m1, m2均不是多数,则数组a[]的多数不存在
		}
	}
}

int main() {
	srand(time(NULL));  //设置时间函数time(NULL)为随机数种子 
	char s[100];
	cout << "请输入测试数据文件路径:" << endl;
	cin >> s; 
	FILE *fp;
	fp = fopen(s, "r");
	if (fp == NULL) {
		cout << "Can not open the file!" << endl;
		exit(0);
	}
	int i = 0;
	while (fscanf(fp, "%d\n", &a[i]) != EOF) {  //读取文件中的数据到数组a[]中 
		i++;
	}
	fclose(fp); 
	cout << "********************** Monte Carlo *********************" << endl;
	int k;
	cout << "请输入 Monte Carlo 重复的次数: ";
	cin >> k;
	LARGE_INTEGER nFreq;
	LARGE_INTEGER nBeginTime;
	LARGE_INTEGER nEndTime;
	QueryPerformanceFrequency(&nFreq);
	QueryPerformanceCounter(&nBeginTime);  //Monte Carlo计时开始 
	int resultMC;
	if (majorityMC_k_times(a, i, &resultMC, k)) {
		cout << resultMC << " is the majority" << endl;
	} 
	else {
		cout << "Can not find the majority!" << endl;
	}
	QueryPerformanceCounter(&nEndTime);  //Monte Carlo计时结束 
	double time = (double)(nEndTime.QuadPart - nBeginTime.QuadPart) / nFreq.QuadPart * 1000;
	cout << "Running time: " << time << "ms" << endl;
	cout << endl;
	cout << "****************** Divide and Conquer ******************" << endl;
	QueryPerformanceFrequency(&nFreq);
	QueryPerformanceCounter(&nBeginTime);  //分治法计时开始 
	int resultDC;
	if (majorityDC(a, 0, i - 1, &resultDC)) {
		cout << resultDC << " is the majority" << endl;
	} 
	else {
		cout << "Can not find the majority!" << endl;
	}
	QueryPerformanceCounter(&nEndTime);    //分治法计时结束 
	time = (double)(nEndTime.QuadPart - nBeginTime.QuadPart) / nFreq.QuadPart * 1000;
	cout << "Running time: " << time << "ms" << endl;
	return 0;
}

3. 运行结果

基于测试数据,求解得到如下结果:

  • dataset1.txt:none
  • dataset2.txt:991
  • data_1015.txt:none
  • data_1015l.txt:none

多次运行程序发现,在多数问题有解时,采用Monte Carlo算法求解效率普遍比分治法高,但是在Monte Carlo算法重复次数较少时,它在实际中并不总是返回正确结果。如测试数据为dataset2.txt,Monte Carlo重复1次时,可能会找不到多数问题的解,如下图。

在这里插入图片描述

其他运行示例:

(1)dataset1.txt,Monte Carlo重复次数1000:

在这里插入图片描述

(2)dataset2.txt,Monte Carlo重复次数20:

在这里插入图片描述

(3)data_1015.txt,Monte Carlo重复次数1000:

在这里插入图片描述

(4)data_1015l.txt,重复次数1000:

在这里插入图片描述

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.coloradmin.cn/o/1514144.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

相关文章

JavaEE:网络编程

网络编程&#xff1a;通过代码完成基于网络的跨主机通信 跨主机通信方式&#xff1a; 1.TCP/IP网络 2.蓝牙通信 3.近场通信NFC 4.毫米波通信&#xff1a;功率高&#xff0c;带宽高&#xff0c;抗干扰能力差 其中TCP/IP网络是日常编程中最常涉及到的&#xff0c;最通用的跨主机通…

深度学习进阶:揭秘强化学习原理,实战应用全解析!

作为机器学习领域的一大分支&#xff0c;强化学习以其独特的学习方式吸引了众多研究者和实践者的目光。强化学习&#xff0c;顾名思义&#xff0c;是通过不断地强化与环境的交互来优化决策策略。在这个过程中&#xff0c;智能体通过试错&#xff0c;根据环境给出的奖励信号来调…

Linux:导出环境变量命令export

相关阅读 Linuxhttps://blog.csdn.net/weixin_45791458/category_12234591.html?spm1001.2014.3001.5482 Linux中的内建命令export命令用于创建一个环境变量&#xff0c;或将一个普通变量导出为环境变量&#xff0c;并且在这个过程中&#xff0c;可以给该环境变量赋值。 下面…

产品测试方案:视频接入平台并发性能测试方案和报告(即150路视频并发流媒体服务器模块的性能测试方案和报告)

目 录 一、测试目的&#xff1a; 二、测试方案&#xff1a; 2.1、测试思路 2.2、拓扑图 三、测试环境 3.1 服务器配置 3.2 网络摄像机列表 3.3 测试软件 四、测试流程 4.1 H.264并发测试&#xff1a; 4.1.1老版本srsout3.10并发测试 4.1.2 新版本srsout…

反无人机电子护栏:原理、算法及简单实现

随着无人机技术的快速发展&#xff0c;其在航拍、农业、物流等领域的应用日益广泛。然而&#xff0c;无人机的不规范使用也带来了安全隐患&#xff0c;如侵犯隐私、干扰航空秩序等。为了有效管理无人机&#xff0c;反无人机电子护栏技术应运而生。 目录 一、反无人机电子护栏…

代码随想录算法训练营Day46 ||leetCode 139.单词拆分 || 322. 零钱兑换 || 279.完全平方数

139.单词拆分 class Solution { public:bool wordBreak(string s, vector<string>& wordDict) {unordered_set<string> wordSet(wordDict.begin(), wordDict.end());vector<bool> dp(s.size() 1, false);dp[0] true;for (int i 1; i < s.size(); …

【Linux】-Linux下的软件商店yum工具介绍(linux和windows互传文件仅仅一个拖拽搞定!!!!)

目录 1.Linux 软件包管理器yum 1.1快速认识yum 1.2 yumz下载方式&#xff08;如何使用yum进行下载&#xff0c;注意下载一定要是root用户或者白名单用户&#xff08;可提权&#xff09;&#xff09; 1.2.1下载小工具rzsz 1.2.2 rzsz使用 1.2.2查看软件包 1.3软件的卸载 2.yum生…

Grapher教程—重建长江中下游降雨量时间变化序列

各位朋友好&#xff01;非常激动&#xff01;新学了一个科研绘图软件&#xff0c;它的大名叫“Grapher”&#xff0c;也许在科研界早已如雷贯耳&#xff0c;但在我这&#xff0c;还得是第一次遇见你&#xff01;来看看小编在老师的指导下鼓捣了三节课搞出来的图。 就问大家&…

6.Java并发编程—深入剖析Java Executors:探索创建线程的5种神奇方式

Executors快速创建线程池的方法 Java通过Executors 工厂提供了5种创建线程池的方法&#xff0c;具体方法如下 方法名描述newSingleThreadExecutor()创建一个单线程的线程池&#xff0c;该线程池中只有一个工作线程。所有任务按照提交的顺序依次执行&#xff0c;保证任务的顺序性…

Mybatis-Plus实现常规增删改操作

文章目录 3.1 MP实现插入操作3.1.1 BaseMapper定义操作方法3.1.2 代码测试 3.2 MP主键字段注解-TableId3.2.1 注解TableId介绍3.2.2 MP主键生成策略介绍3.2.3 MP常用主键生成策略3.2.4 雪花算法(了解) 3.3 普通列注解-TableField3.3.1 注解TableField作用3.3.2 代码示例 3.4.MP…

自适应差分进化算法(SaDE)和差分进化算法(DE)优化BP神经网络

自适应差分进化算法(SaDE)和差分进化算法(DE)优化BP神经网络 自适应差分进化算法(SaDE)和差分进化算法(DE)可以用于优化神经网络中的参数&#xff0c;包括神经网络的权重和偏置。在优化BP神经网络中&#xff0c;DE和SaDE可以帮助找到更好的权重和偏置的组合&#xff0c;以提高…

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的交通标志识别系统详解(深度学习模型+UI界面代码+训练数据集)

摘要&#xff1a;本篇博客详细介绍了利用深度学习构建交通标志识别系统的过程&#xff0c;并提供了完整的实现代码。该系统采用了先进的YOLOv8算法&#xff0c;并与YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本进行了性能评估对比&#xff0c;分析了性能指标如mAP、F1 Score等。文章深入探…

4、设计模式之建造者模式(Builder)

一、什么是建造者模式 建造者模式是一种创建型设计模式&#xff0c;也叫生成器模式。 定义&#xff1a;封装一个复杂对象构造过程&#xff0c;并允许按步骤构造。 解释&#xff1a;就是将复杂对象的创建过程拆分成多个简单对象的创建过程&#xff0c;并将这些简单对象组合起来…

吴恩达机器学习-可选实验室:逻辑回归,决策边界(Logistic Regression,Decision Boundary))

文章目录 目标数据集图数据逻辑回归模型复习逻辑回归和决策边界绘图决策边界恭喜 目标 在本实验中&#xff0c;你将:绘制逻辑回归模型的决策边界。这会让你更好地理解模型的预测。 import numpy as np %matplotlib widget import matplotlib.pyplot as plt from lab_utils_co…

Python逆向:pyc字节码转py文件

一、 工具准备 反编译工具&#xff1a;pycdc.exe 十六进制编辑器&#xff1a;010editor 二、字节码文件转换 在CTF中&#xff0c;有时候会得到一串十六进制文件&#xff0c;通过010editor使用查看后&#xff0c;怀疑可能是python的字节码文件。 三、逆向反编译 将010editor得到…

【网络工程师进阶之路】BFD技术

个人名片&#xff1a;&#x1faaa; &#x1f43c;作者简介&#xff1a;一名大三在校生&#xff0c;喜欢AI编程&#x1f38b; &#x1f43b;‍❄️个人主页&#x1f947;&#xff1a;落798. &#x1f43c;个人WeChat&#xff1a;hmmwx53 &#x1f54a;️系列专栏&#xff1a;&a…

第十四届蓝桥杯蜗牛

蜗牛 线性dp 目录 蜗牛 线性dp 先求到达竹竿底部的状态转移方程 求蜗牛到达第i根竹竿的传送门入口的最短时间​编辑 题目链接&#xff1a;蓝桥杯2023年第十四届省赛真题-蜗牛 - C语言网 关键在于建立数组将竹竿上的每个状态量表示出来&#xff0c;并分析出状态转移方程 in…

《详解:鸿蒙NEXT开发核心技术》

我们现在都知道鸿蒙作为一个国产的全栈自研系统&#xff0c;经过国家主推后。已经引起人们很大的关注&#xff0c;其中作为开发者来说&#xff1b;许多一线大厂已经与其华为鸿蒙展开原生应用的合作了&#xff0c;目前了解到已经有200家。而之后出现了很多的高薪鸿蒙开发岗位&am…

Unity制作马赛克效果

大家好&#xff0c;我是阿赵。   之前在玩怒之铁拳4里面&#xff0c;看到了马赛克场景转换的效果&#xff0c;觉得很有趣&#xff0c;于是也来做一下。 一、2D版本的马赛克转场效果 先看看视频效果&#xff1a; 马赛克转场 这里我是直接写shader实现的&#xff0c;我这里是把…

sqlite3——数据库——day2

今天学习了sqlite3数据库 sqlite3_open sqlite3_openint sqlite3_open(const char *filename, /* Database filename (UTF-8) */sqlite3 **ppDb /* OUT: SQLite db handle */); 功能:打开数据库文件(创建一个数据库连接) 参数:filename:数据库文件路径 ppDb:操作数…