文心一言 VS 讯飞星火 VS chatgpt (77)-- 算法导论7.3 2题

news2024/12/24 9:06:01

二、如果用go语言,在 RANDOMIZED-QUICKSORT 的运行过程中,在最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 被调用了多少次?在最好情况下呢?以θ符号的形式给出你的答案?

文心一言:

在 RANDOMIZED-QUICKSORT 的运行过程中,最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 的调用次数为 O(n)。这是因为在最坏情况下,每次分区操作都会将数组分成大小相等的两部分,因此每次都需要从剩下的 n-1 个元素中随机选择一个元素作为主元。这样,每次分区操作都需要调用 RANDOM 函数,总共需要进行 n 次分区操作,因此 RANDOM 的调用次数为 O(n)。

在最好情况下,RANDOM 的调用次数为 O(log n)。这是因为在最好情况下,每次分区操作都会将数组分成大小为 n/2 和 n/2-1 的两部分,这样每次只需要从其中一部分中随机选择一个元素作为主元即可。这样,每次分区操作只需要调用 RANDOM 函数一次,总共需要进行 log(n) 次分区操作,因此 RANDOM 的调用次数为 O(log n)。

在这里插入图片描述

讯飞星火:

在最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 被调用了 (n-1)*log2(n) + O(n) 次。在最好情况下,它被调用了 O(n) 次。

以下是用 Go 语言实现的代码:

package main

import (
	"fmt"
	"math"
)

func partition(arr []int, low, high int) int {
	pivot := arr[high]
	i := low - 1
	for j := low; j < high; j++ {
		if arr[j] <= pivot {
			i++
			arr[i], arr[j] = arr[j], arr[i]
		}
	}
	arr[i+1], arr[high] = arr[high], arr[i+1]
	return i + 1
}

func quickSort(arr []int, low, high int) {
	if low < high {
		pi := partition(arr, low, high)
		quickSort(arr, low, pi-1)
		quickSort(arr, pi+1, high)
	}
}

func randomizedQuickSort(arr []int, n int) {
	randomizedPartition(arr, 0, n-1)
	quickSort(arr, 0, n-1)
}

func randomizedPartition(arr []int, low, high int) {
	rand.Seed(time.Now().UnixNano())
	pivotIndex := rand.Intn(high-low+1) + low
	arr[pivotIndex], arr[high] = arr[high], arr[pivotIndex]
	pivotIndex = partition(arr, low, high)
	arr[pivotIndex], arr[high] = arr[high], arr[pivotIndex]
}

func main() {
	arr := []int{3, 8, 2, 5, 1, 4, 7, 6}
	n := len(arr)
	randomizedQuickSort(arr, n)
	fmt.Println("Sorted array:", arr)
}

这段代码实现了随机化快速排序算法,其中 randomizedPartition 函数用于随机选择枢轴元素,并调整数组以使其有序。在最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 被调用了 (n-1)*log2(n) + O(n) 次,而在最好情况下,它被调用了 O(n) 次。

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

360智脑:

在 RANDOMIZED-QUICKSORT 中,最坏情况下,每次递归调用 quicksort() 函数时都需要调用 RANDOM 生成一个随机数。因此,在最坏情况下,random() 被调用了 n! 次,其中 n 是待排序数组的大小。

以θ符号表示,最坏情况下,random() 被调用的次数为:θ(n!)。

在最好情况下,每次递归调用 quicksort() 函数时会使用数组中的一个元素作为随机数,此时 random() 被调用的次数为 n 次。

以θ符号表示,最好情况下,random() 被调用的次数为:θ(n^2)。

在这里插入图片描述

chatglm:

在最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 可能会被调用 n 次,其中 n 是待排序数组的长度。这是因为在随机选择基准值时,有可能每次选择的基准值都不同,因此需要多次调用 RANDOM 函数来生成随机数。

在最好情况下,随机数生成器 RANDOM 可能会被调用 1 次或者 2 次。这是因为在随机选择基准值时,有可能第一次选择的基准值就是排序数组中的最小值或最大值,这样就不需要再次调用 RANDOM 函数了。如果第一次选择的基准值不是最小值或最大值,那么需要再次调用 RANDOM 函数来生成一个新的随机数。

因此,最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 可能会被调用 n 次,最好情况下可能被调用 1 或 2 次。答案可以表示为:

  • 最坏情况:O(n)

  • 最好情况:O(1) 或 O(2)

在这里插入图片描述

通义千问:

在最坏情况下,随机数生成器RANDOM被调用了nlogn次,其中n为待排序数组的大小。在最好情况下,随机数生成器RANDOM被调用了O(1)次。

这是因为在最坏情况下,每次递归调用QUICKSORT都会将数组分成两份,其中一份的大小为n/2,另一份的大小为1。由于我们将较小的一份作为基准值,所以我们需要对较大的一份进行递归调用。这个过程会一直持续到每个子数组的大小为1,此时我们就可以直接将它们按照随机数排序。因此,总共需要进行nlogn次递归调用。

在最好情况下,每次递归调用QUICKSORT都会将数组分成两份,其中一份的大小为1,另一份的大小为n-1。由于我们将较大的一份作为基准值,所以我们只需要对较小的一份进行递归调用。由于每个子数组的大小为1,所以我们只需要对它们进行一次排序,即可得到有序数组。因此,总共需要进行O(1)次递归调用。

在这里插入图片描述

天工:

在最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 会被调用 O ( log ⁡ n ) O(\log n) O(logn) 次,其中 n n n 是要排序的元素数量。

在最好情况下,随机数生成器 RANDOM 会被调用 O ( 1 ) O(1) O(1) 次。

因此,随机数生成器 RANDOM 在最坏情况下的平均运行时间复杂度为 O ( log ⁡ n ) O(\log n) O(logn),在最好情况下的平均运行时间复杂度为 O ( 1 ) O(1) O(1)

在这里插入图片描述

chatgpt:

在随机化快速排序(RANDOMIZED-QUICKSORT)中,随机数生成器 RANDOM 在每次选择划分元素时被调用。

在最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 被调用的次数等于递归调用的次数。当划分中选择的划分元素总是使得数组分割得非常不均衡时,最坏情况发生。

对于长度为 n 的数组,在最坏情况下,递归调用 RANDOM 的次数可以表示为递归树的高度 h,它是数组长度的对数级别。

因此,在最坏情况下,RANDOM 被调用的次数为 Θ(log n)。

在最好情况下,随机数生成器 RANDOM 仅被调用一次。当每次都能选择一个恰好平衡分割的划分元素时,最好情况发生。

因此,在最好情况下,RANDOM 被调用的次数为 Θ(1)。

综上所述:

在最坏情况下,随机数生成器 RANDOM 被调用 Θ(log n) 次。

在最好情况下,随机数生成器 RANDOM 被调用 Θ(1) 次。

在这里插入图片描述

总结

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/892716.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

使用贝塞尔曲线算法制作曲线

一阶贝塞尔曲线 使用两个点绘制线段 p3p1(p2-p1)*t p1:起点;p2:终点;t:0-1;p3:线段L12上的点 两个点和t的变化(0-1)可得到一条线段 二阶贝塞尔曲线 使用三个点绘制曲线 p12p1(p2-p1)*t p23p2(p3-p2)*t p123p12(p23-p12)*t p12是线段L12上的点&#xff0c; p23是线段L23上的…

android:绘图 (android.graphics包)

android:绘图 View&#xff1a;组件&#xff0c;理解为画布 Drawable:所有可见对象的描述&#xff0c;理解为&#xff1a;素材类 Bitmap&#xff1a;图片类 Canvas&#xff1a;画笔 Paint&#xff1a;画笔样式与颜色、特效的集合 近期很多网友对Android用户界面的设计表示很感…

Lnton羚通关于如何解决nanoPC-T4 upgrade报错问题?

nanoPC-T4 在 ​​# sudo apt update 和 sudo apt upgrade​​升级或安装软件 ​​sudo apt install xxx​​时遇到以下问题&#xff1a;​​Failed to set up interface with /etc/hostapd/​ Setting up hostapd (2:2.6-15ubuntu2.8) ... Job for hostapd.service failed be…

学习 Linux 系统路线图

在计算机科学领域&#xff0c;Linux 操作系统以其稳定性、灵活性和卓越性能而受到广泛欢迎。要真正掌握 Linux 系统&#xff0c;我们需要深入了解其关键组成部分&#xff0c;包括系统、内存、进程、网络和存储等模块。让我们深入探索这些模块&#xff0c;以建立起对 Linux 系统…

【轻量级神经网络】ShuffleNetv1-2详解

文章目录 1、ShuffleNetV11.1、分组卷积1.2、channel shuffle1.3、ShuffleNet基本单元1.4、整体结构 2、ShuffleNetV22.1、基本单元2.2、整体结构 1、ShuffleNetV1 1.1、分组卷积 Group convolution是将输入层的不同特征图进行分组&#xff0c;然后采用不同的卷积核再对各个组…

KVM配置使用ovs网桥

KVM配置使用ovs网桥 1、安装openvswitch 2、启动服务 3、配置ovs 重启网络服务 systemctl restart network 4、 KVM配置使用ovs网桥 配置生效&#xff1a;virsh net-define br0.xml virsh net-start bro virsh net-autostart br0 5、虚…

怎么实现技术评卷时间0投入的?(上)

01 痛苦的技术问答题评审 指针走到了九点&#xff0c;凝视着时钟的技术招聘官Jasmine从昏沉中回到现实&#xff0c;她将咖啡连同叹息一口抿了下去&#xff0c;并端正坐在电脑前。又是一天的评卷日…… 技术招聘已持续数周&#xff0c;公司筛选出了100位嵌入式工程师候选人的技…

ATA-2000系列高压放大器——应用场景介绍

ATA-2000系列高压放大器——应用场景介绍 ATA-2000系列是一款理想的可放大交、直流信号的高压放大器。最大差分输出1600Vp-p (800Vp)高压&#xff0c;可以驱动高压型负载。电压增益数控可调&#xff0c;一键保存常用设置&#xff0c;为您提供了方便简洁的操作选择&#xff0c;同…

【03 英语语法:从句(名词从句、定语从句/形容词从句、状语从句/副词从句)】

从句 从句&#xff1a;名词从句、定语从句、状语从句&#xff08;名定状名形副&#xff09;1. 名词从句&#xff08;名词&#xff09;&#xff1a;主语、宾语、表语、同位语、宾补▲名词从句的种类&#xff08;按引导词&#xff09;&#xff1a; that、whether、疑问词 句子⑴…

pycharm配置anaconda环境

前提&#xff1a; 使用anaconda已经创建了一个环境名为test&#xff0c;现在要将test环境中的python解释器作为pycharm中工程的解释器。 如何添加解释器 点击&#xff1a;File->Project->Python Interpreter->右上角Add Interpreter->Add Local Interpreter. 选…

blender 发射体粒子

发射体粒子的基础设置 选择需要添加粒子的物体&#xff0c;点击右侧粒子属性&#xff0c;在属性面板中&#xff0c;点击加号&#xff0c;物体表面会出现很多小点点&#xff0c;点击空格键&#xff0c;粒子会自动运动&#xff0c;像下雨一样&#xff1b; bender 粒子系统分为两…

UE4/UE5 “无法双击打开.uproject 点击无反应“解决

一、方法一&#xff1a;运行UnrealVersionSelector.exe 1.找到Epic Game Lancher的安装目录&#xff0c; 在lancher->Engine->Binaries->Win64->UnrealVersionSelector.exe 2.把UnrealVersionSelector.exe 分别拷贝到UE4 不同版本引擎的 Engine->Binaries->…

【Modbus通信实验二】VC++编写串口调试助手

编写串口调试助手并能在虚拟机中实现虚拟端口通信。步骤如下&#xff1a; 项目中引入Microsoft Communications Control组件&#xff0c;并编写串口初始化函数。 void CMODBUSDlg::initcomm() {//串口状态&#xff0c;避免重复打开串口CommOpenFlag FALSE;//设置串口端口号…

Maven构建工具下载与配置(图文详细)

一.下载安装 1.找到官网 2.进行下载 3.解压文件到想要的目录 二.系统配置 配置本地仓库localRepository 1.配置本地仓库位置xml 为了方便管理&#xff0c;在apache-maven-3.9.4目录下创建mvn_rep 2.找到ocalRepository标签 3.设置本地仓库路径 配置私服&#xff08;由于正常…

2023年7月京东空调行业品牌销售排行榜(京东数据运营)

上半年空调市场的热度较高&#xff0c;尽管受家电市场整体环境的影响&#xff0c;同比来看空调销量销额有一定幅度的下滑&#xff0c;但从环比来看&#xff0c;空调市场的销量销额纷纷翻倍增长。不过&#xff0c;进入7月份&#xff0c;空调市场整体就比较低迷了。 根据鲸参谋平…

matlab中exp和expm的区别

exp()为数组 X 中的每个元素返回指数 e x e^{x} ex expm()计算 X 的矩阵指数。 两个函数传入矩阵后计算的结果是不同的&#xff0c;千万不能混淆。之前曾经想当然得把exp里传入矩阵当矩阵指数使用&#xff0c;也未验证正确性&#xff0c;实不应该。

Viobot开机指南

0.前言 本篇旨在让每个拿到Viobot设备的用户都能够第一时间测试它的效果&#xff0c;以及将设备配置到自己的环境下面。 1.上电 首先&#xff0c;我们先要把设备接上电源线和网线&#xff0c;最简单的方式就是网线直连电脑。 电源选用12V1.5A设备自带的电源即可。 2.配置网…

免费的苹果笔记本清理内存软件CleanMyMac X

苹果笔记本如何清理内存&#xff1f;CleanMyMac X给你支招。随着时间的推移&#xff0c;苹果笔记本的内存可能会变得拥挤&#xff0c;导致性能下降。不过&#xff0c;你不必担心&#xff0c;因为我们有一种解决方案&#xff0c;能够帮助你优化你的苹果笔记本的内存使用效率。Cl…

小型气象站——智能监测、多要素集成

小型气象站是一种简易的气象监测设备&#xff0c;具有智能监测、多要素集成、便于安装携带的特点&#xff0c;能够让人们随时随地获取当地的气象信息&#xff0c;接下来&#xff0c;就让我们介绍一下它的基本信息吧。 1.小型气象站的概念 小型气象站可以同时测量风速、风向、…

「Python|aiohttp|并发与协程」将HTTP请求提速成百上千倍!一次性掌握把requests请求改成协程的通用方法

本文主要介绍如何通过使用aiohttp库将同步的http请求改成异步方式请求&#xff0c;从而降低等待网络IO过程中时间和计算资源的浪费。 主要包括如何将常见的requests请求改用aiohttp异步执行以及如何将异步的批量请求方法封装成普通方法/同步调用方式&#xff0c;给业务模块调用…