多数问题求解之蒙特卡洛与分治法

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 = 1for(j = 1 to n)if (i != j and A[i]==A[j])cnt++endif (cnt > n/2) return "A[i] is the majortiy"endreturn "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.hqwc.cn/news/535917.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系编程知识网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【速看】高效工具!你绝不能错过的7款时间轴制作软件

如果你希望制定一个计划&#xff0c;无论大或小、时间长短&#xff0c;时间表是规划理想未来的有效方法。它们可以让你清楚地了解自己有多少时间&#xff0c;并帮助你了解需要做什么以及何时做。 1. boardmix boardmix博思白板是一个专业的在线绘图工具&#xff0c;它提供了丰富…

element el-table 高度自适应 无法纵向滑动

人最终还是会活成自己讨厌的那种类型&#xff0c;不知道是心魔还是病痷。渐渐的对于自己看着不顺心的人事情总会指摘那么几句&#xff0c;其实自己完全是出于善意的初衷&#xff0c;可往往收到的是对方愚昧的回应。 还是经常自我反省那句&#xff1a;如果回到农村&#xff0c;有…

初识C++类和对象(1)

1.定义类 我们使用class进行表示类&#xff0c;class后面的是类名rect&#xff0c;在类里面我们可以定义成员变量&#xff0c;这个题目我们是要去求长方形的周长和面积&#xff0c;我们定义长方形的长&#xff0c;和长方形的宽度&#xff1b; 我们定义了2个函数计算长方形的周…

【Python数据结构与判断6/7】一对一的字典

目录 目标 字典 代码示例 增删查改 字典访问元素 删除元素 字典的添加 修改元素 字典与列表的比较 Debug 总结 目标 在前面的内容中我们学习了元组与列表这样按照索引顺序查找数据的类型。 当我们存储的数据过多时&#xff0c;如何快速查找一个指定的数据就成…

一个简单的微信小程序表单提交样式模板

没什么东西&#xff0c;只是方便自己直接复制使用 .wxml <view class"box"><form bindsubmit"formSubmit"><view class"form-item"><text class"head">姓名&#xff1a;</text><input class"…

【LeetCode: 2864. 最大二进制奇数 + 模拟 + 位运算】

&#x1f680; 算法题 &#x1f680; &#x1f332; 算法刷题专栏 | 面试必备算法 | 面试高频算法 &#x1f340; &#x1f332; 越难的东西,越要努力坚持&#xff0c;因为它具有很高的价值&#xff0c;算法就是这样✨ &#x1f332; 作者简介&#xff1a;硕风和炜&#xff0c;…

使用Mybatis-plus来完成多表联查

1、需要进行多表联查的表 电影表&#xff08;t_film&#xff09;、电影地区表(t_film_type)、电影分类表&#xff08;t_film_region&#xff09; 2、在项目中创建表的实体类 FIlm类、FilmType类、FilmRegion类 3、完善实体 &#xff08;1&#xff09;Data lombok依赖…

【C语言】字符串函数上

&#x1f451;个人主页&#xff1a;啊Q闻 &#x1f387;收录专栏&#xff1a;《C语言》 &#x1f389;道阻且长&#xff0c;行则将至 前言 这篇博客是字符串函数上篇&#xff0c;主要是关于长度不受限制的字符串函数&#xff08;strlen,strcpy,strcat,strcm…

24-Java策略模式 ( Strategy Pattern )

Java策略模式 摘要实现范例 策略模式的重心不是如何实现算法&#xff0c;而是如何组织、调用这些算法&#xff0c;从而让程序结构更加灵活&#xff0c;具有更好的维护性和扩展性。 策略模式属于行为型模式 摘要 1. 意图 针对一组算法&#xff0c;将每一个算法封装到具有共…

Mysql/Redis缓存一致性

如何保证MySQL和Redis的缓存一致。从理论到实战。总结6种来感受一下。 理论知识 不好的方案 1.先写MySQL&#xff0c;再写Redis 图解说明: 这是一幅时序图&#xff0c;描述请求的先后调用顺序&#xff1b; 黄色的线是请求A&#xff0c;黑色的线是请求B&#xff1b; 黄色的…

php对接谷歌admob广告收益reporting api分享

今天收到需求,需要对接reporting api接口&#xff0c;拉取广告收益回来。网上找到文档开始对接&#xff0c;对接完成了&#xff0c;今天分享给大家一些心得 文档地址:https://developers.google.com/admob/api/v1/reporting?hlzh-cn#php-client-library 因为接口使用的google…

基于YOLOv8/YOLOv7/YOLOv6/YOLOv5的危险物品检测系统(深度学习模型+PySide6界面+训练数据集+Python代码)

摘要&#xff1a;本文深入介绍了一个采用深度学习技术的危险物品识别系统&#xff0c;该系统融合了最新的YOLOv8算法&#xff0c;并对比了YOLOv7、YOLOv6、YOLOv5等早期版本的性能。该系统在处理图像、视频、实时视频流及批量文件时&#xff0c;能够准确识别和分类各种危险物品…