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3 随机算法简介
Randomized Algorithms
随机算法
陈卫东
chenwd@scnu.edu.cn
华南师范大学 计算机学院
2009-10-9
随机算法(概率算法)
引言
数值随机算法
舍伍德算法(Sherwood )
拉斯维加斯算法(Las Vegas )
蒙特卡洛算法(Monte Carlo )
W.D.Chen South China Normal University 1
引言
随机算法的特点
随机算法允许算法在执行过程中随机地选择某些计算步骤。
相同实例上运行同一随机算法多次可能会产生不同效果。
(所得结果不同或求解效率不同,甚至差别很大)
可能对某些输入产生不正确的结果。
易于理解、设计和实现
时空性能往往比确定性算法要好
随机算法的期望时间
实例上的期望时间——算法多次在该实例上运行的平均时间
算法最坏(平均、最好)期望时间
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引言
随机算法的适用问题
问题求解中面临一个抉择时,随机性选择常常或比确定性选择省时
或者效果更好。这些问题使用随机算法可在很大程度上降低算法复
杂度。
某些问题使用确定型算法求解非常耗时,此时考虑使用随机算法往
往可快速得到一个较为满意的解。
随机算法的类型
数值随机算法
舍伍德算法(Sherwood)
拉斯维加斯算法(Las Vegas )
蒙特卡洛算法(Monte Carlo )
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数值随机算法
算法特点
数值随机算法常用于求解数值问题的解。这类算法所得的解往往是
近似解,且近似解的精度随着计算时间的增加而不断提高。在许多情
况下,要计算问题的精确解是不可能的或没有必要,而用数值随机算
法可得到相当满意的解。
例如,可用数值随机算法求:
π的近似值
定积分的近似值
方程的近似解…
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数值随机算法
用随机投点法来计算π的值
算法思路
设有一个半径为r 的圆及其
外切正方形。向该正方形中随
机投n个点。设落入圆内的点数
为k 。则
π≈4k/n
算法(略)
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数值随机算法
用随机投点法来计算定积分
已知0≤f (x)≤1,0≤x≤1,需要计算
I=∫ 1
0 f (x)dx
算法思路 f (x)
设有一个边长为1的正方形。向该正
方形中随机投n个点。设落入下面区域
中的点数记作m 。则
I≈m/n
算法(略)
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舍伍德算法(Sherwood)
算法特点
当一个确定型算法
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