舍伍德类型概率算法
舍伍德类型概率算法的特点:总能求得问题的一个解,且所求得的解总是正确的。
【问题描述】设计一个快速排序的舍伍德类型概率算法。
【问题解答】快速排序算法的关键在于一次划分中选择合适的划分基准元素,如果基准是序列中最小的(或最大的)元素,则一次划分后得到的两个子序列不均衡,使得快速排序的时间性能降低。舍伍德型概率算法在一次划分之前根据随机数在待划分序列中随机确定一个元素作为基准,并把它与第一个元素交换,则一次划分后得到期望均衡的而两个子序列,从而使算法的行为不受待排序列的不同输入实例的影响,使快速排序在最坏情况下的时间性能趋近于平均情况的时间性能,即O()。
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <time.h>
using namespace std;
void disp(int a[],int n) { //输出a中的所有元素
for (int i = 0; i < n;i++) {
cout << a[i]<<" ";
}
cout << endl;
}
int randa(int a,int b) { //产生一个[a,b]的随机数
return rand() % (b - a + 1) + a;
}
void swap(int &x,int &y){ //交换x和y
int tmp = x;
x = y;
y = tmp;
}
int Partition(int a[],int s,int t) { //划分算法
int i = s, j = t;
int tmp = a[s]; //用序列的第一个记录作为基准
while (i!=j) { //从序列两端交替向中间扫描,直到i=j为止
while (j>i&&a[j]>=tmp) {
j--; //从右向左扫描,找第1个关键字小于tmp的a[j]
}
a[i] = a[j]; //将a[j]前移到a[i]的位置
while (i<j&&a[i]<=tmp) {
i++; //从左向右扫描,找第1个关键字大于tmp的a[i]
}
a[j] = a[i]; //将a[i]后移到a[j]的位置
}
a[i] = tmp;
return i;
}
void QuickSort(int a[],int s,int t) { //对a[s..t]元素序列进行递增排序
if (s<t) { //序列中至少存在两个元素的情况
int j = randa(s,t); //产生[s,t]的随机数j
swap(a[j],a[s]); //将a[j]作为基准
int i = Partition(a,s,t);
QuickSort(a,s,i-1); //对左子序列递归排序
QuickSort(a,i+1,t); //对右子序列递归排序
}
}
int main() {
int n = 10;
int a[] = { 2,5,1,7,10,6,9,4,3,8 };
cout << "排序前:" << endl;
disp(a,n);
srand((unsigned)time(NULL)); //随机种子
QuickSort(a,0,n-1);
cout << "排序后:" << endl;
disp(a, n);
system("pause");
return 0;
}
【算法分析】从中看出,舍伍德版的快速排序就是在确定性算法中引入随机性。其优点是计算时间复杂度对所有实例而言相对均匀,但与相应的确定性算法相比,其平均时间复杂度没有改进。