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标题: 此间大牛多，请教算法高手一个问题 [打印本页]

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作者: 雷达    时间: 2022-3-26 08:43
标题: 此间大牛多，请教算法高手一个问题


1 p6 a' {! r" m其实是个概率问题。
8 C" I1 f/ ~- I6 E那本CLRS算法导论中，第 5-2 练习题。
0 P( H& m% s6 ]- @2 l在 n 长的数列中有 k 个相同的 x 值，用顺序算法搜第一个 x 。
问题就是这个人的表述
2 |4 g8 X! ^! ]% v* thttps://math.stackexchange.com/q ... orithm-running-time
2 w! [" u: N( Y7 ]9 R, ^  f) h0 I
按照答案，从头开始，之前没有出现过 x 的前提下，每一个元素是  x 的概率是 1/k; 不是  x 的概率是 1/(k+1)

. s' c; u! v/ e$ g4 j. i6 U; w" If i is an index such that A≠x then P(Xi)=1/(k+1) since we examine it only if it occurs before every one of the k indices that contains x".

6 N* W! v8 W6 s没看懂，这个   P(Xi)=1/(k+1) 怎么来的？ 按直觉，这个概率应该和 n 有关，假设 n = 10000, k = 5 的情况 和 n = 10, k = 5 的情况比较，概率应该不一样才对吧。
$ a3 L* S$ u3 V- n7 e/ O3 n; t
7 y8 G& A, b* s/ M. y! v: S老了，脑子水掉了，希望有高手解释清楚一点。多谢。

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作者: 数值分析    时间: 2022-3-26 10:32

# r# m$ o/ N# g8 h- O# R8 T7 z
您对答案的理解似乎有误。
随机变量X是测试过的元素的数目
* B& l/ o8 g$ o而随机变量Xi是另一组随机变量，每一个都是个indicator，取值是0或者1，含义为第i个元素是否被测试过，而不是该元素是否等于欲查找的值。
7 L) B4 Q* x  X; G/ J所以才有E(x)=sum(E(Xi))。
而如果 A[ i ]!= x，那么k个x值元素将整个数组分为了k+1个区间，而我们检查了这个元素，所以这个元素必须位于第一个区间，所以概率是1/(k+1)
1 _/ d5 @8 J0 c5 Z. h您再想想？

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作者: 老福    时间: 2022-3-26 10:44
这个题目可以用递归的方法解决：
( V+ @9 M: q) U& P
, b  H' l6 R$ z5 nE(k|n)=1*(k/n)+(1+E(k|n-1))*((n-k)/n)=1+((n-k)/n)*E(k|n-1)

然后从头开始：
# z1 i1 h4 A# ~  g% y, GE(k|k)=1
+ J! ~1 Y; E( U) Y3 ?  I& ME(k|k+1)=1+((1)/(k+1))*E(k|k)=1+(1/(k+1))=(k+2)/(k+1)
( s+ K: g  K0 M$ i# V9 O4 ~3 {E(k|k+2)=1+(2/(k+2))*E(k|k+1)=1+(2/(k+2))*(k+2)/(k+1)=(k+3)/(k+1)
Finally, we can easily get E(k|n)=(n+1)/(k+1)
" J+ N: \; L% O* _9 w: Y
, W( ^$ a7 |# a/ i3 `0 g, Y原文的解法有点绕，还没想明白。

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作者: 雷达    时间: 2022-3-26 11:00

数值分析 发表于 2022-3-26 10:32
0 K4 X% p& n% |( t3 ?您对答案的理解似乎有误。
/ ^  v5 P  p8 E* ]随机变量X是测试过的元素的数目
而随机变量Xi是另一组随机变量，每一个都是个ind ...

5 z  [# Y. S, S6 J  I& j5 `8 Z4 w明白了。
是指的某非x元素在所有x之前的概率，实际上有 k+1 种可能的位置关系，所以在所有x之前就是 1/(k+1)
多谢

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作者: 雷达    时间: 2022-3-26 11:07

老福 发表于 2022-3-26 10:44
这个题目可以用递归的方法解决：
4 {/ a" r- E2 {( j
E(k|n)=1*(k/n)+(1+E(k|n-1))*((n-k)/n)=1+((n-k)/n)*E(k|n-1)

递归法也是可以的。

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作者: 老福    时间: 2022-3-26 12:01

雷达 发表于 2022-3-26 11:07
4 P) b( C$ O, Q- S( g递归法也是可以的。

其实原文的解释似是而非，试想i=1的情形，对于概率P(X1=1), 无论A1是不是x, 这个概率应该是1, 而不是1/（k+1）。

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作者: 数值分析    时间: 2022-3-26 14:46

, D6 G/ w- C' L& k

老福 发表于 2022-3-26 12:01
其实原文的解释似是而非，试想i=1的情形，对于概率P(X1=1), 无论A1是不是x, 这个概率应该是1, 而不是1/（ ...

1 l5 u+ h) s( ]4 }( r$ q
9 d0 P& e2 ]& l3 y5 d& L# x7 {我觉得这个答案的作者其实是吧下标i作为元素的编号，而不是位置。
: r$ g( C. v9 Y) e% w) j否则没法按元素是否等于x来分类，因为某一个位置是否等于x本身就是个随机事件。
7 c4 }# f% G3 R2 k
而这个答案的作者其实是把每一个元素编了号，然后再考虑这个元素在数组中的位置的。故此对应于某一个元素，其是否等于x是个确定的事件，所以元素可以分为两类讨论，等于x的和不等于x的。
所以A[ i ]这个写法有点误导，这里这个A并不是要做搜索的那个数组，而是所有元素的列表。

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作者: 老福    时间: 2022-3-27 00:32
一开始我一直顺着原文的叙述试图理解概率为何为1/(k+1), 很困惑。谢谢数值分析坛友的提醒，终于想明白了。下面试着用同一思路但不同的语言叙述一下，作为总结。

Let S be the set of the n elements in which there are k and only k elements that have value x. For each element w, let I be the indicator if w is examined or not, that is, I(w) = 1 if w is examined and 0 if w is not examined. X, the number of elements being examined, will be the sum of I(w) for all w in S. Accordingly, E[X] will be the sum of E[I(w)]=P{I(w)=1}.

For w that has a value x, the chance of w being examined is the chance that w is at the first position of a permutation of k x-valued elements. Therefore it's 1/k.
6 _- J' {: V: g8 S/ M
For w that has a value not being x, the chance of x being examined is the chance that w is at the first position of a permutation of all k x-valued elements plus w. Therefore it's 1/(k+1).

There are k elements that have value x and n-k elements that are not equal to x, so the sum of all these probabilities will be k*(1/k) + (n-k)*(1/(k+1)) = (n+1)/(k+1).

, T: s. o0 G( Z理解上述解法的一个关键点是对于所有不等于x的element，它能不能有机会被查验取决于而且只取决于它与k个值为x的elements的相对位置。

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