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随机算法与时间

发布时间: 2025-05-04 04:26:40

Ⅰ 随机算法二(Randomized Algorithm)--拉斯维加斯算法

拉斯维加斯算法,作为一种随机算法,其核心在于利用随机数进行求解。与蒙特卡洛算法类似,它同样是一种思想而非具体算法。拉斯维加斯算法在生成随机值的过程中,会不断尝试,直至获得满意的结果。尽管可能无法生成这样的随机值,导致时间效率低于蒙特卡洛算法,甚至无法得到问题解,但一旦找到解,则必然是正确解。

快速排序是一种经典的排序算法,其辅助空间需求通常低于归并排序。然而,传统的快速排序存在时间复杂度不稳定的问题。通过引入拉斯维加斯算法的思想,我们可以改进快速排序,得到一种随机快速排序算法,使得其时间复杂度稳定。

传统的快速排序算法分为两个步骤:首先选择一个枢轴,然后进行分割。枢轴的选择对排序过程至关重要。通常,传统快速排序以数组的第一个元素作为枢轴,进行分割操作。通过递归处理分割后的数组,最终得到一个有序数组。

快速排序的时间复杂度与分割次数密切相关。为了降低分割次数,可以优化枢轴的选择,例如查找数组的中值作为枢轴。这样,分割后的两个子问题规模相等,从而降低时间复杂度。然而,由于中值查找算法时间复杂度较高,实际应用中,算法表现效果可能不如归并排序。

为了进一步优化快速排序,我们可以采用随机快速排序算法。该算法在枢轴选择上进行了优化,随机选择一个满足特定条件的枢轴。通过分析“好枢轴”和“坏枢轴”的概念,我们可以得出算法的期望时间复杂度。在最坏情况下,每次随机选择的好枢轴都正好是最小或最大的元素,算法时间复杂度的递归式可以表示为:

通过画递归树的方法求解,我们可以得出算法的期望时间复杂度为O(nlogn)。

以上内容参考自MIT 6.046J。

Ⅱ MATLAB | 时间序列预测 | 随机森林算法 | 附数据和出图代码 | 直接上手

探索MATLAB中随机森林算法在时间序列预测的应用,下面内容将详细阐述基本定义与出图效果,并提供直接获取开源代码的链接。

随机森林时序预测算法是一种基于随机森林的时间序列预测方法,其核心在于通过构建多个决策树模型,对输入数据进行预测。这种算法通过随机选取样本和特征,减少过拟合风险,提升模型泛化能力。

直观展示随机森林时序预测算法效果的图表如下:

为了更深入理解随机森林时序预测的过程,观看以下视频教程,获取操作指南:

MATLAB环境下的随机森林时序预测开源代码,直接获取方式如下:

mbd.pub/o/bread/ZJiTmJt...

探索更多时序预测方案,包括但不限于4种、5种和9种全家桶细节,参见以下链接:

mbd.pub/o/bread/ZJiTmJx...

mbd.pub/o/bread/ZJaXlJt...

mbd.pub/o/bread/ZJiTmJx...

在代码实现过程中遇到任何疑问,欢迎参与学术讨论,共同探讨科研、写作、代码等话题,携手前进。

Ⅲ 微信红包的随机算法是怎样实现的

我们在一个20人的群中,自己发红包以及结合其他人发出红包的情况,整合成两轮的数据。每次金额设置都是20块并且有20个,第一轮是发了15次,第二轮是发了19次,总结成表格,然后为了避免突发的数据影响判断,我们将两轮数据杂糅从而生成了其他的三轮数据,一共是五轮数据。罗列如下表,高亮的数据为最佳手气。每一列的数据最早抢到红包的在最底端,越往上越晚抢。
从所有黄色的数值(最佳手气金额)可看出,所有最佳手气值都在平均值*2的前后附近(平均值=总金额/红包总个数,这里平均值=20/20=1),事实上确实如此,可通过微信红包分发算法得到验证,算法具体见后文
然后我们选取部分数据开始制作散点图。横轴为1-20,分别表示抢到红包的人的编号,随递增而越早。也就是20代表最早抢到的人。纵轴为金额。同样的形状颜色的点代表一次发红包,然后我们抓取部分数据显示为散点图,越密集代表该顺序位的用户得到的金额越稳定。散点图如下:

规律一:我们可以看到,所有红包大多数金额分布在0.5到1.5元之间,显示为图中方框所示,大部分点都分布在这个位置。然后是顺序位密集程度的对比,可以发现20、19,也就是最先抢到红包的人,小圆圈所示基本的点都集中在小范围,说明先抢红包的人得到的金额会比较稳定,但同时最佳手气的概率也比较低。大圆圈所示的是极不稳定,飘忽的金额分布,表示越晚抢红包得到的金额会飘忽不稳,但同时,抢到最佳手气等大金额的红包概率也比早抢的高。
根据上面的分析,我们又写了一个过滤计数函数,针对金额的分段的红包个数进行统计:
比如2.0-2.5
得到如下金额分布:
折线图:
规律二:绝大多数的红包的金额都集中在1-1.5,也就是说20块钱发20个红包的金额分布集中在比平均数大一点点的附近,同时较大幅超过平均数金额的红包大大少于低于于平均数的红包数量。
那我们继续扩大数据的规模,将几轮数据的均值和标准差分别做成折线图:
综合上面各个折线图的情况,我们可以得到越早抢红包的标准差越小,越晚抢红包的标准差越大,但同时,由均值和总额可以看出来,越早抢红包的均值往往要更高,红包金额得到最佳手气概率也会相对较小,越晚抢红包的人则得到最佳手气等大手气的概率更大。
为了得到更为趋近规律的曲线和规律,我们决定将两轮真实数据合并起来,然后给出幂函数的趋近线(虚线),如下图:
由于均值受极值波动影响较大,所以我们去除一些因为偶然差产生的极端点(圆圈的点)从而发现是递增的趋势。
规律三:可以很明显的看到,均值是随着抢红包的越晚而缓慢递减,标准差值同时也往上递增,这个趋势结合之前的分析,我们猜想,即标准差越大说明,领取到最大的红包和最小红包的风险越大,也就是说越晚抢标准差越大,对于冒险主义者来讲是最好的,因为他有很大概率获得最大的金额,但也大概率获得最小的红包,风险与收益并存;均值越大,说明每次都拿到一个不大不小的红包,虽然获得最小和最大金额红包的概率很小,但起码不亏本,也就是说越早抢,均值越稳定,这比较适合不喜欢冒险的人。
验证预测结果:
21:24分发送预测结果到另一位同学微信:

随后开始发红包:

结果:
最佳手气为第8个人且金额为1.13
与预测结果一致,规律基本正确!
总结:
(1)最佳手气为1.13块,根据我们推导的预测公式=总额/红包总个数*2*随机数(0-2的double数), 也就是说最佳手气在总额/红包总个数*2值的前后附近。这里我们判断在0.8-1.3之间,推断正确
(2)平均值为0.5元,0.5-0.8元的红包有3个,小于0.5的红包有6个,说明大于平均值的红包个数多于小于平均值的个数。与我们的第二点预测完全正确
(3)最佳手气位置:根据我们的散点图发现,最先抢到红包的人,得到的金额会比较稳定,但同时最佳手气的概率也比较低。表示越晚抢红包得到的金额波动较大,但同时抢到最佳手气等大金额的红包概率也比早抢的高。所以我们推断,最佳手气位置在最后20%-30%之间。
微信红包随机分发算法c++模拟:
基本思路:每次抢到一个红包金额等于:红包剩余金额/红包剩余个数*2*随机数(0-1的double型),如果计算的结果小于等于0.01,则取0.01值
主要代码:
double packages[50000];
double Luckiest_money=0;
void getPackage(int remainSize,double remainMoney){
srand((unsigned)time(NULL));
for(int i=0;i

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