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quickselectとして知られているアルゴリズムの github でこのコードを見つけましたorder-statistics。このコードは正常に動作します。

medianOf3最初、中間、最後のインデックスをソート順に並べる方法がわかりません。しかし、実際には、メソッドを呼び出した後に配列を出力するときはそうではありませんmedianof3。の最後の呼び出しを除いて、このメソッドが何をしているのかについては、このメソッドに従うことができますswap(list, centerIndex, rightIndex - 1);。誰かがなぜこれが呼び出されたのか説明できますか?

import java.util.Arrays;



/**
* This program determines the kth order statistic (the kth smallest number in a
* list) in O(n) time in the average case and O(n^2) time in the worst case. It
* achieves this through the Quickselect algorithm.
*
* @author John Kurlak <john@kurlak.com>
* @date 1/17/2013
*/
public class Quickselect {
   /**
* Runs the program with an example list.
*
* @param args The command-line arguments.
*/
   public static void main(String[] args) {
       int[] list = { 3, 5, 9, 10, 7, 40, 23, 45, 21, 2 };
       int k = 6;
       int median = medianOf3(list, 0, list.length-1);
       System.out.println(median);
       System.out.println("list is "+ Arrays.toString(list));
       Integer kthSmallest = quickselect(list, k);

       if (kthSmallest != null) {
           System.out.println("The kth smallest element in the list where k=" + k + " is " + kthSmallest + ".");
       } else {
           System.out.println("There is no kth smallest element in the list where k=" + k + ".");
       }
       System.out.println(Arrays.toString(list));
   }

   /**
* Determines the kth order statistic for the given list.
*
* @param list The list.
* @param k The k value to use.
* @return The kth order statistic for the list.
*/
   public static Integer quickselect(int[] list, int k) {
       return quickselect(list, 0, list.length - 1, k);
   }

   /**
* Recursively determines the kth order statistic for the given list.
*
* @param list The list.
* @param leftIndex The left index of the current sublist.
* @param rightIndex The right index of the current sublist.
* @param k The k value to use.
* @return The kth order statistic for the list.
*/
   public static Integer quickselect(int[] list, int leftIndex, int rightIndex, int k) {
       // Edge case
       if (k < 1 || k > list.length) {
           return null;
       }

       // Base case
       if (leftIndex == rightIndex) {
           return list[leftIndex];
       }

       // Partition the sublist into two halves
       int pivotIndex = randomPartition(list, leftIndex, rightIndex);
       int sizeLeft = pivotIndex - leftIndex + 1;

       // Perform comparisons and recurse in binary search / quicksort fashion
       if (sizeLeft == k) {
           return list[pivotIndex];
       } else if (sizeLeft > k) {
           return quickselect(list, leftIndex, pivotIndex - 1, k);
       } else {
           return quickselect(list, pivotIndex + 1, rightIndex, k - sizeLeft);
       }
   }

   /**
* Randomly partitions a set about a pivot such that the values to the left
* of the pivot are less than or equal to the pivot and the values to the
* right of the pivot are greater than the pivot.
*
* @param list The list.
* @param leftIndex The left index of the current sublist.
* @param rightIndex The right index of the current sublist.
* @return The index of the pivot.
*/
   public static int randomPartition(int[] list, int leftIndex, int rightIndex) {
       int pivotIndex = medianOf3(list, leftIndex, rightIndex);
       int pivotValue = list[pivotIndex];
       int storeIndex = leftIndex;

       swap(list, pivotIndex, rightIndex);

       for (int i = leftIndex; i < rightIndex; i++) {
           if (list[i] <= pivotValue) {
               swap(list, storeIndex, i);
               storeIndex++;
           }
       }

       swap(list, rightIndex, storeIndex);

       return storeIndex;
   }

   /**
* Computes the median of the first value, middle value, and last value
* of a list. Also rearranges the first, middle, and last values of the
* list to be in sorted order.
*
* @param list The list.
* @param leftIndex The left index of the current sublist.
* @param rightIndex The right index of the current sublist.
* @return The index of the median value.
*/
   public static int medianOf3(int[] list, int leftIndex, int rightIndex) {
       int centerIndex = (leftIndex + rightIndex) / 2;

       if (list[leftIndex] > list[rightIndex]) {
           swap(list, leftIndex, centerIndex);
       }

       if (list[leftIndex] > list[rightIndex]) {
           swap(list, leftIndex, rightIndex);
       }

       if (list[centerIndex] > list[rightIndex]) {
           swap(list, centerIndex, rightIndex);
       }

       swap(list, centerIndex, rightIndex - 1);

       return rightIndex - 1;
   }

   /**
* Swaps two elements in a list.
*
* @param list The list.
* @param index1 The index of the first element to swap.
* @param index2 The index of the second element to swap.
*/
   public static void swap(int[] list, int index1, int index2) {
       int temp = list[index1];
       list[index1] = list[index2];
       list[index2] = temp;
   }
}
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2 に答える 2

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機能medianOf3は、左中央値と右中央値の順序を定義することです。最後の声明

swap(list, centerIndex, rightIndex - 1)

次のような前提条件を達成するために使用されます。

ただし、クイックソートのように両側に再帰するのではなく、quickselect は一方の側 (検索対象の要素がある側) にのみ再帰します。これにより、平均的な複雑さが O(n log n) (クイックソート) から O(n) (クイック選択) に減少します。

そして、アルゴリズムは次のように続きます。

   for (int i = leftIndex; i < rightIndex; i++) {
       if (list[i] <= pivotValue) {
           swap(list, storeIndex, i);
           storeIndex++;
       }
   }

そうするには

ピボットの左側の値がピボット以下であり、ピボットの右側の値がピボットより大きいこと。

于 2013-12-23T21:33:17.327 に答える
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そのため、元のコードを書きましたが、読みやすくするのが下手でした。

振り返ってみると、コード行は必要ないと思いますが、小さな最適化だと思います。コード行を削除して を返すcenterIndexと、問題なく動作するようです。

残念ながら、それが実行する最適化は からリファクタリングして にmedianOf3()移動する必要がありますrandomPartition()

基本的に、最適化とは、部分配列を分割する前に可能な限り「部分的に並べ替え」たいということです。その理由は次のとおりです。データがよりソートされているほど、将来のパーティションの選択がより適切になります。これは、実行時間が O(n^2) よりも O(n) に近づくことを意味します。このrandomPartition()メソッドでは、ピボット値を、見ている部分配列の右端に移動します。これにより、右端の値がサブ配列の中央に移動します。一番右の値は「より大きな値」であると想定されているため、これは望ましくありません。私のコードは、ピボット インデックスを右端のインデックスのすぐ隣に配置することで、これを防ごうとしています。次に、ピボット インデックスが の右端のインデックスと交換されるとrandomPartition()、「大きい」右端の値はサブ配列の中央に移動しません。

于 2013-12-24T03:13:38.760 に答える