一番下のTLDR
学校でパーコレーション モデルを構築するプログラミング プロジェクトを割り当てられましたが、かなり混乱する問題に遭遇しました。まず、パーコレーション シミュレーションを実行するための API を構築することになっていました。
public class Percolation{
private int grid[][];
public int size;
QuickFindUF unionFind;
//WeightedQuickUnionUF unionFind;
public Percolation(int n)
{
if(n<1){
throw new IllegalArgumentException ("grid must be larger than 0");
}
grid=new int[n][n];
size=n;
unionFind=new QuickFindUF(size*size);
//unionFind=new WeightedQuickUnionUF(size*size);
//initially set all to blocked
for(int i=0;i<n;i++)
{
for(int j=0;j<n;j++)
{
grid[i][j]=1;
}
}
}
public void open(int x, int y)
{
grid[x][y]=0;
//Check below to see if you can
//if you are not on the bottom row
if(y>0)
{
if(grid[x][y]==0 && grid[x][y-1]==0){unionFind.union(x+y*size,x+(y-1)*size);}
}
//check to see to the right (x->)
if(x<size-1){
if(grid[x][y]==0 && grid[x+1][y]==0){unionFind.union(x+y*size,x+1+y*size);}
}
//check if can union to the left
if(x>0)
{
if(grid[x][y]==0 && grid[x-1][y]==0){unionFind.union(x+y*size,x-1+y*size);}
}
//check for above
if(y<size-1){
if(grid[x][y]==0 && grid[x][y+1]==0){unionFind.union(x+y*size,x+(y+1)*size);}
}
}
public boolean isOpen(int x, int y)
{
if(x>=size || y>=size){return false;}
if(grid[x][y]==0){return true;}
return false;
}
public boolean isFull(int x, int y)
{
if(x>=size || y>=size){return false;}//if input is out of bounds
for(int i=0;i<size;i++){
if(unionFind.connected(x+y*size,i+((size-1)*size)))
return true;
}
return false;
}
public boolean percolates()
{
for(int i=0;i<size;i++){
for(int j=0;j<size;j++){
if(unionFind.connected(i,(size-1)*size+j)){
//System.out.println(i+" "+((size-1)*size+j));
return true;
}
}
}
return false;
}
}
現在、本は親切にもquickfindUFとWeightedQuickUnionUFを提供しています。私が話したすべてのクラスメートは、作成するように指示された PercolationStats クラスでタイミングを合わせたときに期待される結果を得ましたが、私の結果は非常に大きくなりました。クラスはこちら
class PercolationStats{
private Percolation perc;
private double[] array;
private int expCount;
public PercolationStats(int gridSize, int numOfExperiments){
if(gridSize <= 0 || numOfExperiments <=0)
throw new IllegalArgumentException("gridSize and numOfExperiments needs to be more than 0");
array=new double[numOfExperiments];
expCount=numOfExperiments;
for(int i=0;i<numOfExperiments;i++){
perc=new Percolation(gridSize);
int count=0;
while(!perc.percolates()){
int x=StdRandom.uniform(gridSize),y=StdRandom.uniform(gridSize);
if(!perc.isOpen(x,y)){
perc.open(x,y);
count++;
}
}
array[i]=(double) count/(gridSize*gridSize);
}
}
public double mean(){
return StdStats.mean(array);
}
public double stddev(){
return StdStats.stddev(array);
}
public double confidenceLo(){
return mean() - ((1.96 * stddev()) / Math.sqrt(expCount));
}
public double confidenceHi(){
return mean()+((1.96 * stddev()) / Math.sqrt(expCount));
}
public static void main(String[] args){
Stopwatch timer=new Stopwatch();
PercolationStats percStats=new PercolationStats(200,100);
System.out.println("mean: "+ percStats.mean() +"stddev: "+percStats.stddev()+" confidence Lo: "+percStats.confidenceLo()+" confidence hi: "+percStats.confidenceHi());
System.out.println(timer.elapsedTime());
percStats=new PercolationStats(200,100);
System.out.println("mean: "+ percStats.mean() +"stddev: "+percStats.stddev()+" confidence Lo: "+percStats.confidenceLo()+" confidence hi: "+percStats.confidenceHi());
percStats=new PercolationStats(2,100000);
System.out.println("mean: "+ percStats.mean() +"stddev: "+percStats.stddev()+" confidence Lo: "+percStats.confidenceLo()+" confidence hi: "+percStats.confidenceHi());
}
}
これを QuickFindUF で実行すると、percStats(200,100) で約 7 秒かかり、同じ 200,100 で WeightedQuickUnionUF で実行すると、約 50 秒以上かかりますか?? 私は、重み付けされたクイック ユニオンの方が高速であると確信していました。これは、恐ろしい最悪のケースの乱数ジェネレーターで不運になるだけの問題ではありません。何度も実行しましたが、結果はほぼ同じでした。ここでコードをかなり長い間見つめていましたが、なぜ私のコードが間違っているのかわかりません..
TLDR
正しい結果、間違ったタイミング。遅いAPIは何らかの理由で高速であり、その理由がわかりません。QuickFindUF は WeightedQuickUnionUF より高速です。(約 7-8 倍高速)。私は何を間違っていますか？