原文:三种随机化算法:舍伍德算法 拉斯维加斯算法 蒙特卡洛算法

一 舍伍德算法 作用:为了消除实例与时间复杂度之间的关系 例如,对于一个快速排序算法,开始时所考虑的是一个有很好平均性能的选择算法,但在最坏情况下对某些实例算法效率较低,此时采用概率方法,将上述算法改造成一个舍伍德型算法,消除实例与时间复杂度之间的关系 二 拉斯维加斯算法 它的一个显著特征:它所做的随机性决策有可能导致算法找不到所需要的解 应用:n后问题 三 蒙特卡洛算法 基本思想:设p是实数,且 ...

2018-05-31 09:38 0 1165 推荐指数:

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n皇后问题 [随机化算法拉斯维加斯算法]

问题:   如何能够在 n×n 的国际象棋棋盘上放置八个皇后,使得任何一个皇后都无法直接吃掉其他的皇后?为了达到此目的,任两个皇后都不能处于同一条横行、纵行或斜线上。 分析:   这题常规的解法应该是回溯法,然而回溯法的话,要遍历所有的情况。   这里介绍一随机化算法:   我们先 ...

Sun Nov 27 18:11:00 CST 2016 0 2041
蒙特卡洛算法

蒙特卡洛(Monte Carlo)方法,又称随机抽样或统计试验方法,是以概率和统计理论方法为基础的一计算方法。该方法使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题,将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现模拟或抽样,以获得问题的近似解。 基本原理 蒙特卡罗方法通过抓住事物 ...

Thu Aug 22 02:33:00 CST 2019 0 1189
蒙特卡洛算法

  是一以统计抽样理论为基础,以计算为手段,通过有关随机变量的统计抽样检检验或随机模拟,以求解问题近似解的一计算方法。   求解的步骤: 统计抽样 随机模拟 计算手段 近似解   理论方法:大数定律   与拉斯维加斯算法的区别:蒙特卡洛算法是尽量找到最优解,不要求 ...

Thu Oct 22 18:36:00 CST 2020 0 696
蒙特卡洛算法

一、概念 蒙特卡洛方法又称统计模拟法、随机抽样技术,是一随机模拟方法,以概率和统计理论方法为基础的一计算方法,是使用随机数(或更常见的伪随机数)来解决很多计算问题的方法。将所求解的问题同一定的概率模型相联系,以获得问题的近似解。为象征性地表明这一方法的概率统计特征,故接用赌城蒙特卡洛命名 ...

Thu Aug 30 06:22:00 CST 2018 0 4650
八皇后问题 拉斯维加斯算法

碰运气找到了解才结束。 它和之前的暴利递归算法不同之处在于 1.拉斯维加斯算法旨在寻找一个解而非全 ...

Sat Sep 01 01:46:00 CST 2018 0 781
拉斯维加斯算法之n后问题

1、拉斯维加斯(Las Vegas)算法 算法优点在于计算时间复杂度对所有实例相对均匀,但与其相应的确定性算法相比,其平均时间复杂度没有改进。拉斯维加斯算法则不然,它能显著改进算法的有效性,甚至对某些迄今为止找不到有效算法的问题,也能得到满意的算法拉斯维加斯算法 ...

Fri Nov 20 20:18:00 CST 2020 0 885
随机化算法

随机化算法特征: 对于所求问题的同一实例用同一随机化算法求解两次可能得到完全不同的结果,这两次求解的时间甚至得到的结果可能会有相当大的差别。 分类: 1.数值随机化算法 这类算法常用于数值问题的求解,所得到的解往往都是近似解,而且近似解的精度随计算时间的增加不断提高 ...

Wed Dec 09 05:41:00 CST 2020 0 465
 
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