已出**：
1.《隨機化演算法(1) — 隨機數》
2.《隨機化演算法(2) — 數值概率演算法》
正文：這一章怎麼說呢，我個人感覺不好理解，在網上查了一些資料，沒發現有具體對舍伍德演算法的介紹。
(有時間我把那本書上講舍伍德的一段給拍下來放到文章裡)
書上對舍伍德講的比較詳細，但是不太好理解，一定要多看幾遍。
我這裡只說下他的基本思想：在一般輸入資料的程式裡，輸入多多少少會影響到演算法的計算複雜度。這時可用舍伍德演算法消除演算法所需計算時間與輸入例項間的這種聯絡。
聯絡例子，在快速排序中，我們是以第乙個元素為基準開始排序時，為了避免這樣的情況，可以用舍伍德演算法解決，也就是使第乙個基準元素是隨機的。
事先說明下：以後章節，若在**中標頭檔案裡包含了randomnumber.h標頭檔案，請檢視前面寫的《概率演算法(1) — 隨機數》裡的偽隨機數類randomnumber.我以後不再提醒。
這是乙個非遞迴版的舍伍德快速排序演算法：
* author: tanky woo
* blog: www.wutianqi.com
* date: 2010.12.8
* 舍伍德(sherwood)演算法運用(1) -- 線性時間選擇演算法
* **來至王曉東《計算機演算法設計與分析》
*/#include "randomnumber.h"
#include
#include
#include
using namespace std;
const int inf = 9999;
// 交換a, b的值
template
void swap(type &a, type &b)
template
type select(type a, int lt, int rt, int k)
if(j - lt + 1 == k)
return pivot;
a[lt] = a[j];
a[j] = pivot;
// 對子陣列重複劃分過程
if(j - lt + 1
else
rt = j - 1;}}
template
type select(type a, int n, int k)
int main()
;cout <
}當然，舍伍德演算法也不是萬能的。有時也會遇到這樣的情況，即所給的確定性演算法無法直接改造成舍伍德型演算法。此時可借助於隨機預處理技術，不改變原有的確定性演算法，僅對其輸入進行隨機洗牌，同樣可收到舍伍德演算法的效果。
以下是隨機洗牌演算法：
/** author: tanky woo
* blog: www.wutianqi.com
* date: 2010.12.8
* 和舍伍德演算法效果類似的乙個程式 -- 隨機洗牌
* **來至王曉東《計算機演算法設計與分析》
*/#include "randomnumber.h"
#include
#include
#include
using namespace std;
// 交換a, b的值
template
void swap(type &a, type &b)
template
void shuffle (type a, int len)
}template
void print (type a, int len)
template
type select(type a, int lt, int rt, int k)
if(j - lt + 1 == k)
return pivot;
a[lt] = a[j];
a[j] = pivot;
// 對子陣列重複劃分過程
if(j - lt + 1
else
rt = j - 1;}}
template
type select(type a, int n, int k)
int main()
;cout <
}當然，舍伍德演算法也不是萬能的。有時也會遇到這樣的情況，即所給的確定性演算法無法直接改造成舍伍德型演算法。此時可借助於隨機預處理技術，不改變原有的確定性演算法，僅對其輸入進行隨機洗牌，同樣可收到舍伍德演算法的效果。
以下是隨機洗牌演算法：
/** author: tanky woo
* blog: www.wutianqi.com
* date: 2010.12.8
* 和舍伍德演算法效果類似的乙個程式 -- 隨機洗牌
* **來至王曉東《計算機演算法設計與分析》
*/#include "randomnumber.h"
#include
#include
#include
using namespace std;
// 交換a, b的值
template
void swap(type &a, type &b)
template
void shuffle (type a, int len)
}template
void print (type a, int len)
{for(int i=0; i
原次序與第一洗牌和第二次洗牌後都不一樣。
tanky woo 標籤: 舍伍德演算法，隨機演算法
數值概率演算法（轉 用來說明演算法導論題目！！！）
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舍伍德型別概率演算法
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