隨機演算法簡介

1、隨機數值演算法

eg1:計算$\pi$值

設乙個半徑為r的圓及其外切圓

向正方形隨機投擲n個點，設有k個點落在圓內，則可以得出落在圓內的概率是$\frac}}=\frac$，所以$\pi =\frac$

eg2:計算定積分

2、monte carlo演算法

eg:素數判定演算法】

3、las vegas演算法

為了確保最終獲得問題的正確解，可以反覆執行p-正確的lasvegas演算法，直到找到正確解。其中執行遍數的數學期望是$\frac$

eg:找出給定集合中第k小的元素。

4、sherwood演算法

當乙個確定演算法的最壞時間複雜度與其最好時間複雜度的差別較大時，可以在確定演算法中引入隨機性將它改造成乙個隨機演算法，以消除或減少演算法在好壞例項之間的時間複雜度的差別。

eg:隨機快速排序演算法。

隨機演算法簡介

1 隨機數值演算法 eg1 計算 pi 值 設乙個半徑為r的圓及其外切圓 向正方形隨機投擲n個點，設有k個點落在圓內，則可以得出落在圓內的概率是 frac frac 所以 pi frac eg2 計算定積分 2 monte carlo演算法 eg 素數判定演算法 3 las vegas演算法 為了確...

隨機森林演算法簡介

隨機森林 random forest 實際上是一種改進的bagging方法，它將cart樹用作bagging中的模型。普通決策樹在節點上所有的樣本特徵中選擇乙個最優的特徵來作為左右子樹的劃分，隨機森林 rf 通過隨機選擇節點上的一部分特徵，然後再這些隨機算則的樣本特徵中，選擇乙個最優的特徵作為左右子...

演算法導論 隨機演算法

一.概率分布 對於有些問題本身是屬於概率問題，如僱傭問題 對於此類問題，我們需要利用概率分析來得到演算法的執行時間，有時也用來分析其他的量。例如，僱傭問題中的費用問題也需要結合概率分析來計算得到。為了使用概率分析，我們必須使用或者假設已知關於輸入的概率分布，然後通過分析該演算法計算出平均情況下的執行...