概率分析和随机算法_雇佣问题

最新推荐文章于 2024-07-01 01:38:33 发布
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在《概率分析和随机算法_雇佣问题》中，讨论了一个办公室助理雇佣问题。问题涉及到当面试者按随机顺序出现时，预期雇佣成本的计算。最坏情况下的成本是每个面试者都需要支付费用，而最佳情况下只需支付一次费用。通过概率分析，假定应聘者顺序为均匀随机排列，预计的雇佣成本是Ci*n + Ch*lg(n)。文章还提到了两种实现一致性随机排列的方法：排序法和换位法。

The Hiring Problem

问题描述
假设你要雇佣一个新的办公室助理，雇佣代理每天想你推荐一个应聘者（连续推荐n个），你面试这个人，如果这个应聘者比目前的办公室助理更优秀，你就会辞掉当前的办公室助理，然后聘用这个新的。面试一个人需付给雇佣代理一笔费用，聘用办公助理也需要费用。

伪代码描述
最坏情形下，我们雇佣了每一个面试者
在这里插入图片描述
代价模型
在这里插入图片描述
Best Case 第一个最优 Cost = Ci·n+Ch
Worst Case 每次面试结果都是招聘新的 Ci·n+Ch·n
问题的期望是什么即 我们雇佣人数m的期望

概率分析
我们既不能得知应聘者出现的顺序，也不能控制这个顺序，因此我们使用概率分析。概率分析就是在问题的分析中使用概率技术。为了使用概率分析，必须使用关于输入分布的知识或者对其做假设，然后分析算法，计算出一个期望的运行时间。

在这里插入图片描述
计算模型
在这里插入图片描述
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雇佣情况分析
Events: E1, E2, …, En (事件)
Ei = we hire the i-th candidate(第i个受聘用)

指示变量Xi = I(Ei)

在这里插入图片描述
Assuming that the order in which the candidates are presented is a uniformly random permutation, the expected cost for hiring a new assistant out of n candidates is Θ(Ci⋅n + Ch⋅lg n)

一致性随机排练的生成
工具：随机数生成器 random(a,b)

方法1：排序法排列
在这里插入图片描述
方法2：换位法排列
在这里插入图片描述

概率分析和随机算法
日积月累
06-06 587
本文以雇佣问题，生日悖论和球与箱子问题入手，着重讲述如何使用概率方法分析随机算法。
随机算法及其在雇佣问题中的应用及C代码示例
笔者从事电信媒体开发多年，愿意将多年的开发经验分享给同行
03-21 789
在计算机科学中，随机算法是指在算法的执行过程中使用随机选择或随机决策的算法。这种算法往往能够在平均情况下提供较好的性能，尽管在最坏情况下可能表现不佳。随机算法广泛应用于图论、排序、优化等领域，并在许多实际问题中取得了显著的效果。
第五章-概率分析和随机算法-5.1-雇用问题
Toby的博客
07-28 392
本文为《算法导论》5.1雇用问题的笔记，欢迎大家参考。
【算法】3 由招聘问题看随机算法
nomasp
05-29 5497
招聘问题我想看我博客的还是学生人群偏多吧，本身很快就要去面试了，在这篇博客的问题中，我们就把自己当作Boss过把瘾。某天，你想雇用一名算法工程师。当然，不可能让你这个Boss亲自去到处练习应聘者，而是选择了中介。雇用中介每天都会给你推荐一个应聘者（PS：还是让自己轻松点，一天只应聘一个人哈）。是个地球人都知道，你必须要给中介付一小笔钱。然后如果你雇用了一个应聘者则需要更多的钱，一来你要解雇现有的算法
算法导论 雇用问题的随机算法 PERMUTE-BY-SORTING（c语言）
almsch03的专栏
11-06 1834
算法导论中雇佣问题的随机算法，这个算法的过程是先取一个数组test_array，表示每个应聘者的id。然后取一个随机数组P，这个数组与test_array等长，随机数的范围是在0-n^3（n表示应聘者的个数）。这样取随机数是为了避免优先级的重复，即有很小的可能性取到相同的优先级。取出的随机数组表示test_array数组成员的优先级，依据此优先级来给test_array排序，这个过程就是PERMU
The on-line hiring problem
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03-09 422
在这里插入图片描述 #include<stdio.h> int maxmum(int score[],int k,int n) { int bestscore=-100; for(i=0;i<k;i++) { if(score[i]>bestscore) bestscore=score[i]; } for(i=k;i<n;i++) { ...
随机算法之雇用问题
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10-02 771
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mysql 概率随机算法_概率分析与随机算法
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02-05 625
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随机序列的生成算法 雇佣问题 概率分析 随机算法
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第五章 概率分析和随机算法 5.1 雇用问题
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07-28 704
5.1 雇用问题 一. 雇用问题 1. 问题描述   假设雇用一名新的办公助理，先找一名雇用代理。雇用代理每天推荐一个应聘者，雇用者决定是否雇用。雇用者必须给雇用代理一小笔费用，以便面试应聘者。在面试完每个应聘者后，如果该应聘者比目前的办公助理更合适，就会辞掉当前的办公助理，然后聘用新的。   HIRE-ASSISTANT 过程表示雇用策略。假设应聘办公助理的候选人编号为 111 到 nnn 。该过程中假设雇用者在面试完应聘者 iii 后，决定应聘者 iii 是否是你目前见过的最佳人选。初始化时，该过程创建
算法导论5.1 雇用问题
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第五章围绕概率分析，随机算法，概率与期望展开了一系列有趣的讨论，其中许多有趣概率习题。------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------ 雇佣问题描述...
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随机算法是由一个雇佣问题引出的： 假如你要雇佣一名新的办公室助理，但是你先前的雇佣尝试都失败了，你打算找一个雇佣代理。雇佣代理每天给你推荐一个应聘者。你面试这个人，然后决定是否雇佣他，同时你需要付给雇佣代理一定的费用，以便面试应聘者。除此之外，雇佣一个人也需要花费一大笔钱，因为你必须辞掉目前的办公室助理，同时付给雇佣代理一大笔中介费。 你承诺：任何时候都找最合适的人来担任这项职务，因此你决定在面试完应聘者之后，如果该应聘者比目前的办公室助理更合适，就会辞掉当前的办公室助理，然后聘用新的。 同时你愿意为该策
【算法导论】雇佣问题
grefwfdxz
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首先介绍一点数学知识。 事件 A 的指示器随机变量I{A}I\{A\}I{A}定义为： I{A}={1如果A发生0如果A不发生 I\{A\} = \begin{cases} 1 \quad 如果A发生\\ 0 \quad 如果A不发生 \end{cases} I{A}={1如果A发生0如果A不发生​ 指示器随机变量的期望为： E[I{A}]=Pr{A}E[I\{A\}] = Pr\{A\}E[I{...
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