概率分析和随机算法_雇佣问题

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
在这里插入图片描述
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

### 随机算法技术的实现与应用 随机算法是一种利用随机性来解决问题算法,其核心思想是通过引入随机数或概率分布来处理问题随机算法在许多领域都有广泛的应用,例如优化问题、排序问题、数据抽取等。以下是随机算法的技术实现及其应用的相关内容。 #### 1. 随机算法的核心原理 随机算法的核心在于使用随机化机制来简化复杂问题的求解过程[^1]。这种机制可以通过生成随机数或随机选择来实现。例如,在遗传算法中,随机化种群、自然选择、交叉变异等步骤均依赖于随机数生成器[^1]。此外,随机算法还能够通过概率分布描述随机过程的性质。 #### 2. 随机算法的实现方法 在实际开发中,随机算法通常基于编程语言提供的随机数生成库实现。例如,Python 的 `random` 模块提供了丰富的随机抽取方法[^3]。以下是一个简单的随机抽取代码示例: ```python import random # 定义一个列表 data = [1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10] # 随机抽取一个元素 random_element = random.choice(data) print("随机抽取的元素:", random_element) # 随机抽取多个元素 random_elements = random.sample(data, 3) print("随机抽取的多个元素:", random_elements) ``` 此外,随机算法还可以结合其他技术实现更复杂的任务。例如,随机油漆优化算法(SPO)是一种基于随机性的优化算法,其 Matlab 实现展示了如何通过随机搜索找到最优解[^4]。 #### 3. 随机算法的应用场景 随机算法在多个领域都有广泛应用。以下是一些典型的例子: - **雇佣问题中的期望计算**:在雇佣问题中,如果应聘者以随机顺序出现,则雇佣新办公室助理的期望次数为 $\ln n$[^2]。这一结果展示了随机算法如何通过概率分析解决实际问题。 - **快速排序的随机化实现**:随机化快速排序通过随机选择基准值来避免最坏情况的发生,从而提高算法的性能[^5]。以下是一个随机化快速排序的 C++ 实现: ```cpp #include <iostream> #include <cstdlib> #include <ctime> using namespace std; int Partition(int* ar, int left, int right) { srand(time(0)); // 初始化随机种子 int randIndex = left + rand() % (right - left + 1); // 随机选择基准值 swap(ar[randIndex], ar[left]); // 将随机选择的基准值放到首位 int tmp = ar[left]; while (left < right) { while (left < right && ar[right] > tmp) --right; ar[left] = ar[right]; while (left < right && ar[left] <= tmp) ++left; ar[right] = ar[left]; } ar[left] = tmp; return left; } void QuickSort(int* ar, int left, int right) { if (left < right) { int pos = Partition(ar, left, right); QuickSort(ar, left, pos - 1); QuickSort(ar, pos + 1, right); } } int main() { int ar[] = {56, 12, 89, 90, 23, 34, 100, 56, 45, 78, 67}; int n = sizeof(ar) / sizeof(ar[0]); for (auto& x : ar) cout << x << " "; cout << endl; QuickSort(ar, 0, n - 1); for (auto& x : ar) cout << x << " "; return 0; } ``` - **数据抽取与验证码生成**:在日常开发中,随机算法常用于数据抽取验证码生成等任务[^3]。例如,生成一个六位数字验证码可以使用以下 Python 代码: ```python import random def generate_captcha(length=6): captcha = "" for _ in range(length): captcha += str(random.randint(0, 9)) return captcha print("生成的验证码:", generate_captcha()) ``` #### 4. 随机算法的优势与局限性 随机算法的主要优势在于其能够在不确定性复杂性较高的环境中提供高效解决方案。然而,随机算法也存在一定的局限性,例如结果的不可预测性随机数生成器质量的依赖。 --- ###
评论
成就一亿技术人!
拼手气红包6.0元
还能输入1000个字符
 
红包 添加红包
表情包 插入表情
 条评论被折叠 查看
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值