分治思想-选pivot问题

前言

选择的pivot会影响比较次数。为了进一步理解如何选pivot，我们从找出数组中第k小的数问题入手来理解。

例子：寻找第k小的元素

问题叙述

给定一个乱序数组A，试求该数组中第k小的元素？

最直接的解决办法就是数组排序返回index为k-1的元素，排序选用快排或归并（若不考虑内存使用），时间复杂度是O(nlogn)。

思考一下，实际上这个问题没有必要将数组完全排序再找第k个元素。

解决思路

参考快排的策略，我们可以有思路，将小于pivot的放到左边，大于pivot的放到右边。试想，如果有一个数左边的数（也就是比它小的数）的个数刚好是k-1，那么这个数就是我们要求的答案：第k小的元素。

这种方法只要求左边的数的个数是k-1，没有要求左边的数有序，减少许多冗余的比较排序操作。伪代码如下：

select(A,k):
	S_l = [],S_r = []  // s_l存储小于pivot的值，s_r存储大于pivot的值
	choose pivot A[p]  // 随机选
	for i = 0 to |A|-1:
		if A[i] > A[p]:
			put A[i] in S_r // 大放pivot右
		else:
			put A[i] in S_l // 小放pivot左
	
	if |S_l| = k-1:
		return A[p]  // A[p]刚好是第k小元素
	else if |S_l| > k-1:
		return select(S_l,k)  // 第k小元素落到了S_l集合中，递归查找
	else:
		return select(S_r,k-|S_l|-1)  // 第k小元素落到了S_r集合中，k=k-|S_l|-1

与快排不同，此问题每次只做pivot一边的递归。上述算法的好坏取决于pivot的选择，由快排可知每次pivot的选择越靠近中心越好。

下面比较3种不同的pivot选择方法

随机选择

像普通快排中选择pivot一样随机选择一个元素作为pivot很暴力直接。每一次的选择导致的运行时间都不一致，但总体来说，可以证明是O(n)。

假设pivot的选择均匀划分了数组，例如1/2平分，因为每一次只需对一边递归，所以时间复杂度推导如下：

$$\begin{gathered} T(n)=T(\frac{n}{2})+cn \\ =T(\frac{n}{4})+c\frac{n}{2}+cn \\ =... \\ =c(n+\frac{n}{2}+\frac{n}{4}+...+1) \\ =c(2n-1)=O(n) \end{gathered}$$

一般性，在较好情况下都能得到该时间复杂度（将[1/4,3/4]视为较好情况），因此我们考虑那些子实例大小在(3/4)^(j+1)n+1,j=0,1,2…此时称算法处于第j期。也就是直到选在了[1/4,3/4]内才算1期，概率论上讲50%的概率，平均2次就可以。

伪代码如下

QuickSelect(A, k)
Choose an element Ai from A uniformly at random;
S+ = {};
S− = {};
for all element Aj in A do
    if Aj>Ai then
        S+ = S+ ∪ {Aj};
    else
        S− = S− ∪ {Aj};
    
    if |S−| = k − 1 then
        return Ai ;
    else if |S−|>k−1 then
        return QuickSelect(S− , k);
    else
        return QuickSelect(S+ , k−|S−|−1);

随机采样，选中位数

选中好区间的可能性越大越好，因此我们通过采样然后寻找更好中位数。

pivot选取算法步骤

1. 首先从数组A中随机地取r个元素，设为S
2. 对S排序，令u为S中(1−δ)r/2小的元素，v为S中(1+δ)r/2小的元素

可以将u，v视为分位点，δ是一个调整参数

3. 将数组A划分成三部分，如下

$$\begin{gathered} L=A_i:A_i<u; \\ M=A_i:u\le A_i\le v; \\ H=A_i:A_i>v; \end{gathered}$$

4. 检查M是否满足以下条件：

$$\begin{gathered} |L|\le \frac{n}{2}且|H|\le \frac{n}{2}，这保证了中位数在M中 \\ |M|\le c\delta n，M不能太大 \end{gathered}$$

如果不满足上述条件，则回到第一步

举例图示如下：

选到的pivot就是中位数，在划分的时候就能使得数据量呈指数级下降。接下来就是之前一样的select函数。

选择分组中位数的中位数

我们可以使用分组取中位数策略来尽量找到靠近中位数的数作为pivot，因为这样可以让划分更加均匀，时间复杂度更低。细节如下：

1. 假设将数组所有元素按5个一组划分，一共n/5组
2. 找出每一组的中位数，一共耗费6n/5时间

5个元素只需要6次比较就能找到中位数，过程可以参考这篇文章

3、递归寻找这些中位数的中位数（记为M），耗费T(n/5)

4、基于M将A划分成S_l 和 S_rS ，耗费O(n)时间

5、采用一开始的递归查找步骤

if |S_l| = k-1:
	return M  // M刚好是第k小元素
else if |S_l| > k-1:
	return select(S_l,k)  // 时间复杂度最多T(7n/10)
else:
	return select(S_r,k-|S_l|-1)  // 时间复杂度最多T(7n/10)

可以发现，依据这种方法找到M很接近实际中位数。且知道蓝色的区域一定小于M，红色的区域一定大于M，这两个区域的数量各占3/10n，那么我们如果用M作为pivot划分，至少可以分出3/10n的数据，所以下一步递归最多还需要处理7n/10的数据。

时间复杂度如下：

$$T(n)\le T(\frac{n}{5})+T(\frac{7}{10}n)+cn,c=\frac{6}{5}$$

$$\begin{gathered} T(n)\le T(\frac{n}{5})+T(\frac{7}{10}n)+cn \\ \le T(\frac{n}{25})+T(\frac{7}{50}n)+T(\frac{7}{50}n)+T(\frac{49}{100}n)+c\frac{9}{10}n+cn \\ \le ... \\ \le cn+c\frac{9}{10}n+c(\frac{9}{10}{)}^{2}n+... \\ =cn(\frac{1-(\frac{9}{10}{)}^i}{1-\frac{9}{10}}) \\ =O(n) \end{gathered}$$

• 为什么分成5个一组？

假如3个一组，则时间复杂度：

$$T(n)\le T(\frac{n}{3})+T(\frac{2}{3}n)+O(n)=O(nlogn)$$

假如我们要找的数很接近中间，例如在55个数中找第28小，下一次递归我们就是找(0-31)中第28小，但这个时候按照中位数的原则，我们选中的pivot往往是15左右的数，发现与28相距甚远。这就使得我们需要递归几次来逼近28。也就是说此轮的要找的数如果很接近中间，则下轮的数会比较偏靠边。基于此，有人提出了优化算法如下：

• α−β算法

首先回顾一下上述算法的简要步骤：

1. 将A分成若干块，组成集合G，G中每个块长度要求大于3（因为前面证明了3会导致时间复杂度提升）
2. 取G中每个块的中位数，构成集合M
3. 选择M的中位数作为pivot
4. …

引理：若α=k/n=1/2，设下一次迭代需要找第 k′ 小的数，α′=k′/n，则必然有α′≤1/4或α′≥3/4 ，简言之，就是如果要找的数k靠近中位数，那么下一次迭代中要找的数k′必然靠近数组的边缘。

将改进算法的算法简要步骤整理如下：

1. 将A分成若干块，组成集合G，G中每个块长度要求大于3（因为前面证明了3会导致时间复杂度提升）
2. 取G中每个块的中位数，构成集合M
3. 依据要找的第k小数在n中的位置α(α=k/n)，去求我们要返回的pivot在M中的位置β(β由α决定)
4. …

$$\begin{gathered} \alpha \le \frac{1}{4}+\lambda \to \beta =\frac{3}{2}\alpha ,目标在左半部分 \\ \alpha \ge \frac{3}{4}-\lambda \to \beta =\frac{3}{2}\alpha -\frac{1}{2}，目标在右半部分 \\ \frac{1}{4}+\lambda <\alpha <\frac{3}{4}-\lambda \to \beta =\alpha ，目标在中间 \end{gathered}$$

总结

• 将算法中的常数改为可调参数，然后寻找调整参数的策略，来优化算法
• 手动模拟算法的运行过程，发现规律

最后

以上就是无奈蓝天为你收集整理的分治思想-选pivot问题的全部内容，希望文章能够帮你解决分治思想-选pivot问题所遇到的程序开发问题。

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