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(Randomisierte Algorithmen)
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Eigenschaft: falls <math>k>2</math> : steps *trials <math>\in O\left(\Alpha^n \right) \Alpha >1</math>
 
Eigenschaft: falls <math>k>2</math> : steps *trials <math>\in O\left(\Alpha^n \right) \Alpha >1</math>
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z.B. <math>k=3</math> steps=3*n, trials=<math>\left(\frac{4}3\right)^n</math>
 
z.B. <math>k=3</math> steps=3*n, trials=<math>\left(\frac{4}3\right)^n</math>
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aber: bei <math>k=2</math> sind im Mittel nur steps=<math>O\left(n^2\right)</math> nötig, trials=<math>O\left(1\right)</math>
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Revision as of 17:02, 3 July 2008

Randomisierte Algorithmen

Def.: Algorithmen, die bei Entscheidung oder bei der Wahl der Parameter Zufallszahlen benutzen

Bsp.: Lösen des K-SAT-Problems durch RA

   geg.: logischer Ausdruck in K-CNF (n Variablen, m Klauseln, k Variablen pro Klausel)
   \underbrace {\underbrace {\left(x_1 \vee x_3 \vee...\right)}_{k\; Variablen} \wedge \left( x_2 \vee x_4 \vee...\right)}_{m\;Klauseln}
   for i in range (trials):    #Anzahl der Versuche
        #Bestimme eine Zufallsbelegung des \{ x_i \}:
        for j in range (steps):
              if \{ x_i \} erfüllt alle Klauseln: return \{ x_i \}
              #wähle zufällig eine Klausel, die nicht erfüllt ist und negiere zufällig eine der Variablen in dieser Klausel 
              (die Klausel ist jetzt erfüllt)
   return None


Eigenschaft: falls k>2 : steps *trials \in O\left(\Alpha^n \right) \Alpha >1

z.B. k=3 steps=3*n, trials=\left(\frac{4}3\right)^n

aber: bei k=2 sind im Mittel nur steps=O\left(n^2\right) nötig, trials=O\left(1\right)