Randomisierte Algorithmen: Difference between revisions
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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> | ||
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> | ||
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 16:02, 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)
<math>\underbrace {\underbrace {\left(x_1 \vee x_3 \vee...\right)}_{k\; Variablen} \wedge \left( x_2 \vee x_4 \vee...\right)}_{m\;Klauseln}</math>
for i in range (trials): #Anzahl der Versuche #Bestimme eine Zufallsbelegung des <math>\{ x_i \}</math>: for j in range (steps): if <math>\{ x_i \}</math> erfüllt alle Klauseln: return <math>\{ x_i \}</math> #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 <math>k>2</math> : steps *trials <math>\in O\left(\Alpha^n \right) \Alpha >1</math>
z.B. <math>k=3</math> steps=3*n, trials=<math>\left(\frac{4}3\right)^n</math>
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>