Алгоритмы поиска

Поиск в неупорядоченном массиве

Источник http://codingrus.ru/readarticle.php?article_id=2189

Рассмотрим сначала нюансы реализации “технических” задач поиска, которые встречаются в различных алгоритмах. Начнем с, казалось бы, тривиальной задачи поиска элемента в неупорядоченном массиве. Во всех примерах, относящихся к поиску в одномерном массиве будем использовать следующую переменную a:

a:array[0..N] of <скалярный тип>;

при этом собственно элементы массива, которые мы будем рассматривать, пронумерованы от 1 до N, а нулевой элемент будем использовать как вспомогательный в случае необходимости. Конкретный же тип элемента в большинстве описываемых алгоритмов не важен, он может быть как любым числовым, так и символьным или даже строковым. Алгоритм поиска в массиве элемента, значение которого равно K, может выглядеть так:

i:=0;
repeat
i:=i+1
until (i=N) or (a[i]=K);
if a[i]=K then write(i)
else write(0)
{следующее неверно (!!!):
if i=N then write(0)
else write(i) }

При отсутствии в массиве элемента с искомым значением K печатается значение нулевого индекса. Оказывается, что и такую достаточно простую программу можно упростить, заодно продемонстрировав так называемый “барьерный” метод, который часто применяется в программировании в том числе и олимпиадных задач. В данном случае он заключается в том, что мы можем занести в дополнительный элемент массива (например, нулевой) искомое значение K, избавившись тем самым в условии окончания цикла от проверки на выход за границу массива:

a[0]:=K;
i:=N;
while (a[i]<>K) do
i:=i-1;
write(i)

Эта программа не просто проще и эффективней. В ней практически невозможно сделать ошибку. Другой полезный прием можно показать на задаче поиска максимального и минимального значения в массиве. Состоит он в том, что при любом поиске в массиве искать следует не значение искомого элемента, максимума, минимума и т.п., а его индекс. Тогда решая одну задачу, мы по сути дела решаем сразу две: определяем не только наличие искомого элемента, значение максимума или минимума, но и их местоположение в массиве. Программа при этом не только не усложняется, но зачастую становится даже короче:

imax:=1;
imin:=1;
for i:=2 to N do
if a[i]<a[imin] then imin:=i else
if a[i]>a[imax] then imax:=i

Заметим, что использование в качестве начальных значений для минимума и максимума не значение первого элемента массива, а максимальное и минимальное значение в типе элементов, может привести к ошибке. Так, следующая программа не находит значение максимума для убывающего массива целых чисел (!!!):

max:=-MaxInt-1;{это минимальное число типа integer}
min:=MaxInt;{это максимальное число типа integer}
for i:=1 to N do
if a[i]
if a[i]>max then max:=i

Казалось бы на этом рассмотрение алгоритмов поиска в неупорядоченном массиве можно завершить. Однако именно с одновременного поиска минимума и максимума можно начать класс алгоритмов поиска, более эффективных, чем приведенные выше стандартные алгоритмы. Причем именно при решении олимпиадных задач их знание может пригодиться в первую очередь. Итак, в приведенном выше алгоритме поиска максимального и минимального элемента в массиве в худшем случае выполняется 2N – 2 сравнений.Покажем, что ту же задачу можно решить за 3[N/2] – 2 сравнения*. Пусть у нас имеется четное число элементов. Разобьем их на пары и в каждой из N/2 пар за одно сравнение определим, какой элемент больше, а какой меньше. Тогда максимум можно искать уже любым способом только из наибольших элементов в парах, а минимум — среди наименьших. Общее число сравнений при этом равно N/2 + 2(N/2 – 1) = 3N/2 – 2. Для нечетного числа элементов — элемент, не попавший ни в одну из пар, должен участвовать как в поиске максимума, так и минимума.

Еще большей эффективности можно добиться при одновременном поиске максимального и второго по величине числа. Для этого организуем поиск максимума по схеме “теннисного турнира”, а именно: разобьем элементы на пары и определим в каждой из пар больший элемент, затем разобьем на пары уже эти элементы и т.д. В “финале” и будет определен максимум. Количество сравнений в таком алгоритме, как и в традиционной схеме, равно N – 1. Однако, максимальный элемент участвовал при этом в [log2N] сравнениях, причем одно из них проходило обязательно со вторым по величине элементом. Таким образом, теперь для поиска этого элемента потребуется всего [log2N] – 1 сравнение (!!!). Попробуйте самостоятельно построить эффективный алгоритм для поиска уже первых трех по величите элементов.

В данном контексте можно поставить также задачу поиска i-го по счету элемента, называемого i-ой порядковой статистикой. Кроме максимума и минимума, специфической порядковой статистикой является медиана — элемент с номером (N + 1)/2 для нечетных N и два соседних элемента для четных. Конечно, задачу поиска любой порядковой статистики можно решить, предварительно отсортировав массив. Но, как будет показано ниже, оптимальные по количеству сравнений универсальные (то есть пригодные для произвольных массивов) алгоритмы сортировки выполняют порядка Nlog2N сравнений. А задачу поиска i-ой порядковой статистики можно решить, производя O(N) сравнений. Алгоритм, который гарантирует эту оценку достаточно сложен, он подробно изложен в [1, 2, 3]. Мы же приведем схему алгоритма, который в худшем случае не является линейным, однако на практике работает существенно быстрее, следовательно именно его и нужно использовать в практике реального программирования:

Алгоритм Выбор(A, L, R, i) {выбирает между L-ым и R-ым элементами массива A i-ый по счету в порядке возрастания элемент} 1. if L=R then результат – A[L], конец; 2. Q:=L+random(R-L+1) {Q – случайный элемент между L и R} 3. Переставляем элементы от L до R в A так, чтобы сначала шли элементы, меньшие A[Q], а затем все остальные, первый элемент во второй группе обозначим K. 4. if i⇐(K-L) then Выбор(A, L, K-1, i) else Выбор(A, K, R, i-(K-L)) 5. конец.

Оптимальную реализацию пункта 3 можно заимствовать из алгоритма так называемой быстрой сортировки. Наконец, рассмотрим задачу поиска в последовательности из N чисел, хранения которой не требуется вообще, следовательно ее длина может быть очень велика. Пусть известно, что в этой последовательности встречаются по одному разу все числа от 0 до N, кроме одного. Это пропущенное число и требуется найти. Вот возможное решение такой задачи:

S:=0;
for i:=1 to N do
begin
read(a); S:=S+a
end;
writeln(N*(N + 1) div 2 – S)

Данную программу легко переписать так, чтобы она работала и для значений N, превосходящих максимальное представимое целое число. Для этого следует использовать переменные типа extended, а цикл for заменить на while. Используя аналогичный прием попробуйте решить следующую задачу. Пусть N — количество чисел, нечетно и известно, что среди вводимых чисел каждое имеет ровно одно, равное себе, а одно число — нет. Найдите это число. (Указание. В данном случае можно воспользоваться свойством логической функции “исключающее или”, обозначаемой в Паскале как xor: a xor b xor b = a.)

Сноски: Обозначение [] соответствует для неотрицательных чисел округлению до ближайшего целого числа, большего или равного выражению в указанных скобках, в отличие от целой части, где округление производится до ближайшего целого, меньшего или равного рассматриваемому выражению.