Algorithme de réarrangement en temps réel sur place


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Existe-t-il un algorithme de réarrangement temporel sur place linéaire? C'est l'algorithme que certaines mains particulièrement habiles sont capables d'exécuter: diviser uniformément un tableau d'entrée de taille égale, puis entrelacer les éléments des deux moitiés.

Mathworld a une brève page sur le shuffle de fusil . En particulier, je m'intéresse à la variété out-shuffle qui transforme le tableau d'entrée 1 2 3 4 5 6 en 1 4 2 5 3 6. Notez que dans leur définition, la longueur d'entrée est .2n

Il est simple d'effectuer cela en temps linéaire si nous avons un deuxième tableau de taille ou plus à portée de main. Copiez d'abord les derniers éléments dans le tableau. Ensuite, en supposant une indexation basée sur 0, copiez les premiers éléments des indices dans . Copiez ensuite les éléments du deuxième tableau dans le tableau d'entrée, en mappant les indices à . (Nous pouvons faire un peu moins de travail que cela, car les premier et dernier éléments de l'entrée ne bougent pas.)nnn[0,1,2,...,n1][0,2,4,...,2n2]n[0,1,2,...,n1][1,3,5,...,2n1]

Une façon de tenter de le faire sur place consiste à décomposer la permutation en cycles disjoints, puis à réorganiser les éléments en fonction de chaque cycle. Encore une fois, en supposant une indexation basée sur 0, la permutation impliquée dans le cas des 6 éléments est

σ=(012345024135)=(0)(5)(1243).

Comme prévu, le premier et le dernier éléments sont des points fixes, et si nous permutons les 4 éléments du milieu, nous obtenons le résultat attendu.

Malheureusement, ma compréhension des mathématiques des permutations (et de leur ) est principalement basée sur wikipedia, et je ne sais pas si cela peut être fait en temps linéaire. Peut-être que les permutations impliquées dans ce brassage peuvent être rapidement décomposées? De plus, nous n'avons même pas besoin de la décomposition complète. Il suffit de déterminer un seul élément de chacun des cycles disjoints, car nous pouvons reconstruire le cycle à partir de l'un de ses éléments. Peut-être qu'une approche complètement différente est nécessaire.LATEX

De bonnes ressources sur les mathématiques connexes sont tout aussi précieuses qu'un algorithme. Merci!


Il existe une solution de temps (avec O ( 1 ) d'espace supplémentaire). Je ne connais aucune solution en temps linéaire. O(nlgn)O(1)
Radu GRIGore

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C'est plus approprié pour cs.stackexchange. Dans le modèle non uniforme, fois est toujours possible. Dans ce cas, cela devrait être possible même uniformément. O(n)
Yuval Filmus

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@Radu Semblable à cette question , ce problème n'a probablement pas de solution utilisant uniquement d'espace supplémentaire, mais O ( log n ) d'espace supplémentaire. O(1)O(logn)
Tyson Williams

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Je reprends mon commentaire (et vote pour clore)! (Bien qu'il soit répondu à la question dans la littérature.)
Yuval Filmus

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J'ai entendu cette question d'un étudiant CS la semaine dernière, qui l'a entendue lors d'un entretien d'embauche.
Jeffε

Réponses:


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Le problème est étonnamment non trivial. Voici une belle solution d'Ellis et Markov, Fusion in situ, stable par le biais du Perfect Shuffle (section 7). Ellis, Krahn et Fan, Computing the Cycles in the Perfect Shuffle Permutation réussissent à sélectionner des "chefs de cycle", au détriment de plus de mémoire. Le beau papier de Fich, Munro et Poblete, Permuting In Place , qui donne un algorithme général de temps pour le modèle oracle est également lié . Si seul un oracle pour la permutation est disponible, l'algorithme nécessite un espace logarithmique; si nous avons aussi un oracle pour l'inverse, il nécessite un espace constant.O(nlogn)

Maintenant pour la solution d'Ellis et Markov. Supposons d'abord . Ensuite, le calcul du shuffle parfait d'ordre n se réduit au calcul du shuffle parfait des ordres x et y , avec une rotation les précédant. Voici une preuve par exemple ( n = 5 , x = 3 , y = 2 ): 012 345 67 89 012 567 34 89 051627 3849n=x+ynxyn=5x=3y=2

012345678901256734890516273849

Ellis et Markov ont trouvé un moyen facile de calculer le shuffle parfait lorsque , en utilisant un espace constant et un temps linéaire. En utilisant cela, nous obtenons un algorithme pour calculer le mélange parfait pour n arbitraire . D'abord, écrivez n = 2 k 0 + + 2 k w en utilisant l'encodage binaire de n , et soit n i = 2 k i + + 2 k w . Tournez le milieu n 0 bits, mélangez la main droite 2 kn=2knn=2k0++2kwnni=2ki++2kwn0 bits. En ignorant les2 k 0 bits dedroite, tournez lesn1bitsdu milieuet mélangez les2 k 1 bits dedroite. Etc. Notez que la rotation est facile car les premiers éléments tournés fonctionnent comme des leaders de cycle. La complexité totale de la rotation estO(n0++nw)=O(n), puisquen t + 1 <nt/2. La complexité totale des shuffles internes estO(2k02k0n12k1O(n0++nw)=O(n)nt+1<nt/2 .O(2k0++2kw)=O(n)

Reste à montrer comment calculer le shuffle parfait lorsque . En fait, nous serons en mesure d'identifier les dirigeants du cycle, après un travail classique sur des colliers (Fredricksen et Maiorana, Colliers de perles en k couleurs et k -aire de séquences Bruijn , Fredricksen et Kessler, un algorithme pour générer des colliers de perles en deux couleurs ).n=2kkk

Quel est le rapport? Je prétends que la permutation aléatoire correspond au décalage vers la droite de la représentation binaire. Voici une preuve par exemple, pour : 000 001 010 011 100 101 110 111 000 100 001 101 010 110 011 111 Par conséquent, pour trouver des chefs de cycle, nous devons trouver un représentant de chaque classe d'équivalence de la rotation de chaînes binaires de longueur k . Les articles mentionnés ci-dessus donnent l'algorithme suivant pour générer tous les chefs de cycle. Commencez avec 0 kn=8

000001010011100101110111000100001101010110011111
k0k. À chaque étape, nous sommes à un moment donné . Trouver l'indice maximal i d'un bit zéro, diviser k par i pour obtenir k = d i + r , et laisser le point suivant être ( a 1a i - 1 1 ) d a 1a r . Chaque fois que r = 0 , la nouvelle chaîne est un leader de cycle.a1akikik=di+r(a1ai11)da1arr=0

Par exemple, lorsque cela génère la séquence 0000 , 0001 , 0010 , 0011 , 0101 , 0110 , 0111 , 1111 .n=16

0000,0001,0010,0011,0101,0110,0111,1111.

Les chefs de cycle sont mis en évidence.


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Voir aussi la réponse d'Aryabhata, qui utilise arxiv.org/abs/0805.1598 . Ce document, "Un algorithme simple sur place pour In-Shuffle" par Jain, utilise la même idée, mais au lieu de puissances de , utilise des puissances de 3 . Le fait est que puisque 2 est une racine primitive modulo 3 k , on voit facilement que 3 0 , , 3 k sont des leaders de cycle. Encore plus simple que Ellis et Markov! 2323k30,,3k
Yuval Filmus

Bien que je pense que le document de Jain est un peu plus simple, je préfère le document précédent, ainsi que le post précédent avec le plus de votes.
Johny

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C'était une question d'amorçage sur cs.stackexchange.com et une réponse est ici: /cs/332/in-place-algorithm-for-interleaving-an-array/400#400

Il s'agit d'une explication du document: http://arxiv.org/abs/0805.1598 .

k2k32k=2

j2jmod2n+1


Ha! J'ai complètement oublié cette question, même si j'ai participé à la discussion. Cela signifie que je n'ai pas vraiment compris comment cela fonctionnait à l'époque.
Radu GRIGore

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mn=m2if(i)=2iin/2f(i)=2(imodn/2)1i>n/2

O(1)O(logn)


Ah, attends. Cela suppose que toutes les valeurs de la permutation de riffle se trouvent sur le même cycle. Cette stratégie devrait être légèrement modifiée, en fonction du nombre de cycles disjoints.
Robert Robere
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