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我已经在 python 中编写了这个中位数算法的实现,但它似乎没有输出正确的结果,而且它对我来说似乎也不是线性复杂度,知道我在哪里偏离轨道了吗?
def select(L):
if len(L) < 10:
L.sort()
return L[int(len(L)/2)]
S = []
lIndex = 0
while lIndex+5 < len(L)-1:
S.append(L[lIndex:lIndex+5])
lIndex += 5
S.append(L[lIndex:])
Meds = []
for subList in S:
print(subList)
Meds.append(select(subList))
L2 = select(Meds)
L1 = L3 = []
for i in L:
if i < L2:
L1.append(i)
if i > L2:
L3.append(i)
if len(L) < len(L1):
return select(L1)
elif len(L) > len(L1) + 1:
return select(L3)
else:
return L2
这个函数是这样调用的:
L = list(range(100))
shuffle(L)
print(select(L))
LE:对不起。 GetMed 是一个简单地对列表进行排序并返回 len(list) 处的元素的函数,它应该在那里被选择,我现在修复了它,但我仍然得到错误的输出。至于缩进,代码没有错误,我看不出有什么问题:-??
LE2:我期望 50(对于当前的 L),它给我的输出从 30 到 70,不多也不少(还)
LE3:非常感谢,现在已经成功了。虽然我很困惑,但我正在尝试比较这种方法和天真的方法,我只是对数组进行排序并输出结果。现在,根据我目前的阅读,select 方法的时间复杂度应该是 O(n) Deterministic Selection .虽然我可能无法与 python 开发人员所做的优化竞争,但我确实期望得到比我得到的更接近的结果,例如,如果我将列表的范围更改为 10000000,则选择在 84.10837116255952 秒内输出结果,而排序和返回方法在 18.92556029528825 中执行。有哪些好的方法可以使该算法更快?
最佳答案
1) 你的代码缩进是错误的,试试这个:
def select(L):
if len(L) < 10:
L.sort()
return L[int(len(L)/2)]
S = []
lIndex = 0
while lIndex+5 < len(L)-1:
S.append(L[lIndex:lIndex+5])
lIndex += 5
S.append(L[lIndex:])
Meds = []
for subList in S:
print(subList)
Meds.append(select(subList))
L2 = select(Meds)
L1 = L3 = []
for i in L:
if i < L2:
L1.append(i)
if i > L2:
L3.append(i)
if len(L) < len(L1):
return select(L1)
elif len(L) > len(L1) + 1:
return select(L3)
else:
return L2
2) 您使用的方法不返回中位数,它只返回一个离中位数不远的数字。要获得中位数,您需要计算有多少数字大于您的伪中位数,如果多数大于,则使用大于伪中位数的数字重复该算法,否则使用其他数字重复该算法。
def select(L, j):
if len(L) < 10:
L.sort()
return L[j]
S = []
lIndex = 0
while lIndex+5 < len(L)-1:
S.append(L[lIndex:lIndex+5])
lIndex += 5
S.append(L[lIndex:])
Meds = []
for subList in S:
Meds.append(select(subList, int((len(subList)-1)/2)))
med = select(Meds, int((len(Meds)-1)/2))
L1 = []
L2 = []
L3 = []
for i in L:
if i < med:
L1.append(i)
elif i > med:
L3.append(i)
else:
L2.append(i)
if j < len(L1):
return select(L1, j)
elif j < len(L2) + len(L1):
return L2[0]
else:
return select(L3, j-len(L1)-len(L2))
警告:L = M = []
不是 L = []
和 M = []
关于 "median of medians"算法的Python实现,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/10806303/
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