算法导论学习(一)——概率分析和随机算法【待续】
2017-04-06 19:24
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1 球与箱子问题(礼券收集者问题):
有b个箱子,每投一次球,球等可能地落到每个箱子中,问,投多少次球,才能使每个箱子都至少有一个球?
【补充知识】
① 几何分布的概念:假定我们有一系列伯努利试验,其中每一个的成功率为p,失败率为q=1-p。在获得一次成功前要进行多少次实验?如果在第k次成功,对于k>=1,Pr{X=k}=q^(k-1)*p。
一个满足上述式子的分布称为几何分布。
期望是1/p,方差是q/(p^2).
② 调和级数
设所需投球的数学期望为n,可以把n次投球分为n个阶段,第i个阶段包括第i-1次命中到第i次命中之间的投球,用ni表示。对第i阶段的每次投球,得到一次命中的概率是(b-i+1)/b。
于是E(ni)=b/(b-i+1)
因此我们有:
所以,在我们期望每个箱子里都有一个球之前,大约要投b(lnb)次。
2 特征序列
有b个箱子,每投一次球,球等可能地落到每个箱子中,问,投多少次球,才能使每个箱子都至少有一个球?
【补充知识】
① 几何分布的概念:假定我们有一系列伯努利试验,其中每一个的成功率为p,失败率为q=1-p。在获得一次成功前要进行多少次实验?如果在第k次成功,对于k>=1,Pr{X=k}=q^(k-1)*p。
一个满足上述式子的分布称为几何分布。
期望是1/p,方差是q/(p^2).
② 调和级数
设所需投球的数学期望为n,可以把n次投球分为n个阶段,第i个阶段包括第i-1次命中到第i次命中之间的投球,用ni表示。对第i阶段的每次投球,得到一次命中的概率是(b-i+1)/b。
于是E(ni)=b/(b-i+1)
因此我们有:
所以,在我们期望每个箱子里都有一个球之前,大约要投b(lnb)次。
2 特征序列
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