Sherwood算法(舍伍德算法)

在一般输入数据的程序里,输入多多少少会影响到算法的计算复杂度。这时可用舍伍德算法消除算法所需计算时间与输入实例间的这种联系。联系例子,在快速排序中,我们是以第一个元素为基准开始排序时,为了避免这样的情况,可以用舍伍德算法解决,也就是使第一个基准元素是随机的。
当然,舍伍德算法也不是万能的。有时也会遇到这样的情况,即所给的确定性算法无法直接改造成舍伍德型算法。此时可借助于随机预处理技术,不改变原有的确定性算法,仅对其输入进行随机洗牌,同样可收到舍伍德算法的效果。
image.png
dlogRH(g, a, p) { // 求logg,pa, a = gx mod p,求x
        // Sherwood算法
        r ← uniform(0..p-2);
        b ← ModularExponent(g, r, p); //求幂模b=gr mod p
        c ← ba mod p; //((gr modp)(gxmodp))modp=gr+xmodp=c
        y ← logg,pc; // 使用确定性算法求logp,gc, y=r+x
        return (y-r) mod (p-1); // 求x
    }
  1. Log g,p (st mod p) = (log g,p s + log g,p t) mod (p - 1)
  2. Log g,p (g ^r mod p) = r, 0 <= r <= p – 2
dlogRH(g, a p) {           // 求 log g,p a, a = g^x mod p,求 x          Sherwood算法
     r ← uniform(0..p-2);
    b ← ModularExponent(g, r, p);    //求幂模 b=g^r mod p,定理 1 真数的一部分
    c ← ba mod p;        //((g^r modp)(g^x modp))modp=g ^(r+x)modp=c, 定理 2 中的真数
    y ← log g,p c;            // 使用确定性算法求 log p,g c, y=r+x,定理 2
    return (y-r)mod(p-1);      //求x,定理1
}

在这里,唯一耗费时间的是 b ← ModularExponent(g, r, p),它的执行时间与a,p 的取值无关,只与随机取出的 r 有关

写一Sherwood算法搜索有序表

#include<iostream>
#include<ctime>
#include<set>
#include<cmath>
using namespace std;

const int N = 15;
int val[N] = { RAND_MAX, 2, 3, 13, 1, 5, 21, 8, 29, 87, 56, 69, 72, 83, 45 }; //N==15
int ptr[N] = { 4, 2, 5, 6, 1, 7, 8, 3, 14, 0, 11, 12, 13, 9, 10 };
int ComCount = 0; //用于Search算法查找需要的次数

//设x≥val[i]且x在表中,则从位置i开始查找x的算法
int Search(int x, int i)
{
    ComCount = 0;
    while (x > val[i])
    {
        i = ptr[i];
        ++ComCount;
    }
    return i;
}
//在表val[1..n]中从最小值开始查找x的算法为:
int A(int x)
{
    return Search(x, ptr[0]);
}



//在val数组的前sqrt(n)个元素中找y<=x的最大整数y,从y开始查找。
//在这里假设了val的元素是均匀分散的
int B(int x)
{
    int i = ptr[0];
    int max = val[i];
    for (int j = 1; j <= (int)sqrt((double)N); ++j)
    {
        int y = val[j];
        if (max < y && y <= x)
        {
            i = j;
            max = y;
        }
    }
    return Search(x, i);
}

//随机选择val数组中的一个数做为开始,随机sqrt(n)次,选取y<=x的最大整数y,从y开始查找,
//此算法比B算法有更好的平均性能
int C(int x)
{
    int i = ptr[0];
    int max = val[i];
    for (int j = 1; j <= (int)sqrt((double)N); ++j)
    {
        int k = rand() % N;
        int y = val[k];
        if (max < y && y <= x)
        {
            i = k;
            max = y;
        }
    }
    return Search(x, i);
}

//随机选一个指针位置(0~n-1)开始查找,本例n=8
int D(int x)
{
    int i = rand() % N; //C++ 从零开始,最后不必加1 
    int y = val[i];
    if (x < y)
    {
        return Search(x, ptr[0]);
    }
    else if (x > y){
        return Search(x, ptr[i]);
    }
    else{
        return i;
    }

}
int main()
{
    int totalA = 0;
    int totalB = 0;
    int totalC = 0;
    int totalD = 0;
    int i = 0;
    //对有序表中的元素逐个进行查找,得出所用的总比较次数。
    int temp(1);
    while (ptr[i] != 0)
    {
        A(val[ptr[i]]);
        totalA += ComCount;
        B(val[ptr[i]]);
        totalB += ComCount;
        C(val[ptr[i]]);
        totalC += ComCount;
        D(val[ptr[i]]);
        totalD += ComCount;
        i = ptr[i];
        temp++;
    }
    cout << "对有序表中的元素逐个进行查找,得出所用的总比较次数。\n遍历的元素表中的个数N=" << temp << endl << endl;
    cout << "算法A比较总次数:" << totalA << endl;
    cout << "算法B比较总次数:" << totalB << endl;
    cout << "算法C比较总次数:" << totalC << endl;
    cout << "算法D比较总次数:" << totalD << endl;
    system("pause");
    return 0;

}
image.png
©著作权归作者所有,转载或内容合作请联系作者
  • 序言:七十年代末,一起剥皮案震惊了整个滨河市,随后出现的几起案子,更是在滨河造成了极大的恐慌,老刑警刘岩,带你破解...
    沈念sama阅读 194,491评论 5 459
  • 序言:滨河连续发生了三起死亡事件,死亡现场离奇诡异,居然都是意外死亡,警方通过查阅死者的电脑和手机,发现死者居然都...
    沈念sama阅读 81,856评论 2 371
  • 文/潘晓璐 我一进店门,熙熙楼的掌柜王于贵愁眉苦脸地迎上来,“玉大人,你说我怎么就摊上这事。” “怎么了?”我有些...
    开封第一讲书人阅读 141,745评论 0 319
  • 文/不坏的土叔 我叫张陵,是天一观的道长。 经常有香客问我,道长,这世上最难降的妖魔是什么? 我笑而不...
    开封第一讲书人阅读 52,196评论 1 263
  • 正文 为了忘掉前任,我火速办了婚礼,结果婚礼上,老公的妹妹穿的比我还像新娘。我一直安慰自己,他们只是感情好,可当我...
    茶点故事阅读 61,073评论 4 355
  • 文/花漫 我一把揭开白布。 她就那样静静地躺着,像睡着了一般。 火红的嫁衣衬着肌肤如雪。 梳的纹丝不乱的头发上,一...
    开封第一讲书人阅读 46,112评论 1 272
  • 那天,我揣着相机与录音,去河边找鬼。 笑死,一个胖子当着我的面吹牛,可吹牛的内容都是我干的。 我是一名探鬼主播,决...
    沈念sama阅读 36,531评论 3 381
  • 文/苍兰香墨 我猛地睁开眼,长吁一口气:“原来是场噩梦啊……” “哼!你这毒妇竟也来了?” 一声冷哼从身侧响起,我...
    开封第一讲书人阅读 35,215评论 0 253
  • 序言:老挝万荣一对情侣失踪,失踪者是张志新(化名)和其女友刘颖,没想到半个月后,有当地人在树林里发现了一具尸体,经...
    沈念sama阅读 39,485评论 1 290
  • 正文 独居荒郊野岭守林人离奇死亡,尸身上长有42处带血的脓包…… 初始之章·张勋 以下内容为张勋视角 年9月15日...
    茶点故事阅读 34,578评论 2 309
  • 正文 我和宋清朗相恋三年,在试婚纱的时候发现自己被绿了。 大学时的朋友给我发了我未婚夫和他白月光在一起吃饭的照片。...
    茶点故事阅读 36,356评论 1 326
  • 序言:一个原本活蹦乱跳的男人离奇死亡,死状恐怖,灵堂内的尸体忽然破棺而出,到底是诈尸还是另有隐情,我是刑警宁泽,带...
    沈念sama阅读 32,215评论 3 312
  • 正文 年R本政府宣布,位于F岛的核电站,受9级特大地震影响,放射性物质发生泄漏。R本人自食恶果不足惜,却给世界环境...
    茶点故事阅读 37,583评论 3 299
  • 文/蒙蒙 一、第九天 我趴在偏房一处隐蔽的房顶上张望。 院中可真热闹,春花似锦、人声如沸。这庄子的主人今日做“春日...
    开封第一讲书人阅读 28,898评论 0 17
  • 文/苍兰香墨 我抬头看了看天上的太阳。三九已至,却和暖如春,着一层夹袄步出监牢的瞬间,已是汗流浃背。 一阵脚步声响...
    开封第一讲书人阅读 30,174评论 1 250
  • 我被黑心中介骗来泰国打工, 没想到刚下飞机就差点儿被人妖公主榨干…… 1. 我叫王不留,地道东北人。 一个月前我还...
    沈念sama阅读 41,497评论 2 341
  • 正文 我出身青楼,却偏偏与公主长得像,于是被迫代替她去往敌国和亲。 传闻我的和亲对象是个残疾皇子,可洞房花烛夜当晚...
    茶点故事阅读 40,697评论 2 335

推荐阅读更多精彩内容

  • 总结一下常见的排序算法。 排序分内排序和外排序。内排序:指在排序期间数据对象全部存放在内存的排序。外排序:指在排序...
    jiangliang阅读 1,310评论 0 1
  • 9.3.3 快速排序   快速排序将原数组划分为两个子数组,第一个子数组中元素小于等于某个边界值,第二个子数组中的...
    RichardJieChen阅读 1,829评论 0 3
  • 闺蜜家养了十年的哈士奇病了,整夜都没法睡好,她每晚都要操心它是否会舔自己开刀的伤口,要时不时观察伤口是否发脓,为了...
    路过初九阅读 342评论 0 1
  • 孤独是 长在心里的杂草 一不注意 便会 野蛮生长 夜深人静之时 思想就是它的养料 越睡的晚它越疯狂 直到 长满你的心墙
    Ashesoftimeke阅读 105评论 0 3
  • 每一个孩子来到这个世界的首要目的是追求归属感和价值感!没有这两样东西,孩子的心灵会干涸,会活不下去!(成人又何尝不...
    宇非门阅读 361评论 0 0