Randomisierter vs rekursiver Algorithmus
Randomisierte Algorithmen integrieren ein Gefühl der Zufälligkeit in ihre Logik, indem sie während der Ausführung des Algorithmus zufällige Entscheidungen treffen. Aufgrund dieser Zufälligkeit kann sich das Verhalten des Algorithmus auch bei einer festen Eingabe ändern. Für viele Probleme bieten randomisierte Algorithmen die einfachsten und effizientesten Lösungen. Rekursive Algorithmen basieren auf der Idee, dass die Lösung eines Problems gefunden werden kann, indem Lösungen für kleinere Unterprobleme desselben Problems gefunden werden. Rekursion wird häufig verwendet, um Lösungen für Probleme in der Informatik zu finden, und viele Programmiersprachen auf hoher Ebene unterstützen die Rekursion.
Was ist ein randomisierter Algorithmus?
Randomisierte Algorithmen beinhalten ein Gefühl der Zufälligkeit, indem sie zufällige Entscheidungen treffen, die die Ausführung des Algorithmus steuern. Dies erfolgt normalerweise, indem ein Satz von Zufallszahlen, die von einem Pseudozufallszahlengenerator erzeugt werden, als zusätzliche Eingabe verwendet wird. Aus diesem Grund kann sich das Verhalten des Algorithmus auch bei einer festen Eingabe ändern. Quicksort ist ein weithin bekannter Algorithmus, der das Konzept der Zufälligkeit verwendet und unabhängig von den Eingabeeigenschaften eine Laufzeit von O (n log n) hat. Ferner wird eine randomisierte inkrementelle Konstruktionsmethode verwendet, um Strukturen wie eine konvexe Hülle in der Berechnungsgeometrie zu erstellen. Bei dieser Methode werden die Eingabepunkte zufällig permutiert und dann einzeln in die Struktur eingefügt. Das Implementieren eines randomisierten Algorithmus ist relativ einfach als das Implementieren eines deterministischen Algorithmus für dasselbe Problem. Die größte Herausforderung beim Entwurf eines randomisierten Algorithmus besteht in der Durchführung einer asymptotischen Analyse der zeitlichen und räumlichen Komplexität.
Was ist ein rekursiver Algorithmus?
Rekursive Algorithmen basieren auf der Idee, dass die Lösung eines Problems gefunden werden kann, indem Lösungen für kleinere Unterprobleme desselben Problems gefunden werden. In einem rekursiven Algorithmus wird eine Funktion in Bezug auf die frühere Version von sich selbst definiert. Es ist wichtig zu beachten, dass diese Selbstreferenzierung eine Beendigungsbedingung haben sollte, um zu vermeiden, dass sie sich für immer selbst referenziert. Die Beendigungsbedingung wird überprüft, bevor auf sich selbst verwiesen wird. Der erste Schritt eines rekursiven Algorithmus bezieht sich auf die Basisklausel der rekursiven Definition des Problems. Die Schritte, die dem ersten Schritt folgen, beziehen sich auf die induktiven Klauseln des Problems. Rekursive Algorithmen bieten in vielen Situationen eine einfachere Lösung und sind der natürlichen Denkweise näher als der iterative Algorithmus für dasselbe Problem. Aber im Allgemeinen,rekursive Algorithmen erfordern mehr Speicher und sind rechenintensiv.
Was ist der Unterschied zwischen einem randomisierten und einem rekursiven Algorithmus?
Zufällige Algorithmen sind Algorithmen, die ein Gefühl der Zufälligkeit verwenden, indem sie zufällige Entscheidungen treffen, die die Ausführung des Algorithmus beeinflussen könnten, während rekursive Algorithmen Algorithmen sind, die auf der Idee basieren, dass eine Lösung für ein Problem gefunden werden kann, indem Lösungen für kleinere Unterprobleme gefunden werden des gleichen Problems. Aufgrund der Zufälligkeit in den Zufallsalgorithmen kann sich das Verhalten des Algorithmus sogar für dieselbe Eingabe ändern (bei verschiedenen Ausführungen des Algorithmus). Dies ist jedoch bei rekursiven Algorithmen nicht möglich, und das Verhalten eines rekursiven Algorithmus wäre für eine feste Eingabe dasselbe.
