算法系列:约瑟夫斯问题

 

约瑟夫斯问题(有时也称为约瑟夫斯置换),是一个出现在计算机科学数学中的问题。在计算机编程的算法中,类似问题又称为约瑟夫环。

{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》个囚犯站成一个圆圈,准备处决。首先从一个人开始,越过{\displaystyle k-2}《算法系列:约瑟夫斯问题》个人(因为第一个人已经被越过),并杀掉第k个人。接着,再越过{\displaystyle k-1}《算法系列:约瑟夫斯问题》个人,并杀掉第k个人。这个过程沿着圆圈一直进行,直到最终只剩下一个人留下,这个人就可以继续活着。

问题是,给定了{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》{\displaystyle k}《算法系列:约瑟夫斯问题》,一开始要站在什么地方才能避免被处决?

 

目录

  [隐藏] 

 

历史[编辑]

这个问题是以弗拉维奥·约瑟夫斯命名的,它是1世纪的一名犹太历史学家。他在自己的日记中写道,他和他的40个战友被罗马军队包围在洞中。他们讨论是自杀还是被俘,最终决定自杀,并以抽签的方式决定谁杀掉谁。约瑟夫斯和另外一个人是最后两个留下的人。约瑟夫斯说服了那个人,他们将向罗马军队投降,不再自杀。约瑟夫斯把他的存活归因于运气或天意,他不知道是哪一个。[1]

解法[编辑]

比较简单的做法是用循环单链表模拟整个过程,时间复杂度是O(n*m)。如果只是想求得最后剩下的人,则可以用数学推导的方式得出公式。且先看看模拟过程的解法。

Python版本[编辑]

# -*- coding: utf-8 -*- 
class Node(object): def __init__(self, value): self.value = value self.next = None def create_linkList(n): head = Node(1) pre = head for i in range(2, n+1): newNode = Node(i) pre.next= newNode pre = newNode pre.next = head return head n = 5 #总的个数 m = 2 #数的数目 if m == 1: #如果是1的话,特殊处理,直接输出 print n else: head = create_linkList(n) pre = None cur = head while cur.next != cur: #终止条件是节点的下一个节点指向本身 for i in range(m-1): pre = cur cur = cur.next print cur.value pre.next = cur.next cur.next = None cur = pre.next print cur.value 

C++版本[编辑]

#include <iostream> using namespace std; typedef struct _LinkNode { int value; struct _LinkNode* next; } LinkNode, *LinkNodePtr; LinkNodePtr createCycle(int total) { int index = 1; LinkNodePtr head = NULL, curr = NULL, prev = NULL; head = (LinkNodePtr) malloc(sizeof(LinkNode)); head->value = index; prev = head; while (--total > 0) { curr = (LinkNodePtr) malloc(sizeof(LinkNode)); curr->value = ++index; prev->next = curr; prev = curr; } curr->next = head; return head; } void run(int total, int tag) { LinkNodePtr node = createCycle(total); LinkNodePtr prev = NULL; int start = 1; int index = start; while (node && node->next) { if (index == tag) { printf("\n%d", node->value); if (tag == start) { prev = node->next; node->next = NULL; node = prev; } else { prev->next = node->next; node->next = NULL; node = prev->next; } index = start; } else { prev = node; node = node->next; index++; } } } int main() { run(5, 999999); return 0; } 

数学推导解法[编辑]

我们将明确解出{\displaystyle k=2}《算法系列:约瑟夫斯问题》时的问题。对于{\displaystyle k\neq 2}《算法系列:约瑟夫斯问题》的情况,我们在下面给出一个一般的解法。

{\displaystyle f(n)}《算法系列:约瑟夫斯问题》为一开始有{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》个人时,生还者的位置(注意:最终的生还者只有一个)。走了一圈以后,所有偶数号码的人被杀。再走第二圈,则新的第二、第四、……个人被杀,等等;就像没有第一圈一样。如果一开始有偶数个人,则第二圈时位置为{\displaystyle x}《算法系列:约瑟夫斯问题》的人一开始在第{\displaystyle 2x-1}《算法系列:约瑟夫斯问题》个位置。因此位置为{\displaystyle f(2n)}《算法系列:约瑟夫斯问题》的人开始时的位置为{\displaystyle 2f(n)-1}《算法系列:约瑟夫斯问题》。这便给出了以下的递推公式:

{\displaystyle f(2n)=2f(n)-1.\,}《算法系列:约瑟夫斯问题》

如果一开始有奇数个人,则走了一圈以后,最终是号码为1的人被杀。于是同样地,再走第二圈时,新的第二、第四、……个人被杀,等等。在这种情况下,位置为{\displaystyle x}《算法系列:约瑟夫斯问题》的人原先位置为{\displaystyle 2x+1}《算法系列:约瑟夫斯问题》。这便给出了以下的递推公式:

{\displaystyle f(2n+1)=2f(n)+1.\,}《算法系列:约瑟夫斯问题》

如果我们把{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》{\displaystyle f(n)}《算法系列:约瑟夫斯问题》的值列成表,我们可以看出一个规律:

{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》12345678910111213141516
{\displaystyle f(n)}《算法系列:约瑟夫斯问题》1131357135791113151

从中可以看出,{\displaystyle f(n)}《算法系列:约瑟夫斯问题》是一个递增的奇数数列,每当n是2的幂时,便重新从{\displaystyle f(n)=1}《算法系列:约瑟夫斯问题》开始。因此,如果我们选择m和l,使得{\displaystyle n=2^{m}+l}《算法系列:约瑟夫斯问题》{\displaystyle 0\leq l<2^{m}}《算法系列:约瑟夫斯问题》,那么{\displaystyle f(n)=2\cdot l+1}《算法系列:约瑟夫斯问题》。注意:2^m是不超过n的最大幂,l是留下的量。显然,表格中的值满足这个方程。我们用数学归纳法给出一个证明。

定理:如果{\displaystyle n=2^{m}+l}《算法系列:约瑟夫斯问题》{\displaystyle 0\leq l<2^{m}}《算法系列:约瑟夫斯问题》,则{\displaystyle f(n)=2l+1}《算法系列:约瑟夫斯问题》

证明:对{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》应用数学归纳法{\displaystyle n=1}《算法系列:约瑟夫斯问题》的情况显然成立。我们分别考虑{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》是偶数和{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》是奇数的情况。

如果{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》是偶数,则我们选择{\displaystyle l_{1}}《算法系列:约瑟夫斯问题》{\displaystyle m_{1}}《算法系列:约瑟夫斯问题》,使得{\displaystyle n/2=2^{m_{1}}+l_{1}}《算法系列:约瑟夫斯问题》,且{\displaystyle 0\leq l_{1}<2^{m_{1}}}《算法系列:约瑟夫斯问题》。注意{\displaystyle l_{1}=l/2}《算法系列:约瑟夫斯问题》。我们有{\displaystyle f(n)=2f(n/2)-1=2((2l_{1})+1)-1=2l+1}《算法系列:约瑟夫斯问题》,其中第二个等式从归纳假设推出。

如果{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》是奇数,则我们选择{\displaystyle l_{1}}《算法系列:约瑟夫斯问题》{\displaystyle m_{1}}《算法系列:约瑟夫斯问题》,使得{\displaystyle (n-1)/2=2^{m_{1}}+l_{1}}《算法系列:约瑟夫斯问题》,且{\displaystyle 0\leq l_{1}<2^{m_{1}}}《算法系列:约瑟夫斯问题》。注意{\displaystyle l_{1}=(l-1)/2}《算法系列:约瑟夫斯问题》。我们有{\displaystyle f(n)=2f((n-1)/2)+1=2((2l_{1})+1)+1=2l+1}《算法系列:约瑟夫斯问题》,其中第二个等式从归纳假设推出。证毕。

答案的最漂亮的形式,与{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》的二进制表示有关:把{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》的第一位移动到最后,便得到{\displaystyle f(n)}《算法系列:约瑟夫斯问题》。如果{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》的二进制表示为{\displaystyle n=b_{0}b_{1}b_{2}b_{3}\dots b_{m}}《算法系列:约瑟夫斯问题》,则{\displaystyle f(n)=b_{1}b_{2}b_{3}\dots b_{m}b_{0}}《算法系列:约瑟夫斯问题》。这可以通过把{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》表示为{\displaystyle 2^{m}+l}《算法系列:约瑟夫斯问题》来证明。

在一般情况下,这个问题的最简单的解决方法是使用动态规划。利用这种方法,我们可以得到以下的递推公式:

{\displaystyle f(n,k)=(f(n-1,k)+k){\bmod {n}}}《算法系列:约瑟夫斯问题》{\displaystyle f(1,k)=0}《算法系列:约瑟夫斯问题》

如果考虑生还者的号码从{\displaystyle n-1}《算法系列:约瑟夫斯问题》{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》是怎样变化的,则这个公式是明显的。这种方法的运行时间{\displaystyle O(n)}《算法系列:约瑟夫斯问题》,但对于较小的{\displaystyle k}《算法系列:约瑟夫斯问题》和较大的{\displaystyle n}《算法系列:约瑟夫斯问题》,有另外一种方法,这种方法也用到了动态规划,但运行时间为{\displaystyle O(k\log n)}《算法系列:约瑟夫斯问题》。它是基于把杀掉第k、2k、……、2{\displaystyle \lfloor n/k\rfloor }《算法系列:约瑟夫斯问题》个人视为一个步骤,然后把号码改变。

程式实现

#include <iostream> using namespace std; //編號從0開始,也就是說如果編號從1開始結果要加1 int josephus(int n, int k) { //非遞回版本 int s = 0; for (int i = 2; i <= n; i++) s = (s + k) % i; return s; } int josephus_recursion(int n, int k) { //遞回版本 return n > 1 ? (josephus_recursion(n - 1, k) + k) % n : 0; } int main() { for (int i = 1; i <= 100; i++) cout << i << ' ' << josephus(i, 5) << ' ' << josephus_recursion(i, 5) << endl; return 0; } 

注释[编辑]

  1. ^ The War of the Jews 3.387-391

参考文献[编辑]

外部链接[编辑]

    原文作者:朔方
    原文地址: https://www.cnblogs.com/noryes/p/6294990.html
    本文转自网络文章,转载此文章仅为分享知识,如有侵权,请联系博主进行删除。
点赞