资讯专栏INFORMATION COLUMN

Josephus Problem的详细算法及其Python、Java实现

yimo / 3415人阅读

摘要:然而和他的朋友并不想遵从,要他的朋友先假装遵从,他将朋友与自己安排在第个与第个位置,于是逃过了这场死亡游戏。问最后一个人的最开始的编号是几先是笔者的朴素想法。这种想法虽然素朴,比较容易实现,但是时间复杂度为接着是数学方法。

  笔者昨天看电视,偶尔看到一集讲述古罗马人与犹太人的战争——马萨达战争,深为震撼,有兴趣的同学可以移步:http://finance.ifeng.com/a/20... .
  这不仅让笔者想起以前在学数据结构时碰到的Josephus问题:
  据说著名犹太历史学家 Josephus有过以下的故事:在罗马人占领乔塔帕特后,39 个犹太人与Josephus及他的朋友躲到一个洞中,39个犹太人决定宁愿死也不要被敌人找到,于是决定了一个自杀方式,41个人排成一个圆圈,由第1个人开始报数,每报数到第3人该人就必须自杀,然后再由下一个重新报数,直到所有人都自杀身亡为止。然而Josephus 和他的朋友并不想遵从,Josephus要他的朋友先假装遵从,他将朋友与自己安排在第16个与第31个位置,于是逃过了这场死亡游戏。
  以前我们都是用链表的方法编程来解决这个问题的,这次笔者将会讲述两个不同的方法,一个是笔者自己的朴素想法,一个是数学方法。

朴素方法

数学方法

  首先我们先将Josephus问题描述出来,即: 共有N个人围成一圈,编号分别为1,2,...,N,从第一个人开始从1到m报数,报到m的人退出,如此循环下去,直至最后一个人。问最后一个人的最开始的编号是几?
  先是笔者的朴素想法。
  将N个人储存在列表(list)中,每次报到m的元素剔除,并记录下最后一个人报的数i,然后将缩短后的数组从i+1报数,如此循环下去,直至列表的长度为1,这样剩下来的元素就是我们要求的答案。
  这种想法虽然素朴,比较容易实现,但是时间复杂度为O(Nm).
  接着是数学方法。
  假设一开始的Josephus环编号为0,1,2,...,N-1.我们知道第一个人(编号一定是m%N-1) 出列之后,剩下的N-1个人组成了一个新的Josephus环(以编号为k=m%n的人开始):
$$ k, k+1, k+2,......, n-2, n-1, 0, 1, 2, ... k-2$$
并且从k开始报0.
  现在我们把他们的编号做一下转换:
$$k --> 0
k+1 --> 1
k+2 --> 2
...
k-2 --> n-2
k-1 --> n-1$$

变换后就成为了(N-1)个人报数的子问题,这启示我们可以用归纳法来解决这个问题。假如我们知道这个子问题的解为$x$,原来问题的答案为$x^{"}$,则$x^{"}=(x+k)\%n.$因此,递推公式就有了!令$f(i)$表示$i$个人玩游戏报$m$退出最后胜利者的编号,我们要求的结果是$f(N)$,其递推公式如下:
$$f(1)=0
f(1)=(f(i-1)+m)% i qquad (i>1)$$
  数学方法简单明了,计算效率高,但是推导比较困难。
  最后,我们给出以下两种方法的Python代码和朴素方法的Java代码,希望能给大家一点思考。
  完整的Python代码如下:

# -*- coding: utf-8 -*-

# This code is devoted to solve the Josephus Problem by Python.

# N: numper of people
# m: cycle number
def solve1(N, m):
    a = list(range(1, N+1)) # sequence

    end = 0 # the number of last man in sequence
    while len(a) > 1:
        b = []
        for i in a:
            if not (end+a.index(i)+1)%m:
                b.append(i)
                # print(i, end=" ") # print the order of removing
            if a.index(i) == len(a)-1: # last man of sequence
                end = (end+a.index(i)+1)%m

        # remove elements in b from a
        for i in b:
            a.remove(i)

    return a[0]

# solve the problem by math method
def solve2(N, m):
    return 0 if N == 1 else (solve2(N-1, m)+m)%N

# main function for execution
def main():
    N, m = 41, 3
    left1 = solve1(N, m)
    print("
The man left: %d" %left1)

    left2 = solve2(N, m)+1
    print("
The man left: %d" % left2)

main()

  完整的Java代码如下:

import java.util.ArrayList;

public class Josephus {

    public static void main(String[] args) {
        int N = 41;
        int m = 3;
        int left = solve(N, m);
        System.out.println("
The man left is "+left+".");

    }
    
    public static int solve(int N, int m) {
        ArrayList a = new ArrayList();
        int end = 0;
        
        for(int i=0; i < N; i++)
            a.add(i+1);
        
        while(a.size() > 1) {
            ArrayList b = new ArrayList();
            
            for(int i: a) {
                if ((end+a.indexOf(i)+1)%m == 0)
                    b.add(i);
                // System.out.print(i+"-->");
            
                if(a.indexOf(i) == a.size()-1)
                    end = (end+a.indexOf(i)+1)%m;        
            }
            
            for(Object i: b) {
                a.remove(i);
            }
        }
        
        return a.get(0);
    }
    
}

  本次分享到此结束,欢迎大家交流~~

文章版权归作者所有,未经允许请勿转载,若此文章存在违规行为,您可以联系管理员删除。

转载请注明本文地址:https://www.ucloud.cn/yun/44693.html

相关文章

  • Josephus Problem详细算法及其PythonJava实现

    摘要:然而和他的朋友并不想遵从,要他的朋友先假装遵从,他将朋友与自己安排在第个与第个位置,于是逃过了这场死亡游戏。问最后一个人的最开始的编号是几先是笔者的朴素想法。这种想法虽然素朴,比较容易实现,但是时间复杂度为接着是数学方法。   笔者昨天看电视,偶尔看到一集讲述古罗马人与犹太人的战争——马萨达战争,深为震撼,有兴趣的同学可以移步:http://finance.ifeng.com/a/20...

    big_cat 评论0 收藏0
  • 动态规划法(八)最大子数组问题(maximum subarray problem

    摘要:动态规划法用表示最大子数组的结束下标为的情形,则对于,有这样就有了一个子结构,对于初始情形,遍历就能得到这个数组,其最大者即可最大子数组的和。动态规划法想法巧妙,运行效率也高,但是没有普遍的适用性。 问题简介   本文将介绍计算机算法中的经典问题——最大子数组问题(maximum subarray problem)。所谓的最大子数组问题,指的是:给定一个数组A,寻找A的和最大的非空连续...

    jzman 评论0 收藏0
  • Python代码面试必读 - Data Structures and Algorithms in P

    摘要:使用及其各自的实现呈现每个数据结构,并引入重要的设计模式作为将这些实现组织到类,方法和对象中的方法。提供有关基础数据结构分析和设计的全面讨论。使用插图以清晰,直观的方式呈现数据结构和算法及其分析。 注:点击标题,免费下载资源 Data Structures and Algorithms in Python showImg(https://segmentfault.com/img/rem...

    dongfangyiyu 评论0 收藏0
  • 自然语言理解-从规则到深度学习

    摘要:本文详细讨论了自然语言理解的难点,并进一步针对自然语言理解的两个核心问题,详细介绍了规则方法和深度学习的应用。引言自然语言理解是人工智能的核心难题之一,也是目前智能语音交互和人机对话的核心难题。 摘要:自然语言理解是人工智能的核心难题之一,也是目前智能语音交互和人机对话的核心难题。之前写过一篇文章自然语言理解,介绍了当时NLU的系统方案,感兴趣的可以再翻一番,里面介绍过的一些内容不再赘...

    CntChen 评论0 收藏0

发表评论

0条评论

最新活动
阅读需要支付1元查看
<