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TÉCNICAS DE DISEÑO DE ALGORITMOS
(* calcula la mediana de un vector de hasta 5 elementos (es decir, ult<prim+5) *) VAR i,n:CARDINAL; b:vector; (* para no modificar el vector *) BEGIN n:=ult-prim+1; (* numero de elementos *) FOR i:=1 TO n DO b[i]:=a[prim+i-1] END; FOR i:=1 TO (n+1) DIV 2 DO Intercambia(b,i,PosMinimo(b,i,n)) END; RETURN b[(n+1) DIV 2]; END Medianade5;
El procedimiento es capaz de calcular el k-ésimo elemento de un vector en tiempo lineal respecto al tamaño de la entrada, aunque sin embargo vuelve a ocurrir aquí lo que comentamos anteriormente. Para conseguir un tiempo lineal hemos tenido que pagar un precio, que en este caso es que la constante multiplicativa del tiempo de ejecución de este método se ha visto duplicada. La decisión de si merece la pena pagar ese precio sólo para cubrir los dos casos especiales del algoritmo la dejamos al usuario del mismo. Solución al Problema 2.16.
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a) La opción de ordenar el vector y escoger los m primeros elementos es de complejidad O(nlogn) si escogemos uno de los métodos de ordenación de este orden. b) Si usamos repetidamente el procedimiento de ordenación por Selección conseguimos una mejora en la complejidad para valores pequeños de m: el método es de orden O(mn). c) Como el procedimiento que encuentra el k-ésimo elemento es de complejidad lineal, invocándolo m veces obtenemos también un método de orden O(mn). Estudiemos por tanto otras opciones. • Pensando en modificar alguno de los métodos de ordenación ya conocidos, podemos pensar en el método de ordenación por montículos. Es fácil modificar este método para conseguir un procedimiento que encuentre los m elementos más pequeños en tiempo O((n–m)logn), o bien en tiempo O(mlogn) si utilizamos montículos invertidos, es decir, en donde en la raíz se encuentra el menor elemento. • Pero es al pensar en una modificación de Quicksort cuando conseguimos un algoritmo basado en su estrategia y con mejor tiempo. Queremos buscar los m elementos menores de un vector, y podemos utilizar la función Pivote para esto.
