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DIVIDE Y VENCERÁS
“simplificación”. Por supuesto, aquí no es necesario un proceso de combinación de resultados. Su caso base se produce cuando el vector tiene sólo un elemento. En esta situación la solución del problema se basa en comparar dicho elemento con x. Como el tamaño de la entrada (en este caso el número de elementos del vector a tratar) se va dividiendo en cada paso por dos, tenemos asegurada la convergencia al caso base. La función que implementa tal algoritmo ya ha sido expuesta en el primer capítulo como uno de los ejemplos de cálculo de complejidades (problema 1.16), con lo cual no reincidiremos más en ella.
3.3 BÚSQUEDA BINARIA NO CENTRADA Una de las cuestiones a considerar cuando se diseña un algoritmo mediante la técnica de Divide y Vencerás es la partición y el reparto equilibrado de los subproblemas. Más concretamente, en el problema de la búsqueda binaria nos podemos plantear la siguiente cuestión: supongamos que en vez de dividir el vector de elementos en dos mitades del mismo tamaño, las dividimos en dos partes de tamaños 1/3 y 2/3. ¿Conseguiremos de esta forma un algoritmo mejor que el original? Solución
(☺)
Tal algoritmo puede ser implementado como sigue: PROCEDURE BuscBin2(Var a:vector; prim,ult:CARDINAL;x:INTEGER):BOOLEAN; VAR tercio:CARDINAL; (* posicion del elemento n/3 *) BEGIN IF (prim>=ult) THEN RETURN a[ult]=x ELSE tercio:=prim+((ult-prim+1)DIV 3); IF x=a[tercio] THEN RETURN TRUE ELSIF (x<a[tercio]) THEN RETURN BuscBin2(a,prim,tercio,x) ELSE RETURN BuscBin2(a,tercio+1,ult,x) END END END BuscBin2;
El cálculo del número de operaciones elementales que se realiza en el peor caso de una invocación a esta función puede hacerse de manera análoga a como se hizo en el problema 1.16 cuando se estudió la búsqueda binaria. En este caso obtenemos la ecuación en recurrencia T(n) = 11 + T(2n/3), con la condición inicial T(1) = 4. Para resolverla, haciendo el cambio tk = T((3/2)k) obtenemos tk – tk–1 = 11,
