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[導(dǎo)讀]↓推薦關(guān)注↓轉(zhuǎn)自:量子位?公眾號(hào)(QbitAI)程序bug也能負(fù)負(fù)得正嗎?還真可以。比如程序員們再熟悉不過的排序算法,通過兩個(gè)“bug”居然能歪打正著,實(shí)在令人匪夷所思。請看這位程序員寫的數(shù)組升序排序代碼:for?i?=?1?to?n?do??for?j?=?1?to?n?do?...

推薦關(guān)注↓

轉(zhuǎn)自:量子位?公眾號(hào)( QbitAI )

程序 bug 也能負(fù)負(fù)得正嗎?

還真可以。

比如程序員們再熟悉不過的排序算法,通過兩個(gè)“bug”居然能歪打正著,實(shí)在令人匪夷所思。

請看這位程序員寫的數(shù)組升序排序代碼

for?i?=?1?to?n?do
??for?j?=?1?to?n?do
????if?A[i]???????swap?A[i]?and?A[j]
最近這串代碼在 Hacker News 論壇上突然火了起來,引來大批程序員圍觀。

乍一看這段代碼,你的反應(yīng)會(huì)是什么?會(huì)不會(huì)覺得這個(gè)程序員水平太差了,連基本的冒泡算法都寫不好:

不等號(hào)方向錯(cuò)了,第二層循環(huán)指數(shù) j 的范圍也弄錯(cuò)了。

總之,這段代碼“絕對(duì)不可能正確”。

冒泡算法
但如果你真的運(yùn)行一下會(huì)發(fā)現(xiàn),結(jié)果還真的是按照升序排列的。

我們再來看一下正確的冒泡算法代碼是怎樣的:

for?i?=?1?to?n?do
??for?j?=?i? ?1?to?n?do
????if?A[i]?>?A[j]?then
??????swap?A[i]?and?A[j]
后者不同之處是 j = i 1A[i] > A[j],兩段程序大相徑庭。

然而我要告訴你一個(gè)不可思議的事實(shí),其實(shí)第一串代碼是對(duì)的,而且可以嚴(yán)格證明。

那么它是如何實(shí)現(xiàn)正確排序的?

為何能歪打正著

仔細(xì)一想,其實(shí)很容易理解。因?yàn)樵撍惴ū让芭菖判蚨嘁话虢粨Q操作,正好可以將降序編程升序。

不過,作者還是給出了嚴(yán)格的證明。

我們定義 P? 是經(jīng)過 i 次(1 ≤ i ≤ n)外循環(huán)后得到的數(shù)組。

如果算法正確,那么前 i 項(xiàng)已經(jīng)是升序排列,即 A[1] ≤ A[2] ≤ . . . ≤ A[i]。

證明該算法正確,實(shí)際上就是證明 P? 對(duì)于任何 n 都成立。

根據(jù)數(shù)學(xué)歸納法,我們只要證明 P? 成立,假設(shè) P? 成立,接著再證明 Pi 1 也成立,命題即可得證。

P? 顯然是正確的,而且這一步和普通的冒泡算法降序沒有區(qū)別,經(jīng)過第 1 次外循環(huán),A[1] 就是整個(gè)數(shù)組的最大元素。

接著我們假設(shè) P? 成立,然后證明 Pi 1 成立。

我們先定義一個(gè)序數(shù) k:

首先假設(shè) A[k](k 介于 1~i 之間)滿足 A[k]>A[i 1] 最小的一個(gè)數(shù),那么 A[k?1]≤A[i 1](k≠1)。

如果 A[i 1]≥A[i],那么這樣的 k 不存在,我們就令 k=i 1。

考慮以下三種情況:

1、1 ≤ j ≤ k?1

由于 A[i 1]>A[j],沒有任何元素交換發(fā)生。

2、 k ≤ j ≤ i (如果 k=i 1,則不存在此步驟)

由于 A[j]>A[i 1],所以每次比較后都會(huì)有元素交換發(fā)生。

我們使用 A[ ] 和 A′[ ] 來表示交換前和交換后的元素,所以

A′[i 1] = A[k],A′[k]=A[i 1]

經(jīng)過一系列交換,最大元素最終被放到了 A[i 1] 位置上,原來的 A[i 1] 變成了最大元素,A[k] 被插入了大小介于原來 A[k] 和 A[k-1] 之間的元素。

3、i 1 ≤ j ≤ n

由于最大元素已經(jīng)交換到前 i 1 個(gè)元素中,此過程也沒有任何元素交換。

最后,P? 就是升序排序算法執(zhí)行完以后的結(jié)果。

由于內(nèi)外兩組循環(huán)沒有任何范圍差別,因此這可以說是“最簡單”的排序算法了。

從代碼上來看,它很像冒泡算法,但從證明過程中可以看出,這實(shí)際上是一種插入算法。

插入算法

算法復(fù)雜度

顯然,該算法總會(huì)進(jìn)行 n2 次比較,接下來計(jì)算算法的交換次數(shù)。

可以證明交換其次最多為 I 2(n-1),最少為 n-1。

其中 I 為初始數(shù)字的逆序數(shù),最大為 n(n-1)/2

因此整個(gè)算法的復(fù)雜度為 O(n2)。

從證明過程中可以看出,除了 i=1 的循環(huán)以外,其余循環(huán)里 j=i-1 之后的部分完全無效,因此可以將這部分省略,得到簡化后的算法。

for?i?=?2?to?n?do
??for?j?=?1?to?i???1?do
????if?A[i]?then
??????swap?A[i]?and?A[j]
該算法減少了比較和交換次數(shù),不過算法復(fù)雜度依然是 O(n2)。

網(wǎng)友:這個(gè)算法我以前見過

比最容易理解的冒泡算法還要簡單,這個(gè)排序算法在 Hacker News 上很快引起了網(wǎng)友的圍觀。

不少人覺得它“很眼熟”。

有位網(wǎng)友表示,自己曾在奧林匹克數(shù)學(xué)競賽中看到一個(gè)同學(xué)用了一種非常奇怪的排序算法,它可以運(yùn)行但是效率很低,更像是一種插入排序。

如果我沒記錯(cuò)的話,他用的就是這種算法。

事實(shí)上,關(guān)于這種算法的討論已久,從 2014 年開始就不斷有人發(fā)帖,這次作者將論文上傳到 arXiv 后又引起了廣泛熱議。

甚至還有烏龍事件發(fā)生。

有位網(wǎng)友掃了一眼論文就以為這個(gè)算法和自己 10 年前提出的一樣。

留言網(wǎng)友的算法:

乍一看兩種算法的代碼確實(shí)很像,原理上的確有些相似。

都是看起來像冒泡排序,但其實(shí)更貼近選擇排序。

不過很快有人指出真相:這種算法中 j=i 1 to n,并且是當(dāng) A[i] > A[j] 時(shí)交換。

而作者提出的算法中 j=1 to n,A[i] < A[j] 時(shí)交換。

兩種算法相比,網(wǎng)友此前提出的更容易被理解為什么可以運(yùn)行。

當(dāng)然也有歪樓的,有人就調(diào)侃自己剛學(xué)編程時(shí)寫過這個(gè)算法。

我百分百確定,在我剛開始學(xué)編程、并想要找到最短的排序方法時(shí)就寫過它。

不過說到實(shí)際應(yīng)用上,這種算法需要的計(jì)算時(shí)間太長了。

有人就認(rèn)為,這種算法此前被發(fā)現(xiàn)過很多次,但是那些人根本沒打算用它。

也有人提出:這種排序沒有睡眠排序簡單。

睡眠排序就是構(gòu)造 n 個(gè)線程,讓線程和排序的 n 個(gè)數(shù)對(duì)應(yīng)。

例如對(duì)于 [4,2,3,5,9] 這樣一組數(shù)字,就創(chuàng)建 5 個(gè)線程,每個(gè)線程睡眠 4s,2s,3s,5s,9s。這些線程睡醒之后,就把自己對(duì)應(yīng)的數(shù)報(bào)出來即可。這樣等所有線程都醒來,排序就結(jié)束了。

但和作者提出的算法一樣,睡眠排序由于多線程的問題,在真正實(shí)現(xiàn)上也有困難。

此外,這位網(wǎng)友也表示自己看到過這種算法:

我確定我此前看到過這種算法,它沒有名字嗎?

很快就有人提議說——

如果它沒有名字的話,我建議稱之為“面試排序”。

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