算法导论5-2

读书笔记

本小节分为两部分,第一部分用复杂的语言讲解期望的计算方法,即值和概率乘积之和;第二部分使用第一部分讲述的方法计算期望;

有一个值得注意的地方,k=1n1n=lnn+O(1)的证明过程可以在附录A的A.2中找到。

k=1n1n+1dxx=lnn+1

课后习题

5.2-1

在HIRE-ASSISTANT中,假设应聘者以随机顺序出现,你正好雇佣一次的概率是多少?正好雇佣n次的概率是多少?

雇佣一次的概率是1n

雇佣n次的概率是1n!

5.2-2

在HIRE-ASSISTANT中,假设应聘者以随机顺序出现,你正好雇佣两次的概率是多少?

雇佣两次的概率是2nn1n!

5.2-3

利用指示器随机变量来计算掷n个色子之和的期望值。

单次掷色子的期望是72n次掷色子的期望是72n

5.2-4

利用指示器随机变量来解如下的帽子核对问题:n位顾客,他们每个人给餐厅对帽子的服务生一顶帽子。服务生以随机顺序将帽子归还给顾客。请问拿到自己帽子的客户的期望是多少?

过程如下:

1n+n1n1n1+...+2n12+1n11=n1n=1

5.2-5

A[1..n]是由n个不同数构成的数列。如果i<jA[i]>A[j],则称(i,j)A的一个逆序对。假设A的元素构成<1,2,...,n>上的一个均匀随机排列。请用指示器随机变量来计算其中逆序对的数目期望。

任选两个元素是逆序对的概率是12,一共可以选出Cn2个组合,所以期望为Cn22=n(n1)4

posted @   ijkzen  阅读(336)  评论(2编辑  收藏  举报
编辑推荐:
· 如何编写易于单元测试的代码
· 10年+ .NET Coder 心语,封装的思维:从隐藏、稳定开始理解其本质意义
· .NET Core 中如何实现缓存的预热?
· 从 HTTP 原因短语缺失研究 HTTP/2 和 HTTP/3 的设计差异
· AI与.NET技术实操系列:向量存储与相似性搜索在 .NET 中的实现
阅读排行:
· 地球OL攻略 —— 某应届生求职总结
· 周边上新:园子的第一款马克杯温暖上架
· Open-Sora 2.0 重磅开源!
· 提示词工程——AI应用必不可少的技术
· .NET周刊【3月第1期 2025-03-02】
点击右上角即可分享
微信分享提示