第10章_概率算法

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第10章_概率算法

详 情 说 明

概率算法是一类在执行过程中引入随机性的算法，通过概率选择来优化计算过程或解决确定性算法难以处理的问题。这类算法不保证绝对正确，但能以较高概率获得令人满意的结果，广泛应用于密码学、机器学习和计算几何等领域。

主要分为三类经典模式： 数值概率算法：如蒙特卡罗方法，通过随机采样来近似计算复杂积分或数学期望值，结果通常带有可计算的误差范围。 拉斯维加斯算法：保证结果绝对正确，但运行时间具有随机性，例如随机化快速排序的基准选择。 舍伍德算法：将确定性算法随机化以消除最坏情况，比如在哈希表中引入随机种子来避免冲突聚集。

概率算法的核心优势在于其处理大规模数据或复杂问题时的效率，尤其适用于NP难问题的近似求解。设计时需注意随机数质量、概率收敛证明以及误差控制，这些都是影响算法可靠性的关键因素。