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Cantidad esperada de pasos para ordenar primero n enteros

Supongamos que comenzamos con una permutación aleatoria de la primera $n$ enteros. En cada paso, hacemos lo siguiente:

  1. Dejar los enteros ya en la posición correcta donde están

  2. Para el resto de los números enteros, decir $a_1, a_2, \ldots, a_{k},$ realizar una (al azar) alteración (en otras palabras, $\sigma$ no tiene puntos fijos) $\sigma: \{1, 2, \ldots, k\} \to \{1, 2, \ldots, k\}$ en el conjunto de índices, es decir que tomen $\{a_1, a_2, \ldots, a_{k}\}$ $\{a_{\sigma(1)}, a_{\sigma(2)},\ldots, a_{\sigma(k)}\}.$

Repita esto hasta que llegamos a la orden correcto, es decir, $\{1, 2, 3, \ldots, n\}.$ ¿Cuál es el número esperado de pasos para este proceso?

Ejemplo: Si usted comienza con la permutación $\{2, 1, 4, 3\},$ hay $9$ posibilidades para el siguiente paso (por la composición con un trastorno), es decir,:$\{1, 2, 3, 4\}, \{1, 3, 2, 4\}, \{1, 4, 3, 2\}, \{3, 2, 1, 4\},$ $\{3, 4, 2, 1\}, \{3, 4, 1, 2\}, \{4, 2, 3, 1\}, \{4, 3, 1, 2\},$ y $\{4, 3, 2, 1\}.$

Si, por el contrario, que había comenzado con $\{1, 3, 4, 2\},$, a continuación, las posibilidades serían $\{1, 2, 3, 4\}$ $\{1, 4, 2, 3\}.$

Ver AoPS para la discusión original de este problema. No es difícil escribir una recursividad para $E_n$ en términos de $E_{D_i},$ donde $E_{D_i}$ es el número esperado de pasos que comenzamos con precisión $(n-i)$ puntos fijos. Sin embargo, la estructura de cada trastorno juega un papel importante, por lo que el problema se vuelve extremadamente complicado, incluso para valores pequeños de a $n.$

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JiminyCricket Puntos 143

Esto parece que podría ser intratable analíticamente; aquí están algunos de los resultados numéricos. El número esperado de pasos si el uso de todas las permutaciones, no sólo alteraciones, es $n-1$ ($n$ como se reivindica en la página de enlace a), y este será ligeramente reducido mediante el uso de sólo las alteraciones, así que tiene sentido mirar la diferencia entre el $n-1$ y el número esperado de pasos. Yo estima que este (el uso de este código) por $n$$1$$50$:

 1 : 0.00000 +- 0.00000
 2 : 0.50192 +- 0.00158
 3 : 0.83127 +- 0.00335
 4 : 1.07628 +- 0.00444
 5 : 1.28974 +- 0.00512
 6 : 1.46849 +- 0.00578
 7 : 1.61585 +- 0.00638
 8 : 1.75889 +- 0.00695
 9 : 1.87796 +- 0.00753
10 : 1.95726 +- 0.00807
11 : 2.07798 +- 0.00850
12 : 2.14687 +- 0.00902
13 : 2.24062 +- 0.00949
14 : 2.30053 +- 0.00994
15 : 2.37832 +- 0.01036
16 : 2.43386 +- 0.01082
17 : 2.47943 +- 0.01120
18 : 2.54770 +- 0.01160
19 : 2.62030 +- 0.01195
20 : 2.65276 +- 0.01232
21 : 2.69632 +- 0.01271
22 : 2.76734 +- 0.01302
23 : 2.80838 +- 0.01335
24 : 2.86145 +- 0.01367
25 : 2.88955 +- 0.01409
26 : 2.93403 +- 0.01440
27 : 3.00107 +- 0.01468
28 : 2.97926 +- 0.01501
29 : 3.04811 +- 0.01525
30 : 3.05974 +- 0.01559
31 : 3.09163 +- 0.01586
32 : 3.12180 +- 0.01621
33 : 3.17440 +- 0.01649
34 : 3.22252 +- 0.01677
35 : 3.22535 +- 0.01710
36 : 3.27475 +- 0.01736
37 : 3.25347 +- 0.01760
38 : 3.30337 +- 0.01794
39 : 3.30125 +- 0.01815
40 : 3.35362 +- 0.01837
41 : 3.36112 +- 0.01858
42 : 3.41845 +- 0.01889
43 : 3.41788 +- 0.01919
44 : 3.44682 +- 0.01935
45 : 3.51645 +- 0.01960
46 : 3.49307 +- 0.01987
47 : 3.54873 +- 0.02011
48 : 3.56090 +- 0.02035
49 : 3.57704 +- 0.02063
50 : 3.56751 +- 0.02087

Los resultados están bien equipados con una función de la forma $a+\log n$, con el mejor ajuste dado por $a\approx-0.32$. He aquí una gráfica de los resultados junto con el $\log n-0.32$:

plot of logarithmic fit

Por lo tanto asintóticamente el número esperado de pasos parece ser aproximadamente el $n-\log n-0.68$.

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