三、用go語(yǔ)言，給出 RANDOMIZED-SELECT的一個(gè)基于循環(huán)的版本。

文心一言：

在循環(huán)中實(shí)現(xiàn) RANDOMIZED-SELECT 的一個(gè)版本可以如下所示。這個(gè)版本使用 Go 語(yǔ)言編寫(xiě)，利用隨機(jī)化來(lái)選擇一個(gè)元素，并在循環(huán)中不斷地調(diào)整選擇的元素，直到找到目標(biāo)元素。

package?main??
??
import?(??
?"fmt"??
?"math/rand"??
?"time"??
)??
??
func?randomizedSelect(nums?[]int,?target?int)?int?{??
?//?將隨機(jī)數(shù)種子初始化為當(dāng)前時(shí)間，以保證每次運(yùn)行時(shí)的隨機(jī)性??
?rand.Seed(time.Now().UnixNano())??
??
?//?初始的起始和結(jié)束索引??
?start,?end?:=?0,?len(nums)-1??
??
?for?start?<=?end?{??
?//?隨機(jī)選擇一個(gè)索引??
?randomIndex?:=?rand.Intn(end-start+1)?+?start??
??
?//?如果選擇的元素等于目標(biāo)元素，返回該索引??
?if?nums[randomIndex]?==?target?{??
?return?randomIndex??
?}?else?if?nums[randomIndex]?<?target?{??
?//?如果選擇的元素小于目標(biāo)元素，將起始索引調(diào)整為隨機(jī)索引的下一個(gè)位置??
?start?=?randomIndex?+?1??
?}?else?{??
?//?如果選擇的元素大于目標(biāo)元素，將結(jié)束索引調(diào)整為隨機(jī)索引的前一個(gè)位置??
?end?=?randomIndex?-?1??
?}??
?}??
??
?//?如果沒(méi)有找到目標(biāo)元素，返回?-1?表示未找到??
?return?-1??
}??
??
func?main()?{??
?nums?:=?[]int{1,?3,?5,?7,?9,?11,?13,?15}??
?target?:=?7??
?index?:=?randomizedSelect(nums,?target)??
?if?index?!=?-1?{??
?fmt.Printf("目標(biāo)元素?%d?在數(shù)組中的索引為?%d\n",?target,?index)??
?}?else?{??
?fmt.Printf("目標(biāo)元素?%d?不在數(shù)組中\(zhòng)n",?target)??
?}??
}

這個(gè)代碼示例定義了一個(gè)名為 randomizedSelect 的函數(shù)，它接受一個(gè)整數(shù)數(shù)組 nums 和一個(gè)目標(biāo)整數(shù) target 作為參數(shù)。函數(shù)使用循環(huán)和隨機(jī)選擇的方式來(lái)查找目標(biāo)元素在數(shù)組中的位置。如果找到目標(biāo)元素，函數(shù)返回其在數(shù)組中的索引；否則，返回 -1 表示未找到。在 main 函數(shù)中，我們調(diào)用 randomizedSelect 函數(shù)并輸出結(jié)果。

訊飛星火：

首先，我們需要了解RANDOMIZED-SELECT算法。RANDOMIZED-SELECT是一種用于在線學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)選擇方法，它通過(guò)隨機(jī)抽樣來(lái)選擇訓(xùn)練樣本，以提高算法的泛化能力。

下面是一個(gè)基于循環(huán)的RANDOMIZED-SELECT算法的Go語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)：

package?main

import?(
????"fmt"
????"math/rand"
????"time"
)

func?randomizedSelect(data?[][]float64,?k?int)?[]float64?{
????rand.Seed(time.Now().UnixNano())
????selected?:=?make([]float64,?k)
????for?i?:=?range?selected?{
????????j?:=?rand.Intn(len(data))
????????selected[i]?=?data[j][0]
????????data?=?append(data[:j],?data[j+1:]...)
????}
????return?selected
}

func?main()?{
????data?:=?[][]float64{
????????{1,?2},
????????{3,?4},
????????{5,?6},
????????{7,?8},
????????{9,?10},
????}
????k?:=?3
????selected?:=?randomizedSelect(data,?k)
????fmt.Println("Selected?elements:",?selected)
????fmt.Println("Remaining?data:",?data)
}

在這個(gè)實(shí)現(xiàn)中，我們首先定義了一個(gè)randomizedSelect函數(shù)，它接受一個(gè)二維浮點(diǎn)數(shù)數(shù)組data和一個(gè)整數(shù)k作為輸入?yún)?shù)。然后，我們使用rand.Seed函數(shù)初始化隨機(jī)數(shù)生成器，接著使用一個(gè)循環(huán)來(lái)隨機(jī)選擇k個(gè)訓(xùn)練樣本。在每次迭代中，我們隨機(jī)選擇一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)的索引j，將該數(shù)據(jù)點(diǎn)添加到已選擇的數(shù)組selected中，并從原始數(shù)據(jù)數(shù)組data中刪除該數(shù)據(jù)點(diǎn)。最后，返回已選擇的數(shù)據(jù)點(diǎn)數(shù)組。

在main函數(shù)中，我們創(chuàng)建了一個(gè)示例數(shù)據(jù)集data，并調(diào)用randomizedSelect函數(shù)來(lái)選擇3個(gè)訓(xùn)練樣本。然后，我們打印出已選擇的數(shù)據(jù)點(diǎn)和剩余的數(shù)據(jù)。

360智腦：

以下是一個(gè)基于循環(huán)的go語(yǔ)言版本的RANDOMIZED-SELECT:

package?main

import?(
????"fmt"
????"math/rand"
????"sort"
)

func?main()?{
????num?:=?10
????var?results?[]int
????for?i?:=?0;?i?<?num;?i++?{
????????rand.Seed(i)
????????j?:=?rand.Intn(num-i)
????????results?=?append(results,?i+j)
????}
????sort.Ints(results)
????fmt.Println(results)
}

這個(gè)程序生成了10個(gè)隨機(jī)數(shù)，并將它們添加到一個(gè)名為results的列表中。然后，使用sort.Ints()函數(shù)按升序?qū)Y(jié)果進(jìn)行排序，最后打印出結(jié)果。

智譜清言：

在 Go 語(yǔ)言中，可以使用?shuffle?包實(shí)現(xiàn)一個(gè)基于循環(huán)的隨機(jī)選擇算法。以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的示例：

package?main
import?(??
????"fmt"??
????"math/rand"??
????"time"
????"github.com/deckarep/shuffle"??
)
func?main()?{??
????//?創(chuàng)建一個(gè)包含?1?到?10?的切片??
????numbers?:=?[]int{1,?2,?3,?4,?5,?6,?7,?8,?9,?10}
????//?使用?shuffle?包對(duì)切片進(jìn)行隨機(jī)排序??
????shuffle.Seed(time.Now().UnixNano())??
????shuffle.Shuffle(len(numbers),?func(i,?j?int)?{??
????????numbers[i],?numbers[j]?=?numbers[j],?numbers[i]??
????})
????//?遍歷切片并輸出隨機(jī)選擇的元素??
????for?i?:=?0;?i?<?len(numbers);?i++?{??
????????fmt.Println(numbers[i])??
????}??
}

這個(gè)示例首先創(chuàng)建了一個(gè)包含 1 到 10 的切片，然后使用?shuffle.Seed?設(shè)置隨機(jī)數(shù)種子，接著使用?shuffle.Shuffle?對(duì)切片進(jìn)行隨機(jī)排序。最后遍歷切片并輸出隨機(jī)選擇的元素。 需要注意的是，這個(gè)示例依賴(lài)于?github.com/deckarep/shuffle?這個(gè)第三方包。在使用之前，請(qǐng)確保安裝了這個(gè)包：

go?get?github.com/deckarep/shuffle??

通義千問(wèn)：

以下是一個(gè)基于循環(huán)的RANDOMIZED-SELECT的Go語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)：

package?main

import?(
????"fmt"
????"math/rand"
????"time"
)

func?randomizedSelect(arr?[]int,?left,?right,?pivotIndex?int)?int?{
????if?left?>=?right?{
????????return?-1
????}

????//?選擇樞軸
????pivot?:=?arr[pivotIndex]
????arr[pivotIndex],?arr[right]?=?arr[right],?arr[pivotIndex]

????//?將小于樞軸的元素放在左邊，大于樞軸的元素放在右邊
????storeIndex?:=?left
????for?i?:=?left;?i?<?right;?i++?{
????????if?arr[i]?<?pivot?{
????????????arr[i],?arr[storeIndex]?=?arr[storeIndex],?arr[i]
????????????storeIndex++
????????}
????}

????//?將樞軸放在正確的位置
????arr[right],?arr[storeIndex]?=?arr[storeIndex],?arr[right]

????//?返回樞軸的索引
????return?storeIndex
}

func?main()?{
????rand.Seed(time.Now().UnixNano())

????arr?:=?[]int{4,?2,?1,?5,?3}
????fmt.Println("Original?array:",?arr)

????//?隨機(jī)選擇一個(gè)元素作為樞軸
????pivotIndex?:=?rand.Intn(len(arr))

????//?使用隨機(jī)選擇的元素作為樞軸進(jìn)行排序
????storeIndex?:=?randomizedSelect(arr,?0,?len(arr)-1,?pivotIndex)

????fmt.Println("Sorted?array:",?arr[storeIndex:])
}

這個(gè)實(shí)現(xiàn)使用了隨機(jī)選擇一個(gè)元素作為樞軸的方法，而不是像快速排序那樣總是選擇第一個(gè)元素作為樞軸。這種方法可以減少最壞情況下的時(shí)間復(fù)雜度，從而提高算法的性能。

天工：

RANDOMIZED-SELECT是一種用于在數(shù)組中選擇第k小元素的算法，它是基于快速排序算法的一種變體。循環(huán)版本的RANDOMIZED-SELECT可以通過(guò)迭代的方式實(shí)現(xiàn)。

以下是一個(gè)基于循環(huán)的go語(yǔ)言版本的RANDOMIZED-SELECT算法：

package?main

import?(
????"fmt"
????"math/rand"
)

func?randomizedSelect(arr?[]int,?p,?r,?k?int)?int?{
????for?p?<?r?{
????????q?:=?randomizedPartition(arr,?p,?r)
????????if?q?==?k-1?{
????????????return?arr[q]
????????}?else?if?q?>?k-1?{
????????????r?=?q?-?1
????????}?else?{
????????????p?=?q?+?1
????????}
????}
????return?arr[p]
}

func?randomizedPartition(arr?[]int,?p,?r?int)?int?{
????i?:=?rand.Intn(r-p+1)?+?p
????arr[i],?arr[r]?=?arr[r],?arr[i]
????return?partition(arr,?p,?r)
}

func?partition(arr?[]int,?p,?r?int)?int?{
????x?:=?arr[r]
????i?:=?p?-?1
????for?j?:=?p;?j?<?r;?j++?{
????????if?arr[j]?<=?x?{
????????????i++
????????????arr[i],?arr[j]?=?arr[j],?arr[i]
????????}
????}
????arr[i+1],?arr[r]?=?arr[r],?arr[i+1]
????return?i?+?1
}

func?main()?{
????arr?:=?[]int{9,?5,?2,?7,?1,?10,?8}
????k?:=?3
????result?:=?randomizedSelect(arr,?0,?len(arr)-1,?k)
????fmt.Printf("第%d小的元素是：%d\n",?k,?result)
}

這個(gè)算法首先通過(guò)randomizedPartition函數(shù)隨機(jī)選擇一個(gè)主元，然后根據(jù)主元的位置與k的關(guān)系，將數(shù)組劃分為兩部分。如果主元的位置正好是k-1，那么主元就是第k小的元素；如果主元的位置大于k-1，那么第k小的元素在主元的左側(cè)；如果主元的位置小于k-1，那么第k小的元素在主元的右側(cè)。根據(jù)這個(gè)劃分的結(jié)果，不斷縮小搜索范圍，直到找到第k小的元素。

以上是基于循環(huán)的go語(yǔ)言版本的RANDOMIZED-SELECT算法的實(shí)現(xiàn)。希望對(duì)你有所幫助！[7]

chatgpt：

以下是基于循環(huán)的RANDOMIZED-SELECT的Go語(yǔ)言版本：

package?main

import?(
????"fmt"
????"math/rand"
????"time"
)

func?main()?{
????//?測(cè)試?yán)?/span>
????arr?:=?[]int{1,?3,?5,?2,?4,?6}
????k?:=?3

????result?:=?randomizedSelectLoop(arr,?0,?len(arr)-1,?k)
????fmt.Println("第",?k,?"小的元素是：",?result)
}

func?randomizedSelectLoop(arr?[]int,?p,?r,?k?int)?int?{
????for?p?<?r?{
????????q?:=?randomizedPartition(arr,?p,?r)
????????//?判斷待搜索元素的位置
????????if?q-p+1?==?k?{
????????????return?arr[q]
????????}?else?if?q-p+1?>?k?{
????????????r?=?q?-?1
????????}?else?{
????????????k?=?k?-?(q?-?p?+?1)
????????????p?=?q?+?1
????????}
????}
????//?返回k位置上的元素
????return?arr[p]
}

func?randomizedPartition(arr?[]int,?p,?r?int)?int?{
????//?生成隨機(jī)索引作為劃分點(diǎn)
????rand.Seed(time.Now().UnixNano())
????randomIndex?:=?rand.Intn(r-p+1)?+?p
????arr[randomIndex],?arr[r]?=?arr[r],?arr[randomIndex]
????return?partition(arr,?p,?r)
}

func?partition(arr?[]int,?p,?r?int)?int?{
????x?:=?arr[r]?//?選取最后一個(gè)元素作為基準(zhǔn)值
????i?:=?p?-?1
????for?j?:=?p;?j?<?r;?j++?{
????????if?arr[j]?<=?x?{
????????????i++
????????????arr[i],?arr[j]?=?arr[j],?arr[i]
????????}
????}
????arr[i+1],?arr[r]?=?arr[r],?arr[i+1]
????return?i?+?1
}

以上是RANDOMIZED-SELECT的基于循環(huán)的Go語(yǔ)言版本。在此示例中，我們使用隨機(jī)選擇劃分點(diǎn)的方式進(jìn)行劃分，并在循環(huán)中根據(jù)待搜索元素的位置不斷更新待搜索范圍。最終，返回第k小的元素。