انتخاب سریع

در علوم رایانه، انتخاب سریع یک الگوریتم انتخاب برای پیدا کردن k امین عضو کوچک یک لیست است. همانند مرتب‌سازی سریع، این الگوریتم نیز توسط تونی هور توسعه داده شده و به همین دلیل به اسم الگوریتم انتخاب تونی هور نیز شناخته می‌شود. همانند مرتب‌سازی سریع، این الگوریتم نیز بهینه و دارای عملکرد حالت متوسط خوبی می‌باشد، اما عملکرد بدترین حالت ممکن این الگوریتم ضعیف است. انتخاب سریع و انواع دیگر آن از جمله الگوریتم‌های انتخابی هستند که در پیاده‌سازی‌های بهینه شده مورد استفاده قرار می‌گیرند.
انتخاب سریع از رویکرد یکسانی با مرتب‌سازی سریع بهره می‌برد، عضوی را به عنوان عنصر محوری انتخاب کرده و داده‌ها را بر پایه آن به دو قسمت تقسیم می‌کند (دو قسمت کمتر و بیشتر از عنصر محوری). اگرچه به جای اینکه همانند مرتب‌سازی سریع بازگشت روی هر دو قسمت داده‌ها انجام شود، در انتخاب سریع بازگشت تنها روی یکی از این قسمت‌ها (قسمتی که دارای عضو k ام است) انجام می‌شود. به همین دلیل پیچیدگی این الگوریتم از به کاهش می‌یابد.
همانند مرتب‌سازی سریع، انتخاب سریع نیز معمولا به صورت الگوریتم درجا پیاده‌سازی می‌شود، و علاوه بر پیدا کردن k امین عضو، داده‌ها را نیز به صورت ناحیه‌ای مرتب می‌سازد. برای اطلاعات بیشتر درباره ارتباط انتخاب سریع با مرتب‌سازی به الگوریتم انتخاب رجوع کنید.
الگوریتم
در انتخاب سریع یک زیر رویه به نام "تقسیم کننده" وجود دارد که می‌تواند یک لیست را به دو بخش (اعضای کوچکتر از یک عنصر خاص و اعضای بزرگتر از آن) تقسیم کند. شبه کد یک تقسیم‌کننده که یک تقسیم بر پایه listpivotIndex انجام می‌دهد را در زیر می‌توانید مشاهده کنید:
function partition(list, left, right, pivotIndex)
pivotValue := listpivotIndex
swap listpivotIndex and listright // Move pivot to end
storeIndex := left
for i from left to right-1
if listi
length(A) - length(A2)
# its in the pile of big elements
return QuickSelect(A2, k - (length(A) - length(A2))
else
# its equal to the pivot
return pivot
همانطور که در شبه کد مشاهده می‌کنید برای پیدا کردن k امین عضو کوچک، در هر مرحله لیست ما به دو لیست شامل اعضای بزرگتر و کوچکتر از pivot (عنصر محوری) تقسیم می‌شود (عنصر محوری به صورت تصادفی انتخاب می‌شود). در صورتی که طول لیست اول کوچکتر یا مساوی k باشد، یعنی k امین عنصر در لیست داده‌های کوچکتر از عنصر محوری قرار دارد و الگوریتم به صورت بازگشتی روی این ناحیه انجام می‌شود. در صورتی که k از طول لیست اولیه منهای طول لیست دوم بزرگتر باشد، k امین عضو در لیست دوم قرار دارد و در نتیجه بازگشت روی این بخش انجام می‌گیرد. اگر هیچ یک از شروط قبلی برقرار نباشند به این معناست که k امین عضو در واقع همان عنصر محوری انتخاب شده می‌باشد.
زمان اجرا
همانند مرتب‌سازی سریع، انتخاب سریع نیز دارای عملکرد حالت متوسط خوبی است، اما به شدت وابسته به عنصرهای محوری انتخاب شده می‌باشد. اگر عنصرهای محوری انتخاب شده مناسب باشند، به این معنا که تعداد داده‌ها را در هر مرحله با نسبت معینی کاهش دهند، تعداد داده‌ها به صورت نمایی کاهش می‌یابد و در نتیجه کارکرد الگوریتم به صورت خطی می‌شود. اگر عنصرهای محوری نامناسب به صورت پیاپی انتخاب شوند، مانند حالتی که در هر مرحله تنها یک عضو از داده‌ها کاسته شود، به بدترین عملکرد الگوریتم با منجر خواهد شد. برای مثال این اتفاق در حالتی رخ می‌دهد که برای پیدا کردن بزرگترین عضو در یک سری داده مرتب شده، عنصر محوری در هر مرحله اولین عضو از داده‌ها باشد.
بدین ترتیب به سادگی می‌توان درستی رابطه‌ی زیر را برای بدترین زمان اجرا بررسی کرد:
T(n) = \Theta(n) + T(n-1) = \Theta(n^2)
برای محاسبه‌ی زمان میانگین، با در نظر گرفتن تصادفی بودن عنصر محوری و فرض (غیر واقعی) اینکه بازگشت همواره در لیست بزرگتر اتفاق می‌افتد می‌توان نوشت:
T(n) \leq \Theta(n) + \frac{1{n \sum_{i=1^n T(\max(i,n-i-1))
با در نظر گرفتن به عنوان فرض استقرا می‌توان نوشت:
T(n) \leq a \cdot n + \frac{1{n \sum_{i=1^n T(\max(i,n-i-1))
\Rightarrow T(n) \leq a \cdot n + \frac{1{n \sum_{i=1^\left \lfloor \frac{n{2 \right \rfloor T(n-i) + \frac{1{n \sum_{\left \lfloor \frac{n{2 \right \rfloor +1^n T(i)
\Rightarrow T(n) \leq a \cdot n + 2 \times \frac{1{n \sum_{\left \lfloor \frac{n{2 \right \rfloor^n T(i)
\Rightarrow T(n) \leq a \cdot n + 2 \times \frac{1{n \sum_{\left \lfloor \frac{n{2 \right \rfloor^n c \cdot i
و حد بالای جمع سمت راست را به سادگی می‌توان بدست آورد:
\sum_{\left \lfloor \frac{n{2 \right \rfloor^n i = \sum_{1^n i- \sum_{1^\left \lfloor \frac{n{2 \right \rfloor i = \frac{n \cdot (n+1){2 - \frac{\left \lfloor \frac{n{2 \right \rfloor \cdot ( \left \lfloor \frac{n{2 \right \rfloor + 1 ){2\leq \frac{n^2{2 - \frac{ \frac{n^2{4{2 = \frac{15{32 \cdot n^2
چرا که همواره کوچکتر یا مساوی است.
بنابراین:
\Rightarrow T(n) \leq a \cdot n + \frac{2 \cdot c{n \cdot \frac{15{32 \cdot n^2
(a + \frac{15{16 \cdot c) \cdot n
در نتیجه به ازای :
T(n) = O(n)
از طرفی مشخص است که T(n) از (n) نیز هست. بنابراین:
T(n) = \Theta(n)
انواع
انتخاب 6امین عدد کوچک یک لیست.
راحت‌ترین راه این است که عنصر محوری در هر مرحله به صورت تصادفی انتخاب شود، که قریب به یقین زمانی خطی را نتیجه می‌دهد. در استفاده کاربردی معمولا از روش میانه سوم (مثلا در مرتب‌سازی سریع) استفاده می‌شود که در صورتی که داده‌ها به صورت جزئی مرتب شده باشند به نتیجه‌ای خطی منجر خواهد شد. اگر چه این روش همچنان در دنباله‌های ساختگی ممکن است نتیجه بدترین حالت ممکن را به دنبال داشته باشد؛ برای مثال دیوید ماسر یک سری کشنده میانه سوم (median-of-3 killer) را توصیف می‌کند که باعث شکست خوردن این روش می‌شود (این سری انگیزه به وجود آمدن الگوریتم انتخاب درونگرا را در وی ایجاد کرد).
برای اطمینان پیدا کردن از عملکرد خطی حتی در بدترین حالت، می‌توان از الگوریتم پیچیده‌تری برای تعیین عنصر محوری استفاده کرد. برای این امر می‌توان از الگوریتم میانه‌ی میانه‌ها کمک گرفت. البته سربار محاسباتی تعیین عنصر محوری در این روش زیاد است و در عمل از این الگوریتم استفاده نمی‌شود؛ به همین دلیل می‌توان از انتخاب درونگرا استفاده کرد که با ترکیب انتخاب سریع با میانه میانه‌ها، هم در حالت میانگین و هم در بدترین حالت، عملکردی خطی را نتیجه می‌دهد.
محاسبات دقیقتر برای پیچیدگی زمانی، برای عنصرهای محوری تصادفی نتیجه را می‌دهد (این نتیجه برای انتخاب میانه است، برای انتخاب سایر k‌ها نتیجه سریعتر است). این ثابت می‌تواند با استفاده از الگوریتم فلوید-ریوست تا ۳٫۲ بهبود یابد. این الگوریتم دارای عملکرد حالت میانگین برای انتخاب میانه است (برای دیگر k‌ها سریعتر عمل می‌کند).