스택을 사용하는 무작위 알고리즘

나는 재귀 무작위 알고리즘 (또는 스택을 사용하는보다 일반적으로 무작위 알고리즘)을 목표로하는 새로운 무작위 화 기법을 개발했습니다. 불행히도, 내 기술을 적용 할 자연 무작위 알고리즘을 찾을 수 없었습니다. 재귀 Markov 체인과 확률 론적 문법 은 내가 찾고있는 것과 매우 가깝습니다. "필수"스택을 사용하는 다른 (보다 자연스러운) 무작위 알고리즘이 있습니까? 6 개월 이상이 문제에 갇혀 있기 때문에 어떤 도움이라도 대단히 감사합니다.

더 많은 맥락을 제공하기 위해 SivaKumar 's Paper 와 비슷한 문제 목록을 찾고 있습니다. SivaKumar는 Nisan의 Pseudo-Random Generator를 사용하여 이러한 문제를 무작위 화했습니다.

Per Vognsen이 지적했듯이 더 일반적으로 다음과 같이 작동하는 많은 기하학적 알고리즘이 있습니다. 랜덤 샘플을 선택하고 샘플과 그 파생 된 다른 구조에서 재귀 적으로 실행합니다. 선형 프로그래밍뿐만 아니라 Seidel뿐만 아니라 실제로 언급 한 Matousek-Sharir-Welzl 시리즈에 대한 Clarkson의 무작위 알고리즘은 모두 이러한 방식으로 작동하며 Clarkson의 패러다임은 어떤 종류의 절단 또는 엡실론 네트를 구축하고 재귀하는 다른 상황으로 확장됩니다. .

불행히도 Matousek과 Chazelle의 작업으로 인해 이러한 알고리즘의 최적의 무작위 화가 없으므로 새로운 결과 를 얻지 못할 수 있습니다. Chazelle의 논문 은이 작업과 Matousek의 사전 작업에 대한 좋은 참고 자료입니다. 그러나 그것은 당신의 방법에 대한 좋은 테스트 일 것입니다 : 이러한 비 무작위 화를 생각해 내기가 어려웠으며, 당신의 방법이 (더 쉬운) 무작위 알고리즘으로 시작하는 블랙 박스 접근법을 제공한다면, 그것은 깔끔 할 것입니다.

추신 : 이것은 아마도 가장 지루한 예일 것이지만, 당신의 방법은 퀵 정렬 또는 임의의 중앙값 찾기 방법에서 작동합니까?

최소 엔 클로징 타원체에 대한 Welzl의 무작위 알고리즘은 어떻습니까? 재귀 깊이 O (d)를 가지며, 여기서 d는 공간의 치수입니다.

나는 무작위 화에 대해 아무것도 알지 못하므로 이것이 당신이 찾고있는 것이 아닐 수도 있습니다. 내 예제가 자격이 없다면 (귀하의 정의에 따라 재귀를 본질적으로 사용하지 않습니까?) 그 이유를 분명히 알 수 있습니다. 그것은 더 높은 품질, 다른 사람들로부터 더 적절한 답변의 기회를 증가시킬 것입니다.

최소 컷 알고리즘의 빠른 버전은 실제로 매우 재귀 적입니다. 여기 그림 2.5 또는 표준 무작위 알고리즘 교과서를 참조하십시오 .