3. 数组应用实例:直方图
继续上面的例子。我们统计一列 0~9 的随机数,打印每个数字出现的次数,像这样的统计结果称为直方图(Histogram)。有时候我们并不只是想打印,更想把统计结果保存下来以便做后续处理。我们可以把程序改成这样:
int main(void) {
int howmanyones = howmany(1);
int howmanytwos = howmany(2);
...
}这显然太繁琐了。要是这样的随机数有 100 个呢?显然这里用数组最合适不过了:
int main(void) {
int i, histogram[10];
gen_random(10);
for (i = 0; i < 10; i++)
histogram[i] = howmany(i);
...
}有意思的是,这里的循环变量 i 有两个作用,一是作为参数传给 howmany 函数,统计数字 i 出现的次数,二是做 histogram 的下标,也就是“把数字 i 出现的次数保存在数组 histogram 的第 i 个位置”。
尽管上面的方法可以准确地得到统计结果,但是效率很低,这 100000 个随机数需要从头到尾检查十遍,每一遍检查只统计一种数字的出现次数。其实可以把 histogram 中的元素当作累加器来用,这些随机数只需要从头到尾检查一遍(Single Pass)就可以得出结果:
int main(void) {
int i, histogram[10] = {0};
gen_random(10);
for (i = 0; i < N; i++)
histogram[a[i]]++;
...
}首先把 histogram 的所有元素初始化为 0,注意使用局部变量的值之前一定要初始化,否则值是不确定的。接下来的代码很有意思,在每次循环中, a[i] 就是出现的随机数,而这个随机数同时也是 histogram 的下标,这个随机数每出现一次就把 histogram 中相应的元素加 1。
把上面的程序运行几遍,你就会发现每次产生的随机数都是一样的,不仅如此,在别的计算机上运行该程序产生的随机数很可能也是这样的。这正说明了这些数是伪随机数,是用一套确定的公式基于某个初值算出来的,只要初值相同,随后的整个数列就都相同。实际应用中不可能使用每次都一样的随机数,例如开发一个麻将游戏,每次运行这个游戏摸到的牌不应该是一样的。因此,C 标准库允许我们自己指定一个初值,然后在此基础上生成伪随机数,这个初值称为 Seed,可以用 srand 函数指定 Seed。通常我们通过别的途径得到一个不确定的数作为 Seed,例如调用 time 函数得到当前系统时间距 1970 年 1 月 1 日 00:00:00 [1]的秒数,然后传给 srand :
srand(time(NULL));然后再调用 rand ,得到的随机数就和刚才完全不同了。调用 time 函数需要包含头文件 time.h ,这里的 NULL 表示空指针,到 第 1 节“指针的基本概念” 再详细解释。
习题
补完本节直方图程序的
main函数,以可视化的形式打印直方图。例如上一节统计 20 个随机数的结果是:plaintext0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 * * * * * * * * * * * * * * * * * * * *定义一个数组,编程打印它的全排列。比如定义:
c#define N 3 int a[N] = { 1, 2, 3 };则运行结果是:
bash$ ./a.out 1 2 3 1 3 2 2 1 3 2 3 1 3 2 1 3 1 2 1 2 3程序的主要思路是:
- 把第 1 个数换到最前面来(本来就在最前面),准备打印 1xx,再对后两个数 2 和 3 做全排列。
- 把第 2 个数换到最前面来,准备打印 2xx,再对后两个数 1 和 3 做全排列。
- 把第 3 个数换到最前面来,准备打印 3xx,再对后两个数 1 和 2 做全排列。
可见这是一个递归的过程,把对整个序列做全排列的问题归结为对它的子序列做全排列的问题,注意我没有描述 Base Case 怎么处理,你需要自己想。你的程序要具有通用性,如果改变了
N和数组a的定义(比如改成 4 个数的数组),其它代码不需要修改就可以做 4 个数的全排列(共 24 种排列)。完成了上述要求之后再考虑第二个问题:如果再定义一个常量
M表示从N个数中取几个数做排列(N == M时表示全排列),原来的程序应该怎么改?最后再考虑第三个问题:如果要求从
N个数中取M个数做组合而不是做排列,就不能用原来的递归过程了,想想组合的递归过程应该怎么描述,编程实现它。
各种派生自 UNIX 的系统都把这个时刻称为 Epoch,因为 UNIX 系统最早发明于 1969 年。 ↩︎