详解快速选择算法(Lucene实现源码分析)

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前言

什么是选择算法?

在计算机科学中,选择算法是一种在列表或数组中找到第k个最小数字的算法;

计算集合中第k大(小)的元素. 就是topK相关系列的问题,但是选择算法只需要找到第k个就好.

在lucene的源码中, 对于选择算法定义了一个接口:

/** An implementation of a selection algorithm, ie. computing the k-th greatest
 *  value from a collection. */
// 选择算法,topK问题
public abstract class Selector {

  /** Reorder elements so that the element at position {@code k} is the same
   *  as if all elements were sorted and all other elements are partitioned
   *  around it: {@code [from, k)} only contains elements that are less than
   *  or equal to {@code k} and {@code (k, to)} only contains elements that
   *  are greater than or equal to {@code k}. */
  // 重排序元素,以使k位置的元素作为分割点. from->k 的都是小于等于k的. k -> to 的都是大于k的
  public abstract void select(int from, int to, int k);

  void checkArgs(int from, int to, int k) {
    if (k < from) {
      throw new IllegalArgumentException("k must be >= from");
    }
    if (k >= to) {
      throw new IllegalArgumentException("k must be < to");
    }
  }

  /** Swap values at slots <code>i</code> and <code>j</code>. */
  // 交换两个槽的内容
  protected abstract void swap(int i, int j);
}
复制代码

定义的接口除了选择还有交换.

Lucene对于选择算法有两个实现,快速选择算法及基数选择算法.本文将详细分析快速选择算法的源码. 该类的路径是: org.apache.lucene.util.IntroSelector.

完整版本的带有注释的源码在github上. IntroSelector源码

原理介绍

在计算机科学中,快速选择(英语:Quickselect)是一种从无序列表找到第k小元素的选择算法。它从原理上来说与快速排序有关。与快速排序一样都由托尼·霍尔提出的,因而也被称为霍尔选择算法。[1] 同样地,它在实际应用是一种高效的算法,具有很好的平均时间复杂度,然而最坏时间复杂度则不理想。快速选择及其变种是实际应用中最常使用的高效选择算法。

快速选择的总体思路与快速排序一致,选择一个元素作为基准来对元素进行分区,将小于和大于基准的元素分在基准左边和右边的两个区域。不同的是,快速选择并不递归访问双边,而是只递归进入一边的元素中继续寻找。这降低了平均时间复杂度,从O(n log n)至O(n),不过最坏情况仍然是O(n2)。

对于快速排序,想必大家对其原理都很清楚,这里不赘述了.

众所周知,快速排序最坏的时间复杂度是O(n2). 快速选择也是.

最坏情况通常出现在每次选择分割点时,都选择了最错误的那个. 比如在已排序数组中每次都取第一个,那么根本起不到分割的作用.

因此,对快速选择的优化,主要集中在分割点的选取上.

最左/最右作为分割点

这种就是我们通常随手实现的那种,性能几乎就是线性的, 也就是 O(n). 但是他解决不了已排序数组的问题,会退化到 O(n2).

随机选择分割点

由于我们的数组是未排序的,整个数组其实就是随机. 因此这种方案与上面的方案本质上没什么区别,还是看运气。

三者中位数法选择分割点

取第一个,最后一个,中间位置,三个元素的中位数作为分割点. 这样对已部分排序的数据依然能够达到线性复杂度. 但是在人为构造的特殊数组上,还是会退化成O(n2).

我猜想的算法思路: 之所以随机选择法,会出现最坏的情况,是因为每次都选择到了最差也就是最大的数字. 加入三个数字的中位数,可以保证选择到的分割点既不是最大,也不是最小,刻意避免了最坏的情况出现.

中位数的中位数法(又叫做BFPRT法,根据5个作者的名字首字母命名)

一次分割点的选择方法:

  1. 将所有元素分成5个一堆的组. 获得了(n/5)个5元组.
  2. 每个5元组,通过插入排序的办法,求到中位数.
  3. 对于(n/5)个中位数,递归调用本方法,求到中位数.

时间复杂度分析

2021-03-25-21-19-49

为什么是5??

在BFPRT算法中,为什么是选5个作为分组?

首先,偶数排除,因为对于奇数来说,中位数更容易计算。

如果选用3,带入上面的公式,会发现和本身没有什么区别.

如果选取7,9或者更大,在插入排序时耗时增加,常数 [公式] 会很大,有些得不偿失。
复制代码

实际应用

根据上面的原理,大概能得出的结论:

  • 三者中位数法,能提供不错的线性复杂度,但是有极小的概率遇到极端情况,导致O(n2)
  • 中位数的中位数法,能提供绝对的线性时间复杂度保证. 但是他的常数比较大,有时候有些浪费.

那么实际应用中当然是取长补短了.

所以实际应用中的最佳快速选择实现,应该是使用三者中位数法选取分割点,设置阈值,如果遇到了极端情况,切换到中位数的中位数(BFPTR)来保证最坏情况下的时间复杂度

真巧呢,Lucene就是这么实现的.(不然我为啥会写呢?)

Lucene源码org.apache.lucene.util.IntroSelector.

版本8.7.0

定义

该类是一个抽象类,它只负责提供快速选择的分割点选择,左右分区, 不负责具体的存储介质,交换算法等.因此它有三个抽象方法,等待子类实现。

  • void swap(int i, int j): 交换算法,交换i,j两个下标的值
  • void setPivot(int i): 将i下标设置为分割点
  • int comparePivot(int j): 将j下标上的值与分割点进行比较,返回大小.

这三个方法和快速选择的精髓毫无关系,但是为了方便理解,这里给出一个简单的实现.

  /**
 * 这是一个简单的,基于int数组的快速选择的实现
 */
public static class TestSelector extends IntroSelector{
    Integer[] actual;
    Integer pivot;

    public TestSelector(Integer[] actual) {
      this.actual = actual;
    }

    @Override
    protected void swap(int i, int j) {
      ArrayUtil.swap(actual, i, j);
    }

    @Override
    protected void setPivot(int i) {
      pivot = actual[i];
    }

    @Override
    protected int comparePivot(int j) {
      return pivot.compareTo(actual[j]);
    }
  }
复制代码

核心select方法

public final void select(int from, int to, int k) {
    checkArgs(from, to, k);
// 递归的最大深度
    final int maxDepth = 2 * MathUtil.log(to - from, 2);
    quickSelect(from, to, k, maxDepth);
    }
复制代码

核心方法比较简单,入参分别是:左下标,右下标,待寻找的K.

  1. 检查参数
  2. 定义递归的最大深度
  3. 调用快速选择

什么是递归的最大深度

在原理部分讲到,实际应用时,使用三者中位数来进行快速选择,但是如果递归太多次,会认为遇到了极端情况,会切换到中位数的中位数 来进行分割点的选择. 这里定义的阈值是:`递归深度 > 2*lg(n).

quickSelect

明显可以看出来,这里的quick不是快速选择的中名词(整个类才是真的快速选择),而是一个形容词,形容是比较快的选择,那么就是三者中位数方法的快速选择实现了.

他的流程图如:

2021-03-25-22-00-02

结合代码中的注释,应该比较好懂.

2021-03-25-22-41-37

核心逻辑可以概括为:

  1. 通过三者中位数求分割点
  2. 根据分割点左右分区移动数据
  3. 左右两边挑选k在的一边进行递归

插入一个逻辑是: 如果每次开始时发现递归次数达到限制了,就走slowSelect.

slowSelect方法

很明显,作者认为这个方法是较慢的,而上一个是较快的. 这与我们学到的理论有点区别,我们学到的是数学证明的时间复杂度,这里的快慢更倾向于工业界的平均预估,对常量会比较敏感一点.

流程图:

2021-03-25-22-29-57

代码:

2021-03-25-22-41-03

核心逻辑:

  1. 左右相等则说明找到了,返回
  2. 用中位数的中位数法,求当前应该选择的分割点
  3. 根据分割点进行左右分区,小的一边,大的一边
  4. 根据分割点与K的大小,左右两边选择一边进行递归查找

其中用到了分区方法, 没什么特别的,就是常见的快排分区方法,只是代码又是另一种风格,没必要贴出来.

pivot方法

这个方法实现了对[left,right],求解中位数的中位数.

2021-03-25-22-34-19

这个所谓的中位数的中位数,理论上很好求解,又是一个递归的方法而已. 为什么变复杂了呢?

想一下:

  • 快速选择的目的,是对一个未排序的数组,求第k大的元素.
  • 求中位数,是求数学上的中位数. 也是求未排序的数组中,求第length/2大的元素.

他们本质上讲是同构的,因此Lucene的代码中,为了复用代码,在求解中位数的中位数过程中,使用了部分slowSelect的代码,很是精巧, 但是对于刚看这份代码的人,会感到比较困惑.(是的,说的就是我自己,我也是写文章的时候才突然醒悟的).

代码如下:

2021-03-25-22-40-20

其中涉及到一个对5个以内的元素求中位数并且分区的方法,其实本质上就是直接进行了插入排序,然后取中位数. 因为控制了总数,所以插入排序的性能完全满足,且实现简单.

2021-03-25-22-43-49

总结

  1. 快速排序和快速选择,都是特别有用的,快排应用于大量的工业排序, 快速选择应用于topK问题
  2. 快速排序和选择的核心,在于所谓主元(切割点)的选择
  3. 切割点的选择,有很多种优化方法,性能要求不高就随便写,性能要求高就按这篇文章讲的写. 尽量使用三者中位数来求解切割点,注意防止极端情况,设置阈值使用中位数的中位数来求切割点即可.

说完了,有一说一. Lucene的代码,精巧且难懂. 但高效.

参考文章

zh.wikipedia.org/wiki/%E5%BF…

zhuanlan.zhihu.com/p/64627590


完。


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