使用堆栈的随机算法

我已经开发了一种新的去随机化技术，该技术针对的是递归随机算法（或更一般地说，是使用堆栈的随机算法）。不幸的是，我找不到自然的随机算法来应用我的技术。递归马尔可夫链和随机语法与我要寻找的非常接近。是否有其他（更自然的）随机算法可以“必要”地使用堆栈？非常感谢您的帮助，因为我已经坚持了六个多月。

为了给您提供更多背景信息，我正在寻找与SivaKumar论文中类似的问题清单。请注意，SivaKumar使用Nisan的伪随机生成器对这些问题进行了随机化处理。

正如Per Vognsen指出的，更广泛地说，还有许多几何算法的工作方式如下：选取随机样本，然后在样本及其衍生的其他结构上递归运行。Clarkson的线性编程随机算法，以及Seidel的算法，以及Per提到的Matousek-Sharir-Welzl系列，都以这种方式运行，并且Clarkson的范式扩展到其他情况，在这些情况下您需要构建某种切割或epsilon-net并递归。

不幸的是，由于Matousek和Chazelle的努力，由于这些算法的最佳去随机化，因此您不太可能从中获得新的结果。Chazelle的论文对于Matousek的这项工作和先前的工作是一个很好的参考点。但这可能是对您的方法的一个很好的测试：很难进行这些去随机化处理，并且如果您的方法提供了从（更轻松的）随机算法开始的黑匣子方法，那将很整齐。

ps这可能是最无聊的示例，但是您的方法适用于quicksort还是任何随机中值查找方法？

最小包围椭圆形的Welzl随机算法怎么样？它具有递归深度O（d），其中d是空间的尺寸。

我对去随机化几乎一无所知，所以这可能不是您想要的。如果我的示例不符合条件（也许根据您的定义，它仅使用了递归？），也许您可​​以阐明原因。这将增加获得更高质量，来自其他人的更相关答案的机会。

最小切割算法的更快版本确实是非常递归的。请参见此处的图2.5 或任何标准随机算法教科书。