通过模拟测试序列
Testing of sequences by simulation
摘要：
设$ξ$是一个随机整数向量，具有均匀分布\[\mathbf{P} \{ξ= (i_1,i_2,...,i_n) = 1/n^n \} \ \hbox{for} \ 1 \leq i_1,i_2,...,i_n\leq n.\]。如果$ξ$的实现$(i_1,i_2,...,i_n)$的元素不同，则称之为\textit{good}。我们提出的算法\textsc{Linear}，\textsc{Backward}，\textsc{Forward}，\textsc{Tree}，\textsc{Garbage}，\textsc{Bucket}决定是否一个给定的实现是好的。我们分析了这些算法的比较次数和运行时间，使用模拟收集$n$的小值的所有可能的输入数据，并生成$n$的大值的随机输入。
英文摘要：
Let $ξ$ be a random integer vector, having uniform distribution \[\mathbf{P} \{ξ= (i_1,i_2,...,i_n) = 1/n^n \} \ \hbox{for} \ 1 \leq i_1,i_2,...,i_n\leq n.\] A realization $(i_1,i_2,...,i_n)$ of $ξ$ is called \textit{good}, if its elements are different. We present algorithms \textsc{Linear}, \textsc{Backward}, \textsc{Forward}, \textsc{Tree}, \textsc{Garbage}, \textsc{Bucket} which decide whether a given realization is good. We analyse the number of comparisons and running time of these algorithms using simulation gathering data on all possible inputs for small values of $n$ and generating random inputs for large values of $n$.
机构、总结、中文摘要均由AI分析而来，可能存在错误，请以论文正文为准。
