计算满足要求的可能排列数

时间:2018-10-04 20:37:30

标签: algorithm math permutation combinatorics

这个问题已经困扰我好几天了,而我却无所适从。我已经非常努力地自己解决了这个问题,但是现在,我非常感谢您的帮助和朝着正确方向的指点。

问题:

给出一组数字,并且每个数字可以大于或小于以下数字的最大限制,请根据限制确定数字的有效顺序数。

示例:

数字:20、30、36、40

一个数字可以大于以下数字的最大数量:16

一个数字可以小于以下数字的最大数量:8

这里将有3个有效的订单:

36 40 30 20

40 36 30 20

40 30 36 20

我已经设计了一种使用递归和树生成所有有效排列的方法,但是不幸的是,如果列表中有许多有效顺序(我相信方法是n!运行时),它会花费太长时间。我觉得好像有一种更快,更数学的方法来使用我刚才没有看到的组合方法来解决这个问题。任何建议将不胜感激,谢谢!

编辑: 这是我想出的置换算法的代码。代码的最后部分使用上面给出的示例对其进行了测试。它是用Python 3.6编写的。

class block:
    def __init__(self, val, children):
        self.val = val
        self.children = children


# Gets all the possible children of the current head within the limits
def get_children(head, nums, b, visited, u, d):
    global total
    if all(visited):
        total += 1
        return

    for i in range(b):
        if not visited[i]:
            if head.val - nums[i] <= d and nums[i] - head.val <= u:
                head.children.append(block(nums[i], []))
                visited[i] = True
                get_children(head.children[-1], nums, b, visited, u, d)
                visited[i] = False


# Display all the valid permutations of the current head
def show(head, vals, b):
    vals.append(head.val)
    if head.children == [] and len(vals) == b:
        print(*vals)
        return
    for child in head.children:
        show(child, vals[:], b)


# Test it out with the sample
b, nums, u, d = 4, [20, 30, 36, 40], 8, 16
visited = [False for x in range(b)]
total = 0
heads = []
for i in range(b):
    heads.append(block(nums[i], []))
    visited[i] = True
    get_children(heads[-1], nums, b, visited, u, d)
    visited[i] = False
    show(heads[-1], [], b)
print(total)

此打印:

36 40 30 20
40 30 36 20
40 36 30 20
3

2 个答案:

答案 0 :(得分:3)

尝试使用10个相等的数字进行计算的方法导致运行时间为35秒。

我注意到的第一件事是该函数只需要列表头中的最后一个条目,因此可以简化该函数以使用整数而不是列表。以下代码具有三个简化:

  1. 传递一个整数来代替列表
  2. 将total更改为返回值,而不是全局值
  3. 避免存储子项(因为只需要订购数量)

简化的代码如下:

def get_children(head, nums, b, visited, u, d):
    if all(visited):
        return 1
    t = 0
    for i in range(b):
        if not visited[i]:
            if head - nums[i] <= d and nums[i] - head <= u:
                head2 = nums[i]
                visited[i] = True
                t += get_children(head2, nums, b, visited, u, d)
                visited[i] = False
    return t

# Test it out with the sample
nums, u, d = [20, 30, 36, 40], 8, 16
b = len(nums)
visited = [False for x in range(b)]
total = 0
for i in range(b):
    head = nums[i]
    visited[i] = True
    total += get_children(head, nums, b, visited, u, d)
    visited[i] = False
print(total)

这需要7秒才能显示10个相等的数字。

我注意到的第二件事是(对于特定的测试用例)get_children的返回值仅取决于被访问的True和head的值。

因此,我们可以缓存结果以避免重新计算它们:

cache={}
# Gets all the possible children of the current head within the limits
def get_children(head, nums, b, visited, u, d):
    if all(visited):
        return 1
    key = head,sum(1<<i for i,v in enumerate(visited) if v)
    result = cache.get(key,None)
    if result is not None:
        return result
    t = 0
    for i in range(b):
        if not visited[i]:
            if head - nums[i] <= d and nums[i] - head <= u:
                head2 = nums[i]
                visited[i] = True
                t += get_children(head2, nums, b, visited, u, d)
                visited[i] = False
    cache[key] = t
    return t

此版本仅需0.03秒即可得到10个相等的数字(即比原始数字快1000倍)。

如果您要处理多个具有不同b / u / d值的测试用例,则应在每个测试用例的开始处重置缓存(即cache = {})。

答案 1 :(得分:1)

正如评论中所指出的,在此处找到所有有效置换等同于在有向图中标识所有哈密顿路径,这些路径具有将您的数字作为顶点和边,对应于允许彼此跟随的每对数字。 / p>

这是一个非常简单的Java(IDEOne)程序,用于查找此类路径。这是否使问题易于处理取决于图形的大小和分支因子。

public static void main(String[] args)
{
  int[] values = {20, 30, 36, 40};

  Vertex[] g = new Vertex[values.length];
  for(int i=0; i<g.length; i++) 
    g[i] = new Vertex(values[i]);

  for(int i=0; i<g.length; i++) 
    for(int j=0; j<g.length; j++)
      if(i != j && g[j].id >= g[i].id-16 && g[j].id <= g[i].id+8)
        g[i].adj.add(g[j]);

  Set<Vertex> toVisit = new HashSet<>(Arrays.asList(g));
  LinkedList<Vertex> path = new LinkedList<>();
  for(int i=0; i<g.length; i++)
  {
    path.addLast(g[i]);
    toVisit.remove(g[i]);
    findPaths(g[i], path, toVisit);
    toVisit.add(g[i]);
    path.removeLast();
  }
}

static void findPaths(Vertex v, LinkedList<Vertex> path, Set<Vertex> toVisit)
{
  if(toVisit.isEmpty())
  {
    System.out.println(path);
    return;
  }

  for(Vertex av : v.adj)
  {
    if(toVisit.contains(av))
    {
      toVisit.remove(av);
      path.addLast(av);
      findPaths(av, path, toVisit);
      path.removeLast();
      toVisit.add(av);
    }
  }
}

static class Vertex
{
  int id;
  List<Vertex> adj;

  Vertex(int id)
  {
    this.id = id;
    adj = new ArrayList<>();
  }

  public String toString()
  {
    return String.valueOf(id);
  }
}

输出:

[36, 40, 30, 20]
[40, 30, 36, 20]
[40, 36, 30, 20]
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