Динамическое программирование по профилю
| Определение: |
| Динамическое программирование по профилю (англ. dynamic programming with profile) — способ оптимизации перебора количества вариантов с помощью динамического программирования, когда одно из измерений не большое. |
| Определение: |
| Профиль (англ. profile) — один из столбцов (строк), удовлетворяющий условию задачи. Обычно используется в качестве состояния динамики. |
Общие принципы
Обычно дана таблица и надо посчитать количество замощений этой таблицы некоторыми фигурами (замощение шахматной доски доминошками). Можно перебрать все варианты и выбрать из них удовлетворяющие условию. Но можно воспользоваться методом динамического программирования по профилю и сократить время по одной размерности до линейной. Затем пусть у нас есть правило по которому надо заполнить и для него нам надо предыдущих линий. Тогда можно перебрать все замощения длиной . В итоге нужно заполнить данную таблицу этими замощениями. Получается, что если перебирать все варианты нам понадобиться времени, а если перебирать только состояния и переходить по ним нам потребуется времени (где - количество способов замещения клетки).
Задача о замощении домино
Условие
Найти количество способов замостить таблицу с помощью доминошек размерами .
Решение
Для удобства можно хранить профили в виде двоичных масок. В качестве состояния динамики будем использовать профили размерами . В этом профиле будет означать, что домино лежит горизонтально и заканчивается на этом столбце, иначе . Таких профилей будет . Теперь проверим из какого профиля в какой можно перейти.
Из профиля в профиль можно перейти если выполняются условия:
- Можно положить горизонтальные домино. То есть там где в профиле стоит , в профиле должен стоять .
- Можно доложить в оставшиеся клетки вертикальные домино. То есть оставшиеся в профиле должны образовывать четные подстроки.
Пусть если из профиля можно перейти в -ый, иначе .
Пусть так же — количество способов замощения первых столбцов и заканчивавшийся на -ом профиле. Тогда
Ответом будет , где — профиль, который может быть последним (т.е. все группы из имеют четные размеры)
Реализация
// n, m - размер таблицы for for if можно перейти из в профиль else // Так как мы можем начать только с профиля где все клетки 0 for for for for if можно закончить профилем return
Оценка сложности: подсчет , и подсчет в итоге
Оценка памяти: , так же можно заметить что в массиве для состояния нам нужно только состояние, при такой реализации нужно будет . Еще можно не считать массив , а просто каждый раз перепроверять можем ли мы перейти в это состояние в итоге потребуется памяти, но нам потребуется больше времени , где время проверки возможности перехода из в равно и тогда время получается .
Задача о симпатичных узорах
Условие
Дана таблица , каждая клетка которой может быть окрашена в один из двух цветов: белый или черный. Симпатичным узором называется такая раскраска, при которой не существует квадрата , в котором все клетки одного цвета. Требуется найти количество симпатичных узоров для соответствующей таблицы.
Решение
Для удобства можно хранить профиля в виде двоичных масок. В качестве состояния динамики будем использовать профили размера . В этом профиле будет означать что клетка закрашена в черный цвет, и если в белый. Из профиля в -ый можно перейти если выполнено условие:
- если поставить и профиль рядом, то не должно быть квадратов одного цвета
Пусть если из профиля можно перейти в -ый, иначе .
Пусть так же — количество способов раскрашивания первые столбцов и заканчивавшийся на -ом профиле. Тогда
Ответом будет
Реализация
// n, m - размер таблицы for for if можно перейти из в профиль else for // Так как мы можем начать c любого профиля for for for for // Так как мы можем закончить любым профилем return
Оценка сложности: подсчет , и подсчет в итоге
Оценка памяти: , так же можно заметить что в массиве для состояния нам нужно только состояние, при такой реализации нужно будет . Еще можно не считать массив , а просто каждый раз перепроверять можем ли мы перейти в это состояние в итоге потребуется памяти, но нам потребуется больше времени , где время проверки возможности перехода из в равно и тогда время получается .
Динамика по изломанному профилю
| Определение: |
| Изломанный профиль (англ. broken profile) — обобщение прямого профиля на случай, когда обработанным является не целое число столбцов, а некоторое количество столбцов и несколько первых клеток следующего столбца. |
Это очень сильная оптимизация динамики по профилю. Идея в том, чтобы добиться как можно меньшего числа переходов (от одного профиля к другому). Теперь профиль — это не только маска, но ещё и место излома. Выглядит это так:
Пример
Еще раз используем в качестве примера задачу о замощении. Базовая линия теперь будет ломаной: при прохождении через i-ю горизонталь сверху вниз, она переходит на предыдущую вертикаль и спускается до низу.
Профилем будет пара , в будет информация о маленьком квадратике слева от базовой линии, имеющем с ней общие точки; обозначает номер горизонтали, на которой произошел излом. Квадратики профиля будут нумероваться сверху вниз, так что угловой будет иметь номер . Горизонтали будем нумеровать с нуля, так что пробегает значения от до .
Для двух профилей pr1 = (p1, i1)и pr2 = (p2, i2) положим d[pr1][pr2] = 1 если и только если:
а)если i < n - 1, то i1 + 1 = i2; иначе i2 = 0; б)можно так положить доминошку, накрывающую (i + 1)-й квадратик, что после этого в p2 будет храниться в точности информация о соответствующих квадратиках. Проще говоря, доминошку можно класть только двумя способами -- как показано на рисунках (на (i + 1)-й квадратик можно положить не более одной вертикальной и горизонтальной доминошки). То, что потом получается после сдвига вниз излома, и будет новым профилем. Заметим, что если (i + 1)-я клетка занята, то доминошку уже не надо класть, и (p, i) логично отождествить с (p, i + 1) ("i + 1" пишется условно, нужно всегда иметь в виду возможность i = n - 1).
Легко заметить, что количество профилей увеличилось в 2n раз (добавилось число от 1 до n и еще один бит). Но зато количество переходов резко сократилось с 2n до 2.