Монотонный код Грея — различия между версиями
Gpevnev (обсуждение | вклад) |
Gpevnev (обсуждение | вклад) |
||
Строка 19: | Строка 19: | ||
Пусть <tex>Q_n(i)</tex> подграф <tex>Q_n</tex>, который является объединением двух смежных уровней, т. е. <tex>V_n(i) \cup V_n(i+1)</tex>, и пусть <tex>E_n(i)</tex> множество граней <tex>Q_n(i)</tex>. | Пусть <tex>Q_n(i)</tex> подграф <tex>Q_n</tex>, который является объединением двух смежных уровней, т. е. <tex>V_n(i) \cup V_n(i+1)</tex>, и пусть <tex>E_n(i)</tex> множество граней <tex>Q_n(i)</tex>. | ||
− | Тогда монотонным кодом Грея будет являтся [[:Гамильтоновы_графы|Гамильтонов путь]] в <tex>Q_n</tex>, при котором любое множество вершин <tex>\delta_1 , \delta_2</tex> такие, что <tex>\forall i, j : i \leqslant j</tex>, то <tex>\delta_1 \in E_n(i)</tex> идет перед <tex>\delta_2 \in E_n(j)</tex>. | + | Тогда монотонным кодом Грея будет являтся [[:Гамильтоновы_графы#.D0.9E.D1.81.D0.BD.D0.BE.D0.B2.D0.BD.D1.8B.D0.B5_.D0.BE.D0.BF.D1.80.D0.B5.D0.B4.D0.B5.D0.BB.D0.B5.D0.BD.D0.B8.D1.8F|Гамильтонов путь]] в <tex>Q_n</tex>, при котором любое множество вершин <tex>\delta_1 , \delta_2</tex> такие, что <tex>\forall i, j : i \leqslant j</tex>, то <tex>\delta_1 \in E_n(i)</tex> идет перед <tex>\delta_2 \in E_n(j)</tex>. |
Ниже на катринке Гамильтонов путь в гиперкубе <tex>Q_4</tex> для <tex>n = 4</tex>, построенный по алгоритму Саважа-Винклера (англ. ''Savage-Winkler'').<ref>[http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0097316595900918 C. D Savage and P. Winkler (1995). "Monotone Gray codes and the middle levels problem"page 14]</ref> | Ниже на катринке Гамильтонов путь в гиперкубе <tex>Q_4</tex> для <tex>n = 4</tex>, построенный по алгоритму Саважа-Винклера (англ. ''Savage-Winkler'').<ref>[http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/0097316595900918 C. D Savage and P. Winkler (1995). "Monotone Gray codes and the middle levels problem"page 14]</ref> |
Версия 16:52, 18 декабря 2016
Определение: |
Монотонный код Грея (англ. Monotonic Gray Code) — способ построения кода Грея, при котором | , что содержит на или больше единиц, чем .
Монотонный код Грея преимущественно используется в теории связанных сетей, например для минимизации ожидания линейным массивом процессоров.[1]
Содержание
Алгоритм построения
Для начала определим такое понятие, как вес двоичного кода, им будет являтся количество код Грея в котором бы вес всегда возрастал. Неплохим решением этой проблемы будет обход всех кодов со смежными с данным весами.
в данном двоичном коде. Очевидно, что нельзя построитьМы можем формализовать модель монотонных кодов Грея рассматривая разбиение гиперкуба
, вершины в котором являются двоичными кодами, на уровни с одинаковым весом вершин.
для
. Для всех уровней выполняется соотношение .Пусть Гамильтонов путь в , при котором любое множество вершин такие, что , то идет перед .
подграф , который является объединением двух смежных уровней, т. е. , и пусть множество граней . Тогда монотонным кодом Грея будет являтсяНиже на катринке Гамильтонов путь в гиперкубе [2]
для , построенный по алгоритму Саважа-Винклера (англ. Savage-Winkler).Элегантная идея построения
-ичного монотонного кода Грея состоит в том, чтобы рекурсивно строить подпути длинны включающих вершины .Определим
и , когда или и . То есть это объединение множеств с приписанной в начале 1 и с приписанным в начале нулем.Здесь
это определенная перестановка элементов множества к которому она применена, а это путь к котрому была применена пересатновка . Существует два варианта построить монотонный код грея по путям .Назовем их
и . Будем строить их таким образом:Выбор перестановки
обусловлен тем, чтобы получившиеся коды соответсвовали требованиям кода Грея и поэтому эта перестановка равна .Чтобы лучше разобратся в том, как сторится этот код и работает перестановка
следует рассмотреть таблицу ниже.Монотонный код Грея может быть эффективно сгенерирован по этому алгоритму за время
. Легче всего написать этот алгоритм используя генератор.Псевдокод
Перед тем как писать псевдокод необходимо объяснить что такое yield
и что понимать под выражениями типа (0,)
или (1,)
.
yield
- аналог return
только для функций-генераторов. То есть генераторы это тоже итерируемые объекты, но прочитать их можно лишь один раз. Это связано с тем, что они не хранят значения в памяти, а генерируют их на лету.
С конструкциями типа (0,)
или (1,)
все проще. Используя ее совместно с yield
мы можем в изменять наш генерируемый объект. Например, yield (0,)
допишет к генерируемому объекту (в нашем случае кортежу (англ. tuple)) в начало.
rotateRight(x, n): return x[-n:] + x[:-n]
pi(n): if n <= 1: return (0,) x = pi(n - 1) + (n - 1,) return rotate_right(tuple(x[k] for k in x), 1)
p(n, j, reverse = false): if n == 1 and j == 0: if not reverse: yield (0,) yield (1,) else: yield (1,) yield (0,) elif j >= 0 and j < n: perm = pi(n - 1) if not reverse: for x in p(n - 1, j - 1): yield (1,) + tuple(x[k] for k in perm) for x in p(n - 1, j): yield (0,) + x else: for x in p(n - 1, j, reverse=True): yield (0,) + x for x in p(n - 1, j - 1, reverse=True): yield (1,) + tuple(x[k] for k in perm)
monotonic(n): for i in range(n): for x in (p(n, i) if i % 2 == 0 else p(n, i, reverse=True)): yield x
|
Визуализация работы алгоритма
Для
Для