Meet-in-the-middle

Определение:

Meet-in-the-middle (Встреча в середине) — способ оптимизации перебора.

Алгоритм Meet-in-the-middle разбивает задачу пополам и решает всю задачу через частичный расчет половинок.

Задача о рюкзаке

Классической задачей является задача о наиболее эффективной упаковке рюкзака. Каждый предмет характеризуется весом ([math] {w_{i} \lt = 10^{9}} [/math] ) и ценностью ([math]{cost_{i} \lt = 10^{9}} [/math]). В рюкзак, ограниченный по весу, необходимо набрать вещей с максимальной суммарной стоимостью. Для ее решения изначальное множество вещей N разбивается на два равных(или примерно равных) подмножества, для которых за приемлемое время, можно перебрать все варианты и подсчитать суммарный вес и стоимость, а затем для каждого из них найти группу вещей из первого подмножества с максимальной стоимостью, укладывающуюся в ограничение по весу рюкзака. Сложность алгоритма [math]O({2^{n/2}}\times{n})[/math]. Память [math] O({2^{n/2}})[/math]

Реализация

Реализуем данный алгоритм:

 // N - количество всех вещей, w[] - массив весов всех вещей, cost[] - массив стоимостей всех вещей, R - ограничение по весу рюкзака.
 sn = N / 2, fn = N - sn;
 for mask = 0 to 2 ** sn - 1
   for j = 0 to sn
     if j-ый бит mask = 1
       first[i].w += w[j];
       first[i].c += cost[j];
 
 for mask = 0 to 2 ** fn - 1
   for j = 0 to fn
     if j-ый бит mask = 1
       curw += w[j + sn];
       curcost += cost[j + sn];
   p = findmax(); // Находим маску вещей из первой половины с макcимальной стоимостью и подходящей по весу
   if (curw + first[p].w <= R && curcost + first[p].c > ans)
     ans = curcost + first[p].c;
 print ans

Задача о нахождении кратчайшего расстояния между двумя вершинами в графе

Нахождение кратчайшего расстояния между двумя вершинами

Еще одна задача, решаемая алгоритмом Meet-in-the-middle — это нахождение кратчайшего расстояния между двумя вершинами, зная начальное состояние, конечное состояние и то, что длина оптимального пути не превышает N. Стандартным подходом для решения данной задачи, является применение алгоритма обхода в ширину. Пусть из каждого состояния у нас есть K переходов, тогда бы мы сгенерировали [math] {K^{n}} [/math] состояний. Асимптотика данного решения составила бы [math] {O({K^{n}})} [/math]. Meet-in-the-middle помогает снизить асимптотику до [math] {O({K^{n/2}})} [/math].

Алгоритм решения

1. Сгенерируем bfs-ом все состояния, доступные из начала и конца за [math] {n/2} [/math] или меньше ходов.

2. Найдем состояний, которые достижимы из начала и из конца.

3. Найдем среди них наилучшее по сумме длин путей.

Таким образом, bfs-ом из двух концов, мы сгенерируем максимум [math] {O({K^{n/2}})} [/math] состояний.

См. также

• Обход в ширину