Получение следующего объекта — различия между версиями

Материал из Викиконспекты
Перейти к: навигация, поиск
(Исправление алгоритма)
(Исправление замены)
Строка 225: Строка 225:
 
       '''if''' (used.size != 0) '''and''' (j != 0) '''and''' (max(used) > a[i][j])  <font color=green>//если можем заменить элемент, другим элементом из списка used и он не последний</font>
 
       '''if''' (used.size != 0) '''and''' (j != 0) '''and''' (max(used) > a[i][j])  <font color=green>//если можем заменить элемент, другим элементом из списка used и он не последний</font>
 
         m = '''минимум из''' used '''строго больше''' a[i][-1]
 
         m = '''минимум из''' used '''строго больше''' a[i][-1]
 +
        old = a[i][j]
 
         a[i][j] = m  <font color=green>//заменяем</font>
 
         a[i][j] = m  <font color=green>//заменяем</font>
 
         used.remove(m)
 
         used.remove(m)
 +
        used.add(old)
 
         fl = ''true''
 
         fl = ''true''
 
         '''break'''
 
         '''break'''

Версия 19:56, 9 января 2021

Алгоритм

Определение:
Получение следующего объекта — это нахождение объекта, следующего за данным в лексикографическом порядке.

Объект [math]Q[/math] называется следующим за [math]P[/math], если [math]P \lt Q[/math] и не найдется такого [math]R[/math], что [math]P \lt R \lt Q[/math].

Отсюда понятен алгоритм:

  • находим суффикс минимальной длины, который можно изменить без изменения префикса текущего объекта [math]P[/math],
  • к оставшейся части дописываем минимальный возможный элемент (чтобы было выполнено правило [math]P \lt Q[/math]),
  • дописываем минимальный возможный хвост.

По построению получаем, что [math]Q[/math] — минимально возможный.

Специализация алгоритма для генерации следующего битового вектора

  • Находим минимальный суффикс, в котором есть [math]0[/math], его можно увеличить, не меняя оставшейся части
  • Вместо [math]0[/math] записываем [math]1[/math]
  • Дописываем минимально возможный хвост из нулей
int[] nextVector(int[] a): // [math]n[/math] — длина вектора
  while (n >= 0) and (a[n] != 0)
      a[n] = 0
      n--
  if n == -1
    return null
  a[n] = 1
  return a

Приведённый алгоритм эквивалентен прибавлению единицы к битовому вектору.

Пример работы

0 1 0 1 1 исходный битовый вектор
^ начинаем идти с конца
0 1 0 0 0 пока элементы равны 1, заменяем их на 0
0 1 1 0 0 меняем первый не удовлетворяющий условию цикла элемент на 1
0 1 1 0 0 следующий битовый вектор

Специализация алгоритма для генерации следующей перестановки

  • Двигаясь справа налево, находим элемент, нарушающий убывающую последовательность (в обычном порядке, слева направо, см. пример)
  • Меняем его с минимальным элементом, большим нашего, стоящим правее
  • Перевернем правую часть
int[] nextPermutation(int[] a): // [math]n[/math] — длина перестановки
  for i = n - 2 downto 0
    if a[i] < a[i + 1]
      min = i + 1;
      for j = i + 1 to n - 1
        if (a[j] < a[min]) and (a[j] > a[i])
          min = j
      swap(a[i], a[min])
      reverse(a, i + 1, n - 1)
      return a
  return null 

Пример работы

1 3 2 5 4 исходная перестановка
^ находим элемент, нарушающий убывающую последовательность
^ минимальный элемент больше нашего
1 3 4 5 2 меняем их местами
1 3 4 2 5 разворачивам правую часть
1 3 4 2 5 следующая перестановка

Специализация алгоритма для генерации следующей мультиперестановки

  • Двигаясь справа налево, находим элемент, нарушающий убывающую последовательность (в обычном порядке, слева направо, см. пример).
  • Меняем его с минимальным элементом, большим нашего, стоящим правее.
  • Переворачиваем правую часть.
int[] nextMultiperm(int[] b):  // [math]n[/math] — длина мультиперестановки
    i = n - 2
    while (i >= 0) and (b[i] >= b[i + 1]) 
      i--
    if i >= 0 
      j = i + 1
      while (j < n - 1) and (b[j + 1] > b[i]) 
        j++
      swap(b[i] , b[j])
      reverse(b, i + 1, n - 1)
      return b
    else
      return null

Пример работы

1 2 3 1 2 3 Исходная перестановка.
^ Находим элемент, нарушающий убывающую последовательность.
^ Минимальный элемент больше нашего.
1 2 3 1 3 2 Меняем их местами.
1 2 3 1 3 2 Следующая мультиперестановка.

Специализация алгоритма для генерации следующего сочетания

  • Добавим в конец массива с сочетанием [math]N+1[/math] – максимальный элемент.
  • Пойдём справа налево. Будем искать номер элемента, который отличается от предыдущего на [math]2[/math] и больше.
  • Увеличим найденный элемент на [math]1[/math], и допишем в конец минимально возможный хвост, если такого элемента нет – на вход было дано последнее сочетание.
int[] nextChoose(int[] a, int n, int k): // [math]n,k [/math] — параметры сочетания
  for i = 0 to k - 1 
    b[i] = a[i]
  b[k] = n + 1
  i = k - 1
  while (i >= 0) and (b[i + 1] - b[i] < 2) 
    i--
  if i >= 0 
     b[i]++
     for j = i + 1 to k - 1 
       b[j] = b[j - 1] + 1
     for i = 0 to k - 1 
       a[i] = b[i]
     return a
  else
    return null

Пример работы

1 2 5 6 7 Дописываем 7 в конец сочетания.
1 2 5 6 7
^ Находим элемент i, a[i + 1] - a[ i ] >= 2
1 3 5 6 7 Увеличиваем его на 1.
1 3 4 5 6 Дописываем минимальный хвост.
1 3 4 5 Следующее сочетание.

Специализация алгоритма для генерации следующего разбиения на слагаемые

Рассматриваемый алгоритм находит следующее разбиение на слагаемые, при этом разбиение упорядоченно по возрастанию.

  • Увеличим предпоследнее слагаемое на [math]1[/math], уменьшим последнее слагаемое на [math]1[/math].
    • Если предпоследнее слагаемое стало больше последнего, то увеличиваем предпоследнее слагаемое на величину последнего.
    • Если предпоследнее слагаемое умноженное на 2 меньше последнего, то разбиваем последнее слагаемое [math]s[/math] на два слагаемых [math]a[/math] и [math]b[/math] таких, что [math]a[/math] равно предпоследнему слагаемому, а [math]b = s - a[/math]. Повторяем этот процесс, пока разбиение остается корректным, то есть предпоследнее слагаемое хотя бы в два раза меньше последнего.

// [math]b[/math] — список, содержащий разбиение данного числа [math]b.size[/math]— его размер 
list<int>  nextPartition(list<int> b): 
   b[b.size - 1]--
   b[b.size - 2]++
   if b[b.size - 2] > b[b.size - 1] 
      b[b.size - 2] += b[b.size - 1]
      b.remove(b.size - 1)
   else
     while b[b.size - 2] * 2 <= b[b.size - 1] 
       b.add(b[b.size - 1] - b[b.size - 2])
       b[b.size - 2] = b[b.size - 3]
   return b

Пример работы

1 1 7 Прибавим 1 + 1, вычтем 7 - 1.
1 2 6 Проверяем: 2 < 6, значит разбиваем 6 пока оно не станет меньше 4
1 2 2 4
1 2 2 2 2
1 2 2 2 2 Следующее разбиение на слагаемые числа 9.
1 4 5 Прибавим 4 + 1, вычтем 5 - 1.
1 5 4 Проверяем: 5 > 4, значит прибавим к 5 + 4.
1 9 4 Удалим последний элемент.
1 9 Следующее разбиение на слагаемые числа 10.

Специализация алгоритма для генерации следующего разбиения на подмножества

Рассмотрим множество первых n натуральных чисел:[math]N_n = \{1, 2, ..., n\}[/math]

Упорядочим все разбиения на множества [math]N_n[/math] лексикографически. Для этого, во-первых, в каждом разбиении упорядочим множества лексикографически. Будем говорить, что подмножество [math] A \subset N_n [/math] лексикографически меньше подмножества [math] B \subset N_n [/math] , если верно одно из следующих условий:

  • существует [math]i[/math] такое, что [math]i \in A[/math] , [math]i \notin B[/math], для всех [math]j \lt i: j \in A[/math] если и только если [math]j \in B[/math] , и существует [math]k \gt i[/math] такое что [math]k \in B[/math];
  • [math] A \subset B [/math] и [math]i \lt j[/math] для всех [math]i \in A[/math] и [math]j \in B[/math] \ [math] A [/math].

Разбиения упорядочены лексикографически следующим образом. Разбиение [math]N_n = A_1 \cup A_2 \cup . . . \cup A_k[/math] лексикографически меньше разбиения [math]N_n = B_1 \cup B_2 \cup . . . \cup B_l[/math] если существует такое [math]i[/math], что [math]A_1 = B_1, A_2 = B_2, . . . ,A_{i - 1} = B_{i - 1}, A_i \lt B_i[/math].


Рассмотрим алгоритм нахождения лексикографически следующего разбиения на подмножества:

  • Будем хранить подмножества в списке списков, например, разбиение [math] \{1, 2, 3\} ~ \{4, 5\}[/math] будет выглядеть так:
1 2 3
4 5
  • Будем поддерживать массив удалённых элементов — элементы, которые затем нужно будет вернуть в разбиение.
  • Двигаясь снизу вверх будем рассматривать подмножества.
    • Если мы можем дописать в текущее подмножество минимальный элемент из удалённых, то мы нашли следующее разбиение и нужно завершить цикл.
    • Если дописать не можем, значит, либо нужно укоротить и заменить какой-то элемент в текущем подмножестве, либо перейти к следующему подмножеству. Будем идти справа налево и рассматривать элементы:
      • Если мы можем заменить текущий элемент минимальным удалённым — мы нашли следующее разбиение, завершаем оба цикла и выполняем алгоритм дальше. Стоит отметить, что нельзя перезаписывать последний элемент в подмножестве, иначе мы не сможем дописать минимальный хвост после этого подмножества — в удалённых будет элемент меньше текущего и мы не сможем выписать удаленные элементы так, чтобы получилось корректное разбиение.
      • Если заменить текущий элемент каким-то из удалённых нельзя, то следует удалить и этот.
  • Допишем лексикографически минимальный хвост подмножеств из оставшихся удалённых элементов.
list<list<int>> nextSetPartition(list<list<int>> a):
  used = list<int>
  // a — список, содержащий подмножества
  // used — список, в котором мы храним удаленные элементы
  fl = false
  for i = a.size - 1 downto 0
    if (used.size != 0) and (max(used) > a[i][-1])   // в удалённых есть хотя бы один элемент, который мы можем добавить в конец.
      m = минимум из used строго больше a[i][-1]
      a[i].add(m)   //добавляем
      used.remove(m)
      break
    for j = a[i].size - 1 downto 0
      if (used.size != 0) and (j != 0) and (max(used) > a[i][j])   //если можем заменить элемент, другим элементом из списка used и он не последний
        m = минимум из used строго больше a[i][-1]
        old = a[i][j]
        a[i][j] = m   //заменяем
        used.remove(m)
        used.add(old)
        fl = true
        break
      else
        used.add(a[i][-1])
        a[i].pop()
        if a[i].size == 0
          a.pop()
     if fl 
       break
  //далее выведем все удалённые, которые не выбрали
  sort(used)
  for i = 0 to used.size - 1
     a.add(list<int>(used[i]))   //добавляем лексикографически минимальных хвост
  return a

Пример работы

Рассмотрим следующее разбиение:

1 2 3
4 5

1 Шаг:

1 2 3
4 5
^ Удалили элемент 5.
Удалённые элементы


2 Шаг:

1 2 3
4
^ Удалили элемент 4. Так как он является последним в подмножестве, то мы не можем заменить его на другой.
5 Удалённые элементы


3 Шаг:

1 2 3 4
^ Дополнили первое подмножество элементом 4
5 Удалённые элементы


4 Шаг:

1 2 3 4
5 Дописали лексикографически минимальный хвост
Удалённые элементы

См.также

Источники информации