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雁過無痕

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《編程之美》讀書筆記:1.3 一摞烙餅的排序


問題:

    星期五的晚上,一幫同事在希格瑪大廈附近的“硬盤酒吧”多喝了幾杯。程序員多喝了幾杯之后談什么呢?自然是算法問題。有個同事說:“我以前在餐館打工,顧客經常點非常多的烙餅。店里的餅大小不一,我習慣在到達顧客飯桌前,把一摞餅按照大小次序擺好——小的在上面,大的在下面。由于我一只手托著盤子,只好用另一只手,一次抓住最上面的幾塊餅,把它們上下顛倒個個兒,反復幾次之后,這摞烙餅就排好序了。我后來想,這實際上是個有趣的排序問題:假設有n塊大小不一的烙餅,那最少要翻幾次,才能達到最后大小有序的結果呢?”

你能否寫出一個程序,對于n塊大小不一的烙餅,輸出最優化的翻餅過程呢?

 

n個烙餅經過翻轉后的所有狀態可組成一棵樹。尋找翻轉最少次數,相當于在樹中搜索層次最低的某個節點。

由于每層的節點數呈幾何數量級增長,在n較大時,使用廣度優先遍歷樹,可能沒有足夠的內存來保存中間結果(考慮到每層的兩個節點,可以通過旋轉,移位等操作互相轉換,也許每層的狀態可以用一個函數來生成,這時可以采用廣度優先方法。),因而采用深度優先。但這棵樹是無限深的,必須限定搜索的深度(即最少翻轉次數的上限值),當深度達到該值時不再繼續往下搜索。最少翻轉次數,必然小等于任何一種翻轉方案所需的翻轉次數,因而只要構造出一種方案,取其翻轉次數即可做為其初始值。最簡單的翻轉方案就是:對最大的未就位的烙餅,將其翻轉,再找到最終結果中其所在的位置,翻轉一次使其就位。因此,對編號在n-12之間的烙餅,最多翻轉了2*(n-2)次,剩下01號烙餅最多翻轉1次,因而最少翻轉次數的上限值是:2*(n-2)+1=2*n-3(從網上可搜索到對該上限值最新研究結果:上限值為18/11*n),當然,最好還是直接計算出采用這種方案的翻轉次數做為初始值


減少遍歷次數

1 減小“最少翻轉次數上限值”的初始值,采用前面提到的翻轉方案,取其翻轉次數為初始值。對書中的例子{3,2,1,6,5,4,9,8,7,0},初始值可以取10

 

2 避免出現已處理過的狀態一定會減少遍歷嗎?答案是否定的,深度優先遍歷,必須遍歷完一個子樹,才能遍歷下一個子樹,如果一個解在某層比較靠后位置,若不允許處理已出現過的狀態時,可能要經過很多次搜索,才能找到這個解,但允許處理已出現過的狀態時,可能會很快找到這個解,并減小“最少翻轉次數的上限值”,使更多的分支能被剪掉,從而減少遍歷。比如說,兩個子樹AB,搜索子樹A100次后可得到一個解對應翻轉次數20,搜索子樹B20次后可得到翻轉次數為10的解,不允許處理已出現過的狀態,就會花100次遍歷完子樹A后,才開始遍歷B,但允許翻轉回上一次狀態,搜索會在AB間交叉進行,就可能只要70次找到子樹B的那個解(翻轉次數為10+2=12),此時,翻轉次數比較少,能減少更多的搜索,搜索次數明顯減少。以書中的{3,2,1,6,5,4,9,8,7,0}為例,按程序(1.3_pancake.cpp),不允許翻轉回上次狀態時需搜索195次,而允許翻轉回上次狀態時只要搜索116次。

 

3 如果最后的幾個烙餅已經就位,只須考慮前面的幾個烙餅。對狀態(0,1,3,4,2,5,6),編號為56的烙餅已經就位,只須考慮前5個烙餅,即狀態(0,1,3,4,2)如果一個最優解,從某次翻轉開始移動了一個已經就位的烙餅,且該烙餅后的所有烙餅都已經就位,那么,對這個解法,從這次翻轉開始得到的一系列狀態,從中移除這個烙餅,得到新的狀態,可以設計出一個新的解法對應這系列新的狀態。該解法所用的翻轉次數不會比原來的多。

 

4 估計每個狀態還需要翻轉的最少次數(即下限值),加上當前的深度,如果大等于上限值,就無需繼續遍歷。這個下限值可以這樣確定:從最后一個位置開始,往前找到第一個與最終結果位置不同的烙餅編號(也就是說排除最后幾個已經就位的烙餅),從該位置到第一個位置,計算相鄰的烙餅的編號不連續的次數,再加上1每次翻轉最多只能使不連續的次數減少1但很多人會忽略掉這個情況:最大的烙餅沒有就位時,必然需要一次翻轉使其就位,而這次翻轉卻不改變不連續次數。(可以在最后面增加一個更大的烙餅,使這次翻轉可以改變不連續數。)如:對狀態(0,1,3,4,2,5,6)等同于狀態(0,1,3,4,2),由于1342不連續,因而下限值為2+1=3下限值也可以這樣確定:在最后面增加一個已經已就位的最大的烙餅,然后再計算不連續數。如:(0,1,3,4,2),可以看作(0,1,3,4,2,5)13 42 25這三個不連續,下限值為3

 

5多數情況下,翻轉次數的上限值越大,搜索次數就越多。可以采用貪心算法,通過調整每次所有可能翻轉的優先順序,盡快找到一個解,從而減少搜索次數。比如,優先搜索使“下限值”減少的翻轉,其次是使“下限值”不變的翻轉,最后才搜索使“下限值”增加的翻轉。對“下限值”不變的翻轉,還可以根據其下次的翻轉對“下限值”的影響,再重新排序。由于進行了優先排序,翻轉回上一次狀態能減少搜索次數的可能性得到進一步降低。

 

6 其它剪枝方法:

假設第m次翻轉時,“上限值”為min_swap

如果在某個位置的翻轉得到一個解(即翻轉次數為m),則其它位置可以不搜索(因為在其它位置的翻轉,能得到的最少翻轉次數必然大等m)。

如果在某個位置的翻轉后,“下限值”為k,并且 k+m>=min_swap,則對所有的使新“下限值”kk大等于k的翻轉,都有 kk+m>=min_swap,因而都可以不搜索。

 

另外,由于翻轉時,只有兩個位置的改變才對“下限值”有影響,因而可以記錄每個狀態的“下限值”,翻轉時,通過幾次比較,就可以確定新狀態的“下限值”。(判斷不連續次數時,最好寫成 -1<=x && x<=1, 而不是x==1 || x==-1。對于 int x; a<=x && x<=b,編譯器可以將其優化為 unsigned (x-a) <= b-a


結果:

對書上的例子{3,2,1,6,5,4,9,8,7,0}

 

翻轉回上次狀態

搜索函數被調用次數

翻轉函數被調用次數

1.3_pancake_2

不允許

29

66

1.3_pancake_2

允許

33

74

1.3_pancake_1

不允許

195

398

1.3_pancake_1

允許

116

240

(這個例子比較特殊,代碼1.3_pancake_2.cpp(與1.3_pancake_1.cpp的最主要區別在于,增加了對翻轉優先順序的判斷,代碼下載),在不允許翻轉回上次狀態、取min_swap的初始值為2*10-2=18時,調用搜索函數29次,翻轉函數56次)。

  另外,對1.3_pancake_2.cpp的第148行做個簡單的改動:
        for (int pos=1, last_swap=cake_swap[step++]; pos<size; ++pos){  
       改為:
        for (int pos=size-1, last_swap=cake_swap[step++]; pos>0; ++pos){

        只是改變了搜索順序,但卻極大提升了搜索效率。對書上的例子,搜索次數進一步降到11次(實際上前六次搜索找到了一個解,后而的幾次用于判斷這個解是是最優解)。遍歷所有可能的排列求第1……10個烙餅數所用的總時間,也由原來的38秒降到21秒。

1.3_pancake_f

 

補充:

在網上下了《編程之美》“第6刷”的源代碼,結果在編譯時存在以下問題:

1 Assert 應該是 assert

2 m_arrSwap 未被定義,應該改為m_SwapArray

3 Init函數兩個for循環,后一個沒定義變量i,應該將i 改為 int i

另外,每運行一次Run函數,就會調用Init函數,就會申請新的內存,但卻沒有釋放原來的內存,會造成內存泄漏。

 

書上程序的低效主要是由于進行剪枝判斷時,沒有考慮好邊界條件,可進行如下修改:

1  if(step + nEstimate > m_nMaxSwap)  > 改為 >=

2  判斷下界時,如果最大的烙餅不在最后一個位置,則要多翻轉一次,因而在LowerBound函數return ret; 前插入一行:

if (pCakeArray[nCakeCnt-1] != nCakeCnt-1) ret++;

3       n個烙餅,翻轉最大的n-2烙餅最多需要2*(n-2)次,剩下的2個最多1次,因而上限值為2*n-3,因此,m_nMaxSwap初始值可以取2*n-3+1=2*n-2,這樣每步與m_nMaxSwap的判斷就可以取大等于號。

4        采用書上提到的確定“上限值”的方法,直接構建一個初始解,取其翻轉次數為m_nMaxSwap的初始值。

12任改一處,都能使搜索次數從172126降到兩萬多,兩處都改,搜索次數降到3475。若再改動第3處,搜索次數降到2989;若采用4的方法(此時初始值為10),搜索次數可降到1045





posted on 2010-06-23 23:49 flyinghearts 閱讀(1893) 評論(1)  編輯 收藏 引用

評論

# re: 《編程之美》讀書筆記02:1.3 一摞烙餅的排序 2016-05-28 17:12
請問樓主可以換個主題嗎,這個主題代碼排版太不好了,復制也不方便。。。  回復  更多評論
  


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