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雁過(guò)無(wú)痕

《編程之美》讀書(shū)筆記:1.3 一摞烙餅的排序


問(wèn)題:

    星期五的晚上,一幫同事在希格瑪大廈附近的“硬盤(pán)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(wèn)題。有個(gè)同事說(shuō):“我以前在餐館打工,顧客經(jīng)常點(diǎn)非常多的烙餅。店里的餅大小不一,我習(xí)慣在到達(dá)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(pán)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(gè)個(gè)兒,反復(fù)幾次之后,這摞烙餅就排好序了。我后來(lái)想,這實(shí)際上是個(gè)有趣的排序問(wèn)題:假設(shè)有n塊大小不一的烙餅,那最少要翻幾次,才能達(dá)到最后大小有序的結(jié)果呢?”

你能否寫(xiě)出一個(gè)程序,對(duì)于n塊大小不一的烙餅,輸出最優(yōu)化的翻餅過(guò)程呢?

 

n個(gè)烙餅經(jīng)過(guò)翻轉(zhuǎn)后的所有狀態(tài)可組成一棵樹(shù)。尋找翻轉(zhuǎn)最少次數(shù),相當(dāng)于在樹(shù)中搜索層次最低的某個(gè)節(jié)點(diǎn)。

由于每層的節(jié)點(diǎn)數(shù)呈幾何數(shù)量級(jí)增長(zhǎng),在n較大時(shí),使用廣度優(yōu)先遍歷樹(shù),可能沒(méi)有足夠的內(nèi)存來(lái)保存中間結(jié)果(考慮到每層的兩個(gè)節(jié)點(diǎn),可以通過(guò)旋轉(zhuǎn),移位等操作互相轉(zhuǎn)換,也許每層的狀態(tài)可以用一個(gè)函數(shù)來(lái)生成,這時(shí)可以采用廣度優(yōu)先方法。),因而采用深度優(yōu)先。但這棵樹(shù)是無(wú)限深的,必須限定搜索的深度(即最少翻轉(zhuǎn)次數(shù)的上限值),當(dāng)深度達(dá)到該值時(shí)不再繼續(xù)往下搜索。最少翻轉(zhuǎn)次數(shù),必然小等于任何一種翻轉(zhuǎn)方案所需的翻轉(zhuǎn)次數(shù),因而只要構(gòu)造出一種方案,取其翻轉(zhuǎn)次數(shù)即可做為其初始值。最簡(jiǎn)單的翻轉(zhuǎn)方案就是:對(duì)最大的未就位的烙餅,將其翻轉(zhuǎn),再找到最終結(jié)果中其所在的位置,翻轉(zhuǎn)一次使其就位。因此,對(duì)編號(hào)在n-12之間的烙餅,最多翻轉(zhuǎn)了2*(n-2)次,剩下01號(hào)烙餅最多翻轉(zhuǎn)1次,因而最少翻轉(zhuǎn)次數(shù)的上限值是:2*(n-2)+1=2*n-3(從網(wǎng)上可搜索到對(duì)該上限值最新研究結(jié)果:上限值為18/11*n),當(dāng)然,最好還是直接計(jì)算出采用這種方案的翻轉(zhuǎn)次數(shù)做為初始值


減少遍歷次數(shù)

1 減小“最少翻轉(zhuǎn)次數(shù)上限值”的初始值,采用前面提到的翻轉(zhuǎn)方案,取其翻轉(zhuǎn)次數(shù)為初始值。對(duì)書(shū)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(xiàn)已處理過(guò)的狀態(tài)一定會(huì)減少遍歷嗎?答案是否定的,深度優(yōu)先遍歷,必須遍歷完一個(gè)子樹(shù),才能遍歷下一個(gè)子樹(shù),如果一個(gè)解在某層比較靠后位置,若不允許處理已出現(xiàn)過(guò)的狀態(tài)時(shí),可能要經(jīng)過(guò)很多次搜索,才能找到這個(gè)解,但允許處理已出現(xiàn)過(guò)的狀態(tài)時(shí),可能會(huì)很快找到這個(gè)解,并減小“最少翻轉(zhuǎn)次數(shù)的上限值”,使更多的分支能被剪掉,從而減少遍歷。比如說(shuō),兩個(gè)子樹(shù)AB,搜索子樹(shù)A100次后可得到一個(gè)解對(duì)應(yīng)翻轉(zhuǎn)次數(shù)20,搜索子樹(shù)B20次后可得到翻轉(zhuǎn)次數(shù)為10的解,不允許處理已出現(xiàn)過(guò)的狀態(tài),就會(huì)花100次遍歷完子樹(shù)A后,才開(kāi)始遍歷B,但允許翻轉(zhuǎn)回上一次狀態(tài),搜索會(huì)在AB間交叉進(jìn)行,就可能只要70次找到子樹(shù)B的那個(gè)解(翻轉(zhuǎn)次數(shù)為10+2=12),此時(shí),翻轉(zhuǎn)次數(shù)比較少,能減少更多的搜索,搜索次數(shù)明顯減少。以書(shū)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(zhuǎn)回上次狀態(tài)時(shí)需搜索195次,而允許翻轉(zhuǎn)回上次狀態(tài)時(shí)只要搜索116次。

 

3 如果最后的幾個(gè)烙餅已經(jīng)就位,只須考慮前面的幾個(gè)烙餅。對(duì)狀態(tài)(0,1,3,4,2,5,6),編號(hào)為56的烙餅已經(jīng)就位,只須考慮前5個(gè)烙餅,即狀態(tài)(0,1,3,4,2)如果一個(gè)最優(yōu)解,從某次翻轉(zhuǎn)開(kāi)始移動(dòng)了一個(gè)已經(jīng)就位的烙餅,且該烙餅后的所有烙餅都已經(jīng)就位,那么,對(duì)這個(gè)解法,從這次翻轉(zhuǎn)開(kāi)始得到的一系列狀態(tài),從中移除這個(gè)烙餅,得到新的狀態(tài),可以設(shè)計(jì)出一個(gè)新的解法對(duì)應(yīng)這系列新的狀態(tài)。該解法所用的翻轉(zhuǎn)次數(shù)不會(huì)比原來(lái)的多。

 

4 估計(jì)每個(gè)狀態(tài)還需要翻轉(zhuǎn)的最少次數(shù)(即下限值),加上當(dāng)前的深度,如果大等于上限值,就無(wú)需繼續(xù)遍歷。這個(gè)下限值可以這樣確定:從最后一個(gè)位置開(kāi)始,往前找到第一個(gè)與最終結(jié)果位置不同的烙餅編號(hào)(也就是說(shuō)排除最后幾個(gè)已經(jīng)就位的烙餅),從該位置到第一個(gè)位置,計(jì)算相鄰的烙餅的編號(hào)不連續(xù)的次數(shù),再加上1每次翻轉(zhuǎn)最多只能使不連續(xù)的次數(shù)減少1但很多人會(huì)忽略掉這個(gè)情況:最大的烙餅沒(méi)有就位時(shí),必然需要一次翻轉(zhuǎn)使其就位,而這次翻轉(zhuǎn)卻不改變不連續(xù)次數(shù)。(可以在最后面增加一個(gè)更大的烙餅,使這次翻轉(zhuǎn)可以改變不連續(xù)數(shù)。)如:對(duì)狀態(tài)(0,1,3,4,2,5,6)等同于狀態(tài)(0,1,3,4,2),由于1342不連續(xù),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(gè)已經(jīng)已就位的最大的烙餅,然后再計(jì)算不連續(xù)數(shù)。如:(0,1,3,4,2),可以看作(0,1,3,4,2,5)13 42 25這三個(gè)不連續(xù),下限值為3

 

5多數(shù)情況下,翻轉(zhuǎn)次數(shù)的上限值越大,搜索次數(shù)就越多。可以采用貪心算法,通過(guò)調(diào)整每次所有可能翻轉(zhuǎn)的優(yōu)先順序,盡快找到一個(gè)解,從而減少搜索次數(shù)。比如,優(yōu)先搜索使“下限值”減少的翻轉(zhuǎn),其次是使“下限值”不變的翻轉(zhuǎn),最后才搜索使“下限值”增加的翻轉(zhuǎn)。對(duì)“下限值”不變的翻轉(zhuǎn),還可以根據(jù)其下次的翻轉(zhuǎn)對(duì)“下限值”的影響,再重新排序。由于進(jìn)行了優(yōu)先排序,翻轉(zhuǎn)回上一次狀態(tài)能減少搜索次數(shù)的可能性得到進(jìn)一步降低。

 

6 其它剪枝方法:

假設(shè)第m次翻轉(zhuǎn)時(shí),“上限值”為min_swap

如果在某個(gè)位置的翻轉(zhuǎn)得到一個(gè)解(即翻轉(zhuǎn)次數(shù)為m),則其它位置可以不搜索(因?yàn)樵谄渌恢玫姆D(zhuǎn),能得到的最少翻轉(zhuǎn)次數(shù)必然大等m)。

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

 

另外,由于翻轉(zhuǎn)時(shí),只有兩個(gè)位置的改變才對(duì)“下限值”有影響,因而可以記錄每個(gè)狀態(tài)的“下限值”,翻轉(zhuǎn)時(shí),通過(guò)幾次比較,就可以確定新?tīng)顟B(tài)的“下限值”。(判斷不連續(xù)次數(shù)時(shí),最好寫(xiě)成 -1<=x && x<=1, 而不是x==1 || x==-1。對(duì)于 int x; a<=x && x<=b,編譯器可以將其優(yōu)化為 unsigned (x-a) <= b-a


結(jié)果:

對(duì)書(shū)上的例子{3,2,1,6,5,4,9,8,7,0}

 

翻轉(zhuǎn)回上次狀態(tài)

搜索函數(shù)被調(diào)用次數(shù)

翻轉(zhuǎn)函數(shù)被調(diào)用次數(shù)

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(gè)例子比較特殊,代碼1.3_pancake_2.cpp(與1.3_pancake_1.cpp的最主要區(qū)別在于,增加了對(duì)翻轉(zhuǎn)優(yōu)先順序的判斷,代碼下載),在不允許翻轉(zhuǎn)回上次狀態(tài)、取min_swap的初始值為2*10-2=18時(shí),調(diào)用搜索函數(shù)29次,翻轉(zhuǎn)函數(shù)56次)。

  另外,對(duì)1.3_pancake_2.cpp的第148行做個(gè)簡(jiǎn)單的改動(dòng):
        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(duì)書(shū)上的例子,搜索次數(shù)進(jìn)一步降到11次(實(shí)際上前六次搜索找到了一個(gè)解,后而的幾次用于判斷這個(gè)解是是最優(yōu)解)。遍歷所有可能的排列求第1個(gè)……10個(gè)烙餅數(shù)所用的總時(shí)間,也由原來(lái)的38秒降到21秒。

1.3_pancake_f

 

補(bǔ)充:

在網(wǎng)上下了《編程之美》“第6刷”的源代碼,結(jié)果在編譯時(shí)存在以下問(wèn)題:

1 Assert 應(yīng)該是 assert

2 m_arrSwap 未被定義,應(yīng)該改為m_SwapArray

3 Init函數(shù)兩個(gè)for循環(huán),后一個(gè)沒(méi)定義變量i,應(yīng)該將i 改為 int i

另外,每運(yùn)行一次Run函數(shù),就會(huì)調(diào)用Init函數(shù),就會(huì)申請(qǐng)新的內(nèi)存,但卻沒(méi)有釋放原來(lái)的內(nèi)存,會(huì)造成內(nèi)存泄漏。

 

書(shū)上程序的低效主要是由于進(jìn)行剪枝判斷時(shí),沒(méi)有考慮好邊界條件,可進(jìn)行如下修改:

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

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

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

3       n個(gè)烙餅,翻轉(zhuǎn)最大的n-2烙餅最多需要2*(n-2)次,剩下的2個(gè)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(hào)。

4        采用書(shū)上提到的確定“上限值”的方法,直接構(gòu)建一個(gè)初始解,取其翻轉(zhuǎn)次數(shù)為m_nMaxSwap的初始值。

12任改一處,都能使搜索次數(shù)從172126降到兩萬(wàn)多,兩處都改,搜索次數(shù)降到3475。若再改動(dòng)第3處,搜索次數(shù)降到2989;若采用4的方法(此時(shí)初始值為10),搜索次數(shù)可降到1045





posted on 2010-06-23 23:49 flyinghearts 閱讀(1887) 評(píng)論(1)  編輯 收藏 引用

評(píng)論

# re: 《編程之美》讀書(shū)筆記02:1.3 一摞烙餅的排序 2016-05-28 17:12
請(qǐng)問(wèn)樓主可以換個(gè)主題嗎,這個(gè)主題代碼排版太不好了,復(fù)制也不方便。。。  回復(fù)  更多評(píng)論
  


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