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如何理解线性分区中的动态编程解决方案?

algorithm

我正在努力理解线性分区问题的动态编程解决方案。我正在阅读《算法设计手册》,第8.5节中描述了该问题。我已经阅读了无数次该节,但是我还是没听懂。我认为这是一个拙劣的解释(到目前为止,我所读的内容要好得多),但是我对问题的理解不够透彻,无法寻找替代的解释。欢迎链接到更好的解释!

我找到了一个页面,该页面的文字类似于该书(也许来自该书的第一版):The Partition
Problem

第一个问题:在本书的示例中,分区从最小到最大排序。这只是巧合吗?从我可以看到,元素的顺序对算法并不重要。

这是我对递归的理解:

让我们使用以下序列并将其划分为4:

{S1...Sn} =  100   150   200   250   300   350   400   450   500
k = 4

第二个问题:这是我认为递归将开始的方式-我是否正确理解它?

第一个递归是:

100   150   200   250   300   350   400   450 | 500 //3 partition to go
100   150   200   250   300   350   400 | 450 | 500 //2 partition to go 
100   150   200   250   300   350 | 400 | 450 | 500 //1 partition to go
100   150   200   250   300 | 350 | 400 | 450 | 500 //done

第二个递归是:

100   150   200   250   300   350   400   450 | 500 //3 partition to go
100   150   200   250   300   350   400 | 450 | 500 //2 partition to go 
100   150   200   250   300   350 | 400 | 450 | 500 //1 partition to go
100   150   200   250 | 300   350 | 400 | 450 | 500 //done

第三递归是:

100   150   200   250   300   350   400   450 | 500 //3 partition to go
100   150   200   250   300   350   400 | 450 | 500 //2 partition to go 
100   150   200   250   300   350 | 400 | 450 | 500 //1 partition to go
100   150   200 | 250   300   350 | 400 | 450 | 500 //done

第四个递归是:

100   150   200   250   300   350   400   450 | 500 //3 partition to go
100   150   200   250   300   350   400 | 450 | 500 //2 partition to go 
100   150   200   250   300   350 | 400 | 450 | 500 //1 partition to go
100   150 | 200   250   300   350 | 400 | 450 | 500 //done

第五次递归是:

100   150   200   250   300   350   400   450 | 500 //3 partition to go
100   150   200   250   300   350   400 | 450 | 500 //2 partition to go 
100   150   200   250   300   350 | 400 | 450 | 500 //1 partition to go
100 | 150   200   250   300   350 | 400 | 450 | 500 //done

第六次递归是:

100   150   200   250   300   350   400   450 | 500 //3 partition to go
100   150   200   250   300   350   400 | 450 | 500 //2 partition to go 
100   150   200   250   300 | 350   400 | 450 | 500 //1 partition to go
100   150   200   250 | 300 | 350   400 | 450 | 500 //done

第七次递归是:

100   150   200   250   300   350   400   450 | 500 //3 partition to go
100   150   200   250   300   350   400 | 450 | 500 //2 partition to go 
100   150   200   250   300 | 350   400 | 450 | 500 //1 partition to go
100   150   200 | 250   300 | 350   400 | 450 | 500 //done

第八次递归是:

100   150   200   250   300   350   400   450 | 500 //3 partition to go
100   150   200   250   300   350   400 | 450 | 500 //2 partition to go 
100   150   200   250   300 | 350   400 | 450 | 500 //1 partition to go
100   150 | 200   250   300 | 350   400 | 450 | 500 //done

第九次递归是:

100   150   200   250   300   350   400   450 | 500 //3 partition to go
100   150   200   250   300   350   400 | 450 | 500 //2 partition to go 
100   150   200   250   300 | 350   400 | 450 | 500 //1 partition to go
100 | 150   200   250   300 | 350   400 | 450 | 500 //done

等等…

这是书中显示的代码:

partition(int s[], int n, int k)
{
    int m[MAXN+1][MAXK+1];                  /* DP table for values */
    int d[MAXN+1][MAXK+1];                  /* DP table for dividers */ 
    int p[MAXN+1];                          /* prefix sums array */
    int cost;                               /* test split cost */
    int i,j,x;                              /* counters */

    p[0] = 0;                               /* construct prefix sums */
    for (i=1; i<=n; i++) p[i]=p[i-1]+s[i];

    for (i=1; i<=n; i++) m[i][3] = p[i];    /* initialize boundaries */
    for (j=1; j<=k; j++) m[1][j] = s[1];


    for (i=2; i<=n; i++)                    /* evaluate main recurrence */
        for (j=2; j<=k; j++) {
            m[i][j] = MAXINT;
            for (x=1; x<=(i-1); x++) {
                cost = max(m[x][j-1], p[i]-p[x]);
                if (m[i][j] > cost) {
                    m[i][j] = cost;
                    d[i][j] = x;
                }
            }
        }

    reconstruct_partition(s,d,n,k);         /* print book partition */
}

有关算法的问题:

  1. m和中存储了哪些值d
  2. “成本”是什么意思?它仅仅是分区中元素值的总和吗?还是还有其他更微妙的含义?

阅读 280

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2020-07-28

共1个答案

小编典典

请注意,本书中对算法的解释有一个小错误,请在勘误表中查找文本“(*)Page
297”。

关于您的问题:

  1. 不,项目不需要排序,仅是连续的(也就是说,您不能重新排列它们)
  2. 我认为,可视化算法的最简单方法是通过手动跟踪reconstruct_partition过程,以图8.8中最右边的表为指导。
  3. 在书中,它指出m [i] [j]是“在{s1,s2,…,si}的所有分区上的最小可能成本”到j个范围内,其中分区的成本是…的大和。元素。”换句话说,这是“总和的最小最大值”,如果您原谅术语滥用的话。另一方面,d [i] [j]存储用于定位的索引位置给定对i,j的分区,如之前定义
  4. 有关“成本”的含义,请参见上一个答案

编辑:

这是线性划分算法的实现。它基于Skiena的算法,但是采用Python方式;并返回分区列表。

from operator import itemgetter

def linear_partition(seq, k):
    if k <= 0:
        return []
    n = len(seq) - 1
    if k > n:
        return map(lambda x: [x], seq)
    table, solution = linear_partition_table(seq, k)
    k, ans = k-2, []
    while k >= 0:
        ans = [[seq[i] for i in xrange(solution[n-1][k]+1, n+1)]] + ans
        n, k = solution[n-1][k], k-1
    return [[seq[i] for i in xrange(0, n+1)]] + ans

def linear_partition_table(seq, k):
    n = len(seq)
    table = [[0] * k for x in xrange(n)]
    solution = [[0] * (k-1) for x in xrange(n-1)]
    for i in xrange(n):
        table[i][0] = seq[i] + (table[i-1][0] if i else 0)
    for j in xrange(k):
        table[0][j] = seq[0]
    for i in xrange(1, n):
        for j in xrange(1, k):
            table[i][j], solution[i-1][j-1] = min(
                ((max(table[x][j-1], table[i][0]-table[x][0]), x) for x in xrange(i)),
                key=itemgetter(0))
    return (table, solution)
2020-07-28