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最大化表的总和,其中每个数字必须来自唯一的行和列

algorithm

假设我们有一个这样的数字表(我们可以假设它是一个方形表):

20  2   1   3   4
5   1   14  8   9
15  12  17  17  11
16  1   1   15  18
20  13  15  5   11

您的工作是计算n个数字的最大和,其中n是表中的行数或列数。要注意的是 每个数字必须来自唯一的行和列。

例如,选择(0,0),(1,1),(2,2),(3,3)和(4,4)处的数字是可以接受的,但是选择(0,0),(0,
1),(2,2),(3,3)和(4,4)不是因为前两个数字是从同一行中提取的。

我对此问题的(可笑的)解决方案是遍历行和列的所有可能排列。这适用于小网格,但是,当然,随着n变大,它的速度非常慢。如果我没有记错的话,它的时间复杂度为O(n!)(下面的示例Python代码)。

我确实认为可以在更好的时间解决此问题,但是我没有提出任何足够聪明的方法。

所以我的问题是,应该使用哪种算法来解决这个问题?

如果有帮助,这个问题 似乎 类似于
背包问题

import itertools
import re

grid = """20    2   1   3   4
5   1   14  8   9
15  12  17  17  11
16  1   1   15  18
20  13  15  5   11"""
grid = [[int(x) for x in re.split("\s+", line)] for line in grid.split("\n")]

possible_column_indexes = itertools.permutations(range(len(grid)))
max_sum = 0
max_positions = []
for column_indexes in possible_column_indexes:
    current_sum = 0
    current_positions = []
    for row, col in enumerate(column_indexes):
        current_sum += grid[row][col]
        current_positions.append("(%d, %d)" % (row, col))
    if current_sum > max_sum:
        max_sum = current_sum
        max_positions = current_positions

print "Max sum is", max_sum
for position in max_positions:
    print position

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2020-07-28

共1个答案

小编典典

这是最大成本的两方匹配问题。解决它的经典方法是使用匈牙利算法

基本上,您有一个二部图:左组是行,右组是列。行i到列的每个边j都有成本matrix[i, j]。查找使成本最大化的匹配项。

2020-07-28