从n个元素中生成k个元素的“反格雷”组合的算法

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我正在尝试实现一种算法,以获取由n个元素组成的集合中k个元素的所有组合,其中两个连续组合之间的差异最大化(因此类似于反格雷码)。换句话说,这些组合应该按顺序排列,以避免元素连续出现,并且没有元素被不必要地区分。
理想情况下,该算法还不会预先计算并将所有组合存储到内存中,而是按需提供组合。 我已经广泛搜索了这个问题,并找到了一些详细的答案,例如https://dev59.com/9nVC5IYBdhLWcg3w-mVO#127856,但我似乎无法应用它。此外,那篇答案中链接的许多文章都是付费内容。
为了说明我的意思:
从[0, 1, 2, 3, 4]的集合中找到所有由两个元素组成的组合。 使用一个简单的算法,该算法尝试递增最右侧的元素,直到不再可能,然后向左移动,递增前一个数字等等,我得到以下结果:
[0, 1]
[0, 2]
[0, 3]
[0, 4]
[1, 2]
[1, 3]
[1, 4]
[2, 3]
[2, 4]
[3, 4]

我使用以下Java代码生成此结果:
public class CombinationGenerator {
    private final int mNrElements;
    private final int[] mCurrentCombination;

    public CombinationGenerator(int n, int k) {
        mNrElements = n;
        mCurrentCombination = new int[k];

        initElements(0, 0);
        // fake initial state in order not to miss first combination below
        mCurrentCombination[mCurrentCombination.length - 1]--;
    }

    private void initElements(int startPos, int startValue) {
        for (int i = startPos; i < mCurrentCombination.length; i++) {
            mCurrentCombination[i] = i + startValue - startPos;
        }
    }

    public int[] getNextCombination() {
        for (int i = 0; i < mCurrentCombination.length; i++) {
            int pos = mCurrentCombination.length - 1 - i;

            if (mCurrentCombination[pos] < mNrElements - 1 - i) {
                initElements(pos, mCurrentCombination[pos] + 1);
                return mCurrentCombination;
            }
        }

        return null;
    }

    public static void main(String[] args) {
        CombinationGenerator cg = new CombinationGenerator(5, 2);
        int[] c;

        while ((c = cg.getNextCombination()) != null) {
            System.out.println(Arrays.toString(c));
        }
    }

}

我希望每个连续的组合都尽可能与前一个不同,这并不是我想要的。目前,元素“1”连续出现了四次,然后再也没有出现。对于这个特定的例子,一种解决方案是:

[0, 1]
[2, 3]
[0, 4]
[1, 2]
[3, 4]
[0, 2]
[1, 3]
[2, 4]
[0, 3]
[1, 4]

我确实成功地为这个特定的(7,4)案例实现了此结果,方法是在生成组合后应用排序算法,但这并不能满足我的要求,因为整个组合集必须一次性生成,然后进行排序并保留在内存中。我不确定它是否适用于任意的k和n值。最后,我非常确定这不是最有效的方法,因为排序算法基本上循环遍历组合集,试图找到一个与前一个组合不共享元素的组合。我还考虑过为每个元素保留一个“命中计数”的表,并使用它来始终获取包含最低组合命中计数的下一个组合。

我的某种经验性结论是,如果n>2k,则可能避免元素在两个连续的组合中完全出现。否则,至少应该避免元素连续出现两次等。

你可以将这个问题类比于使用标准循环赛制(例如足球比赛)来实现k = 2的情况,但我需要一种适用于任意k值的解决方案。我们可以将其想象成某种游戏的锦标赛,其中有n名选手要在一组比赛中与所有其他选手对抗,每场比赛有k名选手参加。尽可能让选手不必连续参加两场比赛,但也不应在两次比赛之间等待过长时间。
请给出如何使用可靠的排序算法进行后期处理或者最好是按需解决此问题的任何指导!
注意:通常假设n <= 50,k <= 5。
谢谢!

1
我怀疑在组合图上运行Angluin-Valiant本地搜索算法来解决哈密顿回路问题,在小参数设置下会非常有效,但资源使用方面可能有些粗暴。 - David Eisenstat
@DavidEisenstat,您如何保证最终输出中没有“接近”的边缘?如果我正确理解了问题,期望的目标是将所有相邻组合分隔至少X个位置 - 使许多组合非常不同,而有些非常接近则不被认为是好的。 - tucuxi
1
@tucuxi 组合图中的边表示组合在输出中可以相邻出现。 - David Eisenstat
我们如何知道在给定特定n和k的情况下所能达到的最大最小距离是多少?一个上限是min(k,n-k),但我不确定它是否总是实现。如果可以实现,那么@DavidEisenstat构建具有可接受边缘的图并找到哈密顿路径的想法看起来很好(如果昂贵)。 - tucuxi
非常感谢大家。我必须承认,自从我学习组合数学以来已经有一段时间了,所以我可能需要付出很多努力来理解这个问题。非常感谢你们给我提供的一些指导! - JHH
2个回答

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根据@DavidEisenstat的建议,快速且有效的工作代码如下:

public static void main(String[] args) {
    ArrayList<int[]> all = new ArrayList<int[]>();
    // output is 0 if distance(i, j) != max, and 1 otherwise
    int[][] m = buildGraph(7, 4, all);
    HamiltonianCycle hc = new HamiltonianCycle();
    int path[] = hc.findHamiltonianCycle(m);
    if (path != null) {
        // I have no proof that such a path will always exist
        for (int i : path) {
            System.out.println(Arrays.toString(all.get(i)));
        }
    }
}

以上代码输出为 (7,4);距离(即长度 - 交集的大小)始终为 3;尝试使用 4 将导致图形断开:
    [0, 1, 2, 3]
    [0, 4, 5, 6]
    [1, 2, 3, 4]
    [0, 1, 5, 6]
    [0, 2, 3, 4]
    [1, 2, 5, 6]
    [0, 1, 3, 4]
    [0, 2, 5, 6]
    [1, 3, 4, 5]
    [0, 1, 2, 6]
    [0, 3, 4, 5]
    [1, 2, 3, 6]
    [0, 1, 4, 5]
    [0, 2, 3, 6]
    [1, 4, 5, 6]
    [0, 2, 3, 5]
    [1, 2, 4, 6]
    [0, 3, 5, 6]
    [1, 2, 4, 5]
    [0, 3, 4, 6]
    [1, 2, 3, 5]
    [0, 2, 4, 6]
    [1, 3, 5, 6]
    [0, 2, 4, 5]
    [1, 3, 4, 6]
    [0, 1, 2, 5]
    [2, 3, 4, 6]
    [0, 1, 3, 5]
    [2, 4, 5, 6]
    [0, 1, 3, 6]
    [2, 3, 4, 5]
    [0, 1, 4, 6]
    [2, 3, 5, 6]
    [0, 1, 2, 4]
    [3, 4, 5, 6]

缺少的代码:

// uses JHH's code to build sequences, stores it in 'all'
public static int[][] buildGraph(int n, int k, ArrayList<int[]> all) {
    SequenceGenerator sg = new SequenceGenerator(n, k);
    int[] c;
    while ((c = sg.getNextCombination()) != null) {
        all.add(c.clone());         
    }
    int best = Math.min(n-k, k);
    System.out.println("Best is " + best);
    int matrix[][] = new int[all.size()][];
    for (int i=0; i<matrix.length; i++) {
        matrix[i] = new int[all.size()];
        for (int j=0; j<i; j++) {
            int d = distance(all.get(j), all.get(i));
            matrix[i][j] = matrix[j][i] = (d != best)? 0 : 1;
        }           
    }
    return matrix;
}

距离:(效率非常低,但远远被哈密顿计算的成本所淹没)

public static int distance(int[] a, int[] b) {
        HashSet<Integer> ha = new HashSet<Integer>();
        HashSet<Integer> hb = new HashSet<Integer>();
        for (int i=0; i<a.length; i++) {
                ha.add(a[i]);
                hb.add(b[i]);
        }
        ha.retainAll(hb);
        return a.length - ha.size();
}

对于寻找哈密顿回路,我修改了http://www.sanfoundry.com/java-program-find-hamiltonian-cycle-unweighted-graph/上的代码:

import java.util.Arrays;

public class HamiltonianCycle {

    private int V, pathCount;
    private int[] path;
    private int[] answer;
    private int[][] graph;

    public int[] findHamiltonianCycle(int[][] g) {
        V = g.length;
        path = new int[V];

        Arrays.fill(path, -1);
        graph = g;
        path[0] = 0;
        pathCount = 1;
        if (solve(0)) {
            return path;
        } else {
            return null;
        }
    }

    public boolean solve(int vertex) {
        if (graph[vertex][0] == 1 && pathCount == V) {
            return true;
        }
        if (pathCount == V) {
            return false;
        }

        for (int v = 0; v < V; v++) {
            if (graph[vertex][v] == 1) {
                path[pathCount++] = v;
                graph[vertex][v] = 0;
                graph[v][vertex] = 0;

                if (!isPresent(v)) {
                    if (solve(v)) {
                        answer = path.clone();
                        return true;
                    }
                }

                graph[vertex][v] = 1;
                graph[v][vertex] = 1;
                path[--pathCount] = -1;
            }
        }
        return false;
    }

    public boolean isPresent(int v) {
        for (int i = 0; i < pathCount - 1; i++) {
            if (path[i] == v) {
                return true;
            }
        }
        return false;
    }
}

注意:对于大量组合,这将非常缓慢...


感谢您详尽的回答!然而,当我看到您的(7,4)示例结果时,我不得不问一下,这是否真正满足了每个组合与前一个组合尽可能不同的要求? 我期望看到像[0, 1, 2, 3],然后是[0, 4, 5, 6],[1, 2, 3, 4],[5, 6, 0, 1],... 我有误解吗? - JHH
为了可视化,假设这是某种游戏的比赛,每轮有4名玩家相互对抗,我们希望在连续比赛和比赛之间的等待时间方面尽可能公平地安排赛程。在您的示例中,玩家2将开始连续进行8场比赛,而玩家6则必须等待三轮才能开始比赛。我想可以找到一种排序方式,在其中最多有1个元素在两个连续组合之间共享? - JHH
在更改了距离计算(现在包含在答案中)之后,它现在生成了您建议的序列。 - tucuxi
再次感谢 @tucuxi,非常感谢你的努力。对于 (7, 3),这确实似乎产生了预期的结果(虽然组合不能按需生成,但这是一个可选的奖励要求 :))。但是当更改 n 和 k 时,我会得到一些意外的结果。对于 (4,2),根本没有任何输出(solve() 返回 false),对于 (6,2),我确实获得了元素的良好变化,因为元素不会出现在两个连续的组合中,但是仍然有一些元素是“被歧视”的,例如元素 5 在前 6 个组合中都没有出现。 - JHH
我觉得在进一步尝试之前,我应该更仔细地研究你的解决方案以了解其基本理论。 :) - JHH
基本解释:只有当点之间足够不同,使得将它们相邻放置可以接受时,才连接这些点(即有效的7,4组合)。然后,在单一路径中找到一条连接所有点的路径,而不会重复使用同一个点(即哈密顿环)。 - tucuxi

1

虽然我非常感谢@tucuxi和@David Eisenstadt的努力,但我发现Hamiltonian方法存在一些问题,即它无法求解某些值的n和k以及某些元素也被不必要地歧视了。

我决定尝试一下我的问题中列出的想法(点击计数表),似乎可以得到相当不错的结果。不过,这个解决方案还需要后期排序,这并不符合按需奖励的要求。不过对于合理的n和k来说,这应该是可行的。

不可否认,我发现我的算法有时会倾向于喜欢产生一个元素连续出现的组合,这可能可以调整。但目前为止,我的算法可能不如tucuxi的针对(7,4)特别优秀。不过,它确实提供了每个n、k的解决方案,并且似乎对元素的歧视性较小。

我的代码如下所示。

再次感谢。

public class CombinationGenerator {
    private final int N;
    private final int K;
    private final int[] mCurrentCombination;

    public CombinationGenerator(int n, int k) {
        N = n;
        K = k;
        mCurrentCombination = new int[k];

        setElementSequence(0, 0);
        mCurrentCombination[K - 1]--; // fool the first iteration
    }

    private void setElementSequence(int startPos, int startValue) {
        for (int i = startPos; i < K; i++) {
            mCurrentCombination[i] = i + startValue - startPos;
        }
    }

    public int[] getNextCombination() {
        for (int i = K - 1; i >= 0; i--) {
            if (mCurrentCombination[i] < i + N - K) {
                setElementSequence(i, mCurrentCombination[i] + 1);
                return mCurrentCombination.clone();
            }
        }

        return null;
    }   
}

public class CombinationSorter {
    private final int N;
    private final int K;

    public CombinationSorter(int n, int k) {
        N = n;
        K = k;
    }

    public List<int[]> getSortedCombinations(List<int[]> combinations) {
        List<int[]> sortedCombinations = new LinkedList<int[]>();
        int[] combination = null;
        int[] hitCounts = new int[N]; // how many times each element has been
                                      // used so far

        // Note that this modifies (empties) the input list
        while (!combinations.isEmpty()) {
            int index = findNextCombination(combinations, hitCounts, combination);
            combination = combinations.remove(index);
            sortedCombinations.add(combination);

            addHitCounts(combination, hitCounts);
        }

        return sortedCombinations;
    }

    private int findNextCombination(List<int[]> combinations, int[] hitCounts,
            int[] previousCombination) {
        int lowestHitCount = Integer.MAX_VALUE;
        int foundIndex = 0;

        // From the remaining combinations, find the one with the least used
        // elements
        for (int i = 0; i < combinations.size(); i++) {
            int[] comb = combinations.get(i);
            int hitCount = getHitCount(comb, hitCounts);

            if (hitCount < lowestHitCount) {
                lowestHitCount = hitCount;
                foundIndex = i;
            } else if (hitCount == lowestHitCount
                    && previousCombination != null
                    && getNrCommonElements(comb, previousCombination) < getNrCommonElements(
                            combinations.get(foundIndex), previousCombination)) {
                // prefer this combination if hit count is equal but it's more
                // different from the previous combination in our sorted list
                // than what's been found so far (avoids consecutive element
                // appearances)
                foundIndex = i;
            }
        }

        return foundIndex;
    }

    private int getHitCount(int[] combination, int[] hitCounts) {
        int hitCount = 0;

        for (int i = 0; i < K; i++) {
            hitCount += hitCounts[combination[i]];
        }

        return hitCount;
    }

    private void addHitCounts(int[] combination, int[] hitCounts) {
        for (int i = 0; i < K; i++) {
            hitCounts[combination[i]]++;
        }
    }

    private int getNrCommonElements(int[] c1, int[] c2) {
        int count = 0;

        for (int i = 0; i < K; i++) {
            for (int j = 0; j < K; j++) {
                if (c1[i] == c2[j]) {
                    count++;
                }
            }
        }
        return count;
    }
}

public class Test {
    public static void main(String[] args) {
        final int n = 7;
        final int k = 3;

        CombinationGenerator cg = new CombinationGenerator(n, k);
        List<int[]> combinations = new LinkedList<int[]>();
        int[] nc;

        while ((nc = cg.getNextCombination()) != null) {
            combinations.add(nc);
        }

        for (int[] c : combinations) {
            System.out.println(Arrays.toString(c));
        }

        System.out.println("Sorting...");

        CombinationSorter cs = new CombinationSorter(n, k);
        List<int[]> sortedCombinations = cs.getSortedCombinations(combinations);

        for (int[] sc : sortedCombinations) {
            System.out.println(Arrays.toString(sc));
        }
    }

}

在编程中的结果:(7,4)

[0, 1, 2, 3]
[0, 4, 5, 6]
[1, 2, 3, 4]
[0, 1, 5, 6]
[2, 3, 4, 5]
[0, 1, 2, 6]
[3, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 4]
[0, 3, 5, 6]
[1, 2, 4, 5]
[0, 1, 3, 6]
[2, 4, 5, 6]
[0, 1, 3, 4]
[2, 3, 5, 6]
[0, 1, 4, 5]
[0, 2, 3, 6]
[1, 3, 4, 5]
[0, 2, 4, 6]
[1, 2, 3, 5]
[0, 1, 4, 6]
[0, 2, 3, 5]
[1, 2, 4, 6]
[1, 3, 5, 6]
[0, 2, 3, 4]
[1, 2, 5, 6]
[0, 3, 4, 5]
[1, 2, 3, 6]
[0, 2, 4, 5]
[1, 3, 4, 6]
[0, 2, 5, 6]
[0, 1, 3, 5]
[2, 3, 4, 6]
[1, 4, 5, 6]
[0, 1, 2, 5]
[0, 3, 4, 6]

(5,2) 的结果为:

[0, 1]
[2, 3]
[0, 4]
[1, 2]
[3, 4]
[0, 2]
[1, 3]
[2, 4]
[0, 3]
[1, 4]

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