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算法基础 —— 枚举

时间:2020-03-10 12:17:35      阅读:52      评论:0      收藏:0      [点我收藏+]

标签:快速   +=   perm   翻转   枚举   std   模型   而在   常用   

枚举

什么是枚举

枚举算法是一种经典的暴力算法,是通过遍历所有候选答案以找到正确的解的问题解决策略;

枚举的基本框架

1.给出解空间

建立数学模型,确立候选答案的范围,从数学的角度说:就是给出可能解的集合

这是最关键的一步,确立正确的解空间是应用枚举算法的前提

2.找到枚举的具体方法

在确立了正确的解空间后,还要知道怎么枚举才能找到正确的答案。

对于不同的问题,枚举的具体方法很可能是不同的。

枚举的种类

1.循环枚举

通过数层循环来达到穷举解空间里的解,找到正确的答案,是最基本的枚举算法

例:

求小于 N 的最大素数

纯暴力:

    int n,i,j;
    scanf("%d",&n);
    for(i=n-1;i>=2;i--)
    {
        for(j=2;j<=i-1;j++)
        if(i%j==0) break;
        if(j==i) {printf("%d",i);break;}
    }
    

优化版

    int n,i,j;
    scanf("%d",&n);
    for(i=n-1;i>=2;i--)
    {
        for(j=2;j*j<=i;j++)
        if(i%j==0) break;
        if(j*j>i) {printf("%d",i);break;}
    }

2.子集枚举

解决可化归为集合的子集问题的题目;

原理分析:

当题目中出现的数据体现出子集的性质后,我们将子集中的中出现的元素用\(1\)代替,补集中的元素用\(0\)代替;

举个栗子:给定一个集合\(A\{1,2,3,4,5\}\),其中子集\(A_1\{1,3,4,5\}\),\(A_2\{1,4,5\}\),\(A_3\{3\}\),\(A_4\{2,3\}\)就可以这样表示

A中元素 1\(*^{(1)}\) 2 3 4 5 二进制\(*^{(2)}\) 十进制
\(A_1\)中的情况 1 0 1 1 1 11101 29
\(A_2\)中的情况 1 0 0 1 1 11001 25
\(A_3\)中的情况 0 0 1 0 0 00100 4
\(A_4\)中的情况 0 1 1 0 0 00110 6

\(*^{(1)}\)其实集合是有无序性的,但是按顺序来“编码”,不会破坏一般性;

\(*^{(2)}\)这里的“编码”规则是,二进制第\(n\)位与\(array[n]\)对应,尽管顺序相反程序也会“不重复”,“不遗漏”遍历解答树,但是会破坏二进制原有的顺序

集合与二进制:

1.并集

从元素选择角度,\(A_2\)\(A_3\)包含的元素合并起来就能得到\(A_1\)。而分析\(A_1\)的二进制值就是\(A_2\)\(和A_3\)的二进制,对应的每一位都按\(Or\)运算计算就得到的——这不就是C++中的按位或运算吗?即\(A_1=A_2{\cup}A_3\)等价于\(a_1=a_2|a_3\)

2.交集

交集就是两个集合共有的元素组成的。在逻辑上交集上就含有"与"的意思。类比并集,求交集就等价于按位与运算,\(A_1=A_2{\cap}A_3{\iff}a_1=a_2\&a_3\)

3.包含

集合\(A_2\)的元素都在\(A_1\)中出现,说明\(A_1\)包含\(A_2\)。而在高中阶段我们知A_1道了,若\(A_2{\subset}A_1\),则有\(A_1{\cup}A_2=A_1\)以及\(A_1{\cap}A_2=A_2\),所以判断\(A_2是否{\subset}A_1\),可以构造表达式\((a_1|a_2==a_1)\&\&(a_1\&a_2==a_2)\),值为真,命题成立。

4.属于

属于是指某个元素是否在集合内,可以看作包含的特殊情况——只需检查单独某项元素构成的集合是否是另一个集合的子集,则先用左移位运算构造出只有某一个元素的集合,然后和原集合取交,如果是空集则命题为真,在这个例子里,如果要判断第三个元素是否属于\(A_1\),就可以构造表达式\(1<<(3-1)\&a_1\),表达式值为真,则命题为真。

5.补集

补集是指全集去除某个集合后剩下的元素组成的集合。由上启发,我们可以使用按位异或运算来表示一个集合对于全集的补集,在这个例子里\(A_2\)的补集\(A_3=A{\oplus}A_2\),即\(a_3=a\)^\(a_2\)。而根据二进制的运算规则也可以这么计算\(a_3=a-a_2\)

总结:1.从上可以发现二进制和集合的密切关系。2.但是如果要用二进制来模拟集合运算,一定要确定一个全集,在子集间做运算,而全集一般可以从题目中提炼出。

例:

已知 \(n\)个整数 \(x_1,x_2,…,x_n\),以及1个整数\(k(k<n)\)。从\(n\)个整数中任选\(k\)个整数相加,可分别得到一系列的和。例如当 \(n=4,k=3\),4个整数分别为\(3,7,12,19\)时,可得全部的组合与它们的和为:
\[ 3+7+12=22\3+7+19=29\7+12+19=38\3+12+19=34\\]
现在,要求你计算出和为素数共有多少种。

例如上例,只有一种的和为素数:\(3+7+19=29。\)

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <cmath>//pow函数的所属头文件
using namespace std;
typedef long long LL;
const int N = 1000001;
int sum2[N],ans2=0;
LL powme(LL sum){
    LL res=1,a=2;
    while(sum>0){
        if(sum&1)
        res*=a;a*=a;
        sum>>=1;
    }
    return res;
}//手打的快速幂,这段代码其实可以直接用pow(2,n)或(1<<n)代替;
bool pd(int sum){
    if(sum==1) return 0;
    if(sum==2) return 1;
    int i,s=sqrt(double(sum));
    for(i=2;i<=s;i++){
        if(sum%i==0) break;
    }
    if(i>s) return 1;
    else return 0;
}//判断是否为素数函数
void tobarr (int n,int k){
    for(int i=1;i<=powme(n)-1;i++){
        int b=i,m=1,ans=0,f=0;
        while(b>0){
            if(b&1) {ans+=sum2[m];f++;//转换进制的同时,计算和,并且统计子集中的数有几个
            b>>=1;m++;
        }
        if(f==k&&pd(ans)) ans2++;
    }
}
int main(){
    int n,k;
    scanf("%d%d",&n,&k);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    scanf("%d",&sum2[i]);
    tobarr(n,k);
    printf("%d",ans2);
    return 0;
}

例2:

排列与组合是常用的数学方法,其中组合就是从\(n\)个元素中抽出\(r\)个元素(不分顺序且\(r ≤n\)),我们可以简单地将\(n\)个元素理解为自然数\(1,2,…,n\)从中任取\(r\)个数。

现要求你输出所有组合。

例如\(n=5,r=3\),所有组合为:

\(123,124,125,134,135,145,234,235,245,345\)

分析:

这种题目背景我称之为全组合问题,这一题的难点就是字典序输出,

比如,从\(0\)枚举到\(2^5-1\)的二进制,有三个\(1\)的二进制所对应的组合按照出现顺序,则是如下:

\(1 2 3,1 2 4,1 3 4,2 3 4,1 2 5,1 3 5,2 3 5,1 4 5,2 4 5,3 4 5\)

并没有按照字典序

但将样例数据和样例答案的二进制分别列举出来:

\(00111,01011,01101,01110,10011,10101,10110,11001,11010,11100\)

\(00111,01011,10011,01101,10101,11001,01110,10110,11010,11100\)

就惊喜地发现这两组数刚好左右对称相反。而要将上面的数变为下面的数可以分两步进行:

1.将二进制从小到大枚举变为从大到小枚举。

2.将每个二进制都左右对称翻转

//翻译成代码则如下
   for(int S=(1<<n)-1;S>=0;S--)//二进制从大到小枚举
   {
    int cnt = 0;
    for(int i=n-1;i>=0;i--)//顺序点1
        if(S & (1<<i))
            a[cnt++]=n-i;//顺序点2
    if(cnt==r)
    {
        for(int i=0;i<r;i++)//顺序点3
            printf("%3d",a[i]);
        puts("");
    }
  }

*而这到题的程序实现也很有趣,根据顺序点的不同组合会出现\(6\)种实现。

时间复杂度 \(O(2^n)\),很大,已经不属于多项式复杂度了,\(1\)秒的\(timelimit\)\(n\)的范围大概 \(20 - 30\)

3.排列枚举

在这里只介绍STL的简便方法,使用algorithm标准库中的内建函数 next_permutation(start,end) ,它可以生成在\([start,end)\)内存的数组中产生严格的下一个字典序排列,并返回true,如果没有下一个排列,就返回 flase

题目描述:

\(1, 2,\ldots ,9\)\(9\) 个数分成三组,分别组成三个三位数,且使这三个三位数的比例是 \(A:B:C\),试求出所有满足条件的三个三位数,若无解,输出 No!!!

分析:循环next_permutation(start,end),直至生成 \(1-9\) 的全排列,每次构造数的时候,将排列切割成三段就行。

#include <iostream>
#include <cstdio>
#include <algorithm>

using namespace std;

typedef long long LL;
int a[10];

int main(){
    for(int i=1;i<=9;i++)
        a[i] = i;
    LL A,B,C,x,y,z,cnt=0;
    scanf("%lld%lld%lld",&A,&B,&C);
    do{
        x = a[1]*100 + a[2]*10 + a[3];
        y = a[4]*100 + a[5]*10 + a[6];
        z = a[7]*100 + a[8]*10 + a[9];
        if (x*B == y*A && y*C == z*B) printf("%lld %lld %lld\n",x,y,z),cnt++;
    }while (next_permutation(a+1,a+10));
    if(!cnt) puts("No!!!");
    return 0;
}

时间复杂度:是\(O(n!)\),比\(O(2^n)\)更大,在\(1\)秒的\(timelimit\)下,n的范围大概是\(11\)以下。

枚举的优化

例1:

一个数组中的数互不相同,求其中和为\(0\)的有序数对的个数

1.纯暴力:

  int n,ans=0;
    scanf("%d",&n);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    scanf("%d",&sum[i]);
    for(int i=1;i<=n;i++)
    for(int j=1;j<=n;j++)
    if(sum[i]+sum[j]==0 && i!=j) ans++;
    printf("%d",ans);

2.优化一:

在算法一中中用\(for(i)\)\(for(j)\)枚举了数对,如果数据中有\((a_i,a_j)\)符合答案,那么\((a_j,a_i)\)也是答案,总答案个数就是\((a_i,a_j)\)个数的两倍,所以在枚举的过程中只要确定\((a_i,a_j)\)的个数,乘2就行了,

    int i,j,n,ans=0;
    scanf("%d",&n);
    for(i=1;i<=n;i++)
    scanf("%d",&sum[i]);
    for(i=1;i<=n;i++)
    for(j=i+1;j<=n;j++)//j>i,确保(sum[i],sum[j])是正序的
       if(sum[i]+sum[j]==0)
       ans++;
    printf("%d",ans*2);

3.优化二

再进一步挖解题目内部的条件,可以继续优化:

1.题目中说互不相同的数相加为零,那么只有可能为互为相反数了。

2.根据1的推断,进一步的就是想到用来标记:

先是想到如果sum出现,那么就将a[-sum]标记上。当-sum出现时,判定a[-sum],发现-sum有配对,那么计数器就可以加1了。

但是C++中数组不能有负数下标,那么就将桶的大小扩大为a[MAXN*2]MAXN为数的绝对值上界),那么原来的0就映射为MAXN

程序实现就如下:

bool a[MAXN*2]//乘2是为了避免负数下标
memset(a,0,sizeof(a));    
    for(int i=1;i<=n;i++)
    {
        if(a[MAXN+sum[i]]) ans++;
        a[MAXN-sum[i]]=1;
    }

方法的核心原理就是利用问题的对称性,使用标记的方法,减少了不必要的枚举。

例2:

给定\(N\)个整数的序列,\(\{A_1,A_2,A_3,A_4,···\}\),求函数\(Max\{f(i,j)\}=Max(0,\sum_{k=i}^ja_k)\)

1.简单暴力法:

    int i,j,k,MAXsum=-9999999,n;
    scanf("%d",&n);
    for(i=1;i<=n;i++)
    scanf("%d",&a[i]);
    for(i=1;i<=n;++i)
    for(j=i;j<=n;++j){
    int Thissum=0;
    for(k=i;k<=j;k++)
    Thissum+=a[k];
    if(MAXsum<Thissum) MAXsum=Thissum;
    }
    printf("%d",MAXsum);

2.优化一:

在这里,我们可以发现原算法的第二重循环的下面,用了一重循环计算\(f(i,j)=\sum_{k=i}^ja_k\),但其实计算序列是同一个的,那么当\(i\)都是一样的话,\(f(i,j)=f(i,j-1)+a_j,f(i,j-1)\)的部分就不用重复计算了,直接用上一层循环的结果加上\(a_j\)就行,可以自己举个栗子看看。

    int i,j,k,Thissum=0,MAXsum=-9999999,n;
    scanf("%d",&n);
    for(i=1;i<=n;i++)
    scanf("%d",&a[i]);
    for(i=1;i<=n;++i){
    Thissum=0;
    for(j=i;j<=n;++j){
        Thissum+=a[j];
        if(MAXsum<Thissum) MAXsum=Thissum;
    }
    }
    printf("%d",MAXsum);

这种算法的核心其实是一维前缀和,更常见形式是

    int i,j,MAXsum=-9999999,n;
    scanf("%d",&n);
    for(i=1;i<=n;i++)
    {scanf("%d",&a[i]);per[i]=per[i-1]+a[i];}
    for(i=1;i<=n;++i)
    for(j=i;j<=n;++j){
        if(MAXsum<per[j]-per[i-1]) MAXsum=per[j]-per[i-1];
    }
    printf("%d",MAXsum);

这两者“看上去”大不相同,但其是仔细一想关键之处是一样的。

一维前缀和就是预处理,将一部分原来枚举循环中重复的操作提到循环外面来,减少枚举量,达到优化效果。

3.其实更优秀的算法的时间复杂度\(O(nlogn)\)算法\(3\)的核心思想是分而治之,即分治法,在分治法章节会详细讲解这个例子。

枚举总结

我们常说的枚举指的是枚举算法,但是算法体现的思想,更加影响深远。

有很多算法本质上其实就是枚举的思想,或者是在枚举的基础上通过改进演变出来。

而很多解题策略也将枚举作为基本的操作出现。

算法基础 —— 枚举

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原文地址:https://www.cnblogs.com/majorin/p/12454569.html

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