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我想做的是将一组 (n) 项分成大小相等的组(大小为 m 的组,并且为简单起见,假设没有剩余,即 n 可以被 m 整除)。这样做多次,我想确保同一组中的任何项目都不会出现两次。
为了使这稍微更具体一些,为了构建六个项目中的两个项目的组 A..F
,一次可以以不同的方式将集合划分五次:
(A, B)
, (C, D)
, (E, F)
(A, C)
, (B, E)
, (D, F)
(A, D)
, (B, F)
, (C, E)
(A, E)
, (B, D)
, (C, F)
(A, F)
, (B, C)
, (D, E)
同一组项目只能一次分成三组,没有重叠对:
(A, B, C)
, (D, E, F)
(正如@DavidHammen 在下面指出的那样,在此示例中有不同的分区方式。但是,分区一次后,就不会再有第二次拆分将所有项目对分开。那是很好——我的应用程序不需要生成所有可能的全局分区集方法,一个满足约束的解决方案就可以了)
我现在的问题是:有没有办法有效地做到这一点?有什么技巧可以加快这些集合的生成速度吗?
到目前为止,我一直将其视为 exact cover问题,并用 backtracking algorithm 解决它(DLX 的变体)。这对于成对非常有效,但随着组变大,算法必须考虑的可能性数量激增,处理变得非常笨重。
我正在寻找的是加快速度的技巧。非常欢迎任何想法,特别是(但不限于):
非常欢迎任何想法和建议。 非常感谢您考虑这一点!
更新
好吧,这已经有一段时间了,但我在这上面花了很多时间,想回复你。 @david-eisenstat 通过给我正确的搜索词让我走上了正确的道路(非常感谢!)——我已经阅读了很多关于 Social Golfer Problem 的文章。
我发现的最好的资源之一,我想在这里分享,是 Markus Triska 的工作。 ,他在论文中讨论了几种方法(然后继续介绍了一个非常好的算法)。如果有人遇到类似问题,强烈建议这样做!
最佳答案
这个问题的研究名称为 Social Golfer Problem .文献量很大,但主要有以下三种方法:
本地搜索方法,可以处理许多对不存在的情况。
完整的搜索方法,例如对精确覆盖的缩减。据我所知,这里的研究围绕对称性破缺的有效方法展开,其中您修复第一行的想法可能是最简单的。
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