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我有两个间隔序列。
第一个是固定的且不重叠的,所以像这样:
[1..10], [12..15], [23..56], [72..89], ...
第二个不固定,所以它只是间隔长度的有序列表:
[7, 2, 5, 26, ...]
手头的任务是:
非常简单的例子:
[25..26], [58..68], [74..76], [78..86]
[10, 12]
最佳解决方案是将长度为 10 的区间放在 [58..68] 上,将长度为 12 的区间放在 [74..86] 上,结果只有数字 25、26 和 77 在一个列表中但不是另一个。
我想出的唯一一点似乎有点帮助的是,如果我按顺序放下间隔,我知道我已经创建了多少个“惩罚”间隔,所以我有一个上限分数,这意味着我有一个可接受的启发式算法,我可以进行 A* 搜索而不是查看整棵树。但是,数字的总范围从 0 到大约 34M,所以我想要更好的东西。
任何帮助都会很热!
最佳答案
好的,这是一个经过深思熟虑的答案。它应该在多项式时间内工作,但我没有费心检查索引是什么。很可能会得到比此处概述的答案更好的索引。细节作为练习留给读者 :-) 我希望它不会太不清楚。
我将解决方案的分数定义为出现在两个区间列表中的整数个数。设 f(i,m) 是仅使用前 i 个区间长度可能获得的最高分,条件是你的区间都不超过 m。对于固定的 i,函数 f 本质上是一个从整数到整数的有界子集的(非严格)递增函数。因此:
这意味着可以使用有限数据结构来表示 f(i,m) 的所有值(仍然考虑 i 的固定值)。
现在让 F(i) 成为代表 f(i,m) 所有值的数据结构的值。我声称,给定 F(i),可以计算 F(i+1)。为此,我们只需要为所有 x 回答以下问题:如果我将新区间放在 x 处,我能得到的最佳解决方案有多好?但我们知道这是什么 - 它只是 f(i,x) + 我们从这个区间得到的分数。
因此,如果 n 是第二个列表中的间隔数,则最佳解决方案的分数将为 F(n)。
要真正找到解决方案,您可以从这里开始倒推。
您知道您可以获得的最高分是多少。假设它是 s_0。然后把最后一个区间尽量往左边放,条件是它能让你得分s_0。即找到最小的m使得f(n,m) = s_0;并放置间隔,使其仅停留在 m 处的边界内。
然后,让 s_1 成为您需要从所有其他间隔获得的分数,以便获得总计 s_0。 next-last区间尽可能放在最左边,条件是你仍然可以得分s_1。即找到最小的m使得f(n,m) = s_1;并放置间隔,使其仅停留在 m 处的边界内。
等等……
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