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有点复杂但简单的矩阵运算。我想找到并最大化行数,这样至少有 x
列,其中受这些行约束的矩阵全部为 1。
行本身不需要连续,列也不需要。矩阵假定所有行至少有 x
个行,因此,我不会删除任何没有最小 x
的行。
我的初始方法如下:占据第一行。查找其中包含 1 的前“x”列。然后对于这些列,检查有多少行也有 1。跟踪我找到了多少行。从每一行开始这样做。
但是,这是行不通的,因为即使对于第一行,我也需要考虑所有不同的列组合,这些组合仍然给我最小的 x
列,其中包含 1,而不仅仅是前 x
列。
为此,计算时间很快就会爆炸。有解决这个问题的有效方法吗?
我正在尝试用 python 来做。
考虑以下示例,x = 2
。
这没有解,因为第 1、3、5 行最初都被消除了。然后,对于第 2 行和第 4 行,没有 3 列在两行中都有一个。
但是在这里,第 2 行和第 4 行至少有 3 列全为 1。所以这有一个解决方案,最大行数是2。
最佳答案
您所描述的似乎是对关联规则学习问题的重新表述,例如可以使用 Apriori 算法解决该问题。
这是快速制作的示例,展示了该算法的基础知识。它可能需要一些改进并且不确定是否没有错误。
它也没有要求它必须找到所有不同的列组合,以提供最少的 'x' 行。它仅使用“x”来更快地过滤所有解决方案,并最终返回一个解决方案,该解决方案是具有至少“x”行的列数最多的解决方案。
from operator import itemgetter, or_
from itertools import combinations, starmap
from collections import Counter
from math import factorial
class Apriori:
def __init__(self, input, x):
self.input = input
self.cols = len(input[0])
self.rows = len(input)
self.x = x
def _get_freq_combs(self, comb):
return sum(map(lambda row:
sum([bool(e) for i, e in enumerate(row)
if i in comb]) // len(comb), self.input))
def _make_new_combs(self, combs, comb_size):
candidates = Counter(map(frozenset,
starmap(or_, combinations(combs, 2))))
possible_candidate_freq = factorial(comb_size) // factorial(2) \
// factorial(comb_size - 2)
for c, f in candidates.items():
if f == possible_candidate_freq:
yield c
def solve(self):
"""Returns a list of sets with the most common items, at least x."""
freq = [self._get_freq_combs([i]) for i in range(self.cols)]
most_freq = [{ind} for ind in range(self.cols) if freq[ind] >= x]
comb_size = 2
while most_freq:
old_freq = most_freq
most_freq = [c for c in self._make_new_combs(most_freq, comb_size)
if self._get_freq_combs(c) >= x]
comb_size += 1
return old_freq
if __name__ == '__main__':
input = [[1, 0, 1, 0],
[0, 1, 1, 0],
[0, 1, 1, 1],
[0, 0, 0, 1]]
x = 2
apriori = Apriori(input, x)
print(apriori.solve())
关于python - 在至少 'x' 列中包含非零值的最大行集,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/55011081/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀!