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algorithm - 图问题松弛二分维简例的快速逼近

转载 作者：行者123 更新时间：2023-12-05 05:31:49 25 4
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给定 bool 矩阵 M，我需要找到一组子矩阵 A = {A1, ..., An} 这样 A 中的矩阵包含矩阵 M 中的所有 True 值并且只包含它们。子矩阵不必是连续的，即每个子矩阵由两组索引 {i1, ..., ik} 定义em>, {j1, ..., jt} 的 M。 (例如，子矩阵可以是 [{1, 2, 5}, {4, 7, 9, 13}] 之类的东西，它是这些行和列相交处的所有单元格。)可选地，子矩阵可以相交，如果这会产生更好的结果解决方案。子矩阵的总数 n 应该是最小的。

矩阵 M 的大小可以达到 10^4 x 10^4，所以我需要一个有效的算法。我想这个问题可能没有有效的精确算法，因为它让我想起了一些 NP-hard 问题。如果这是真的，那么任何好的和快速的近似都是可以的。我们还可以建议真实值的数量不是很大，即 < 所有值的 1/10，但为了避免在产品中出现意外 DOS，不使用此事实的解决方案更好。

我不需要任何代码，只要算法的一般概念及其属性的合理性(如果不是很明显的话)。

背景

我们正在为物流应用程序计算一些昂贵的距离矩阵。这些请求中的点通常是相交的，所以我们正在尝试开发一些缓存算法来不计算某些请求的部分。并将大请求拆分为只有未知子矩阵的小请求。此外，该算法可能不需要矩阵中的某些距离。一方面，少量的大组计算速度更快，另一方面，如果我们包含大量“假”值，并且我们的子矩阵大得不合理，这会减慢计算速度。确切的标准是复杂的，“昂贵”矩阵请求的时间复杂度很难估计。据我所知，对于方阵来说，它类似于 C*n^2.5，C 很大。因此很难制定一个好的优化标准，但欢迎提出任何想法。

关于数据

矩阵中的真值意味着这两个点之间的距离以前从未计算过。大多数请求(但不是全部)都是在两个轴上具有相同点的方阵。因此，大多数 M 预计几乎是对称的。还有一个简单的例子，几个全新的点和其他距离被缓存。我在预处理阶段处理这种情况。所有其他值都可以是非常随机的。如果它们太随机，我们可以放弃缓存并计算完整矩阵 M。但有时会有有用的模式。我认为由于数据的性质，预计它包含比随机数据更多的大 sumbatrices。大多数真值是偶然的，但形成我们需要找到的子矩阵模式。但我们不能完全依赖这一点，因为如果算法得到的矩阵太随机，它至少应该能够检测到它，而不是进行太长和复杂的计算。

更新

如 wikipedia 中所述这个问题称为图的二分维，已知是 NP-hard。因此，我们可以重新制定它的信息，为问题的简单情况找到快速松弛的近似值。我们可以允许一定比例的错误值，我们可以采用一些简单但最有效的贪婪启发式算法。

最佳答案

在您提供更新之前，我开始研究下面的算法。

此外，在这样做的过程中，我意识到虽然人们正在寻找真实值的 block ，但问题不在于 block 转换，正如您现在也更新的那样。

算法如下:

  1. 计算每行中的真值
  2. 对于任何具有最大真值的行，对列中的列进行排序矩阵使得该行的真值全部向左移动
  3. 对矩阵行进行降序排列左(现在将有一个左上角的全等三角形粗略三角形)
  4. 得到左上角最大的真值矩形
  5. 存储该矩形的行 ID 和列 ID(这是一个子矩阵定义)
  6. 将子矩阵的真值改为假值
  7. 从上往下重复，直到左上三角不为真

该算法将生成由仅包含真值的行列交集子矩阵组成的 bool 矩阵的完整覆盖。

我不确定在子矩阵中允许一些错误是否有帮助。虽然它将允许找到更大的子矩阵并因此减少 bool 矩阵查找覆盖的遍数，但可能需要更长的时间才能找到最大的此类子矩阵，因为要检查的组合更多。另外，我不确定如何阻止虚假子矩阵重叠。它可能需要维护一个单独的掩码矩阵而不是使用 bool 矩阵作为它自己的掩码，以确保不相交的子矩阵。

下面是上述算法在 python 中的首次实现。

我在 Intel Pentium N3700 @ 1.60Ghz 和 4GB RAM 的 Windows 10 上运行它按照原样，它会随机生成 ~10% 的正确率:

  • 100 行 x 1000 列 < 7 秒
  • 1000 行 x 100 列 < 6 秒
  • 300 行 x 300 列 < 14 秒
  • 3000 行 x 300 列 < 3 分钟
  • 300 行 x 3000 列 < 15 分钟
  • 1000 行 x 1000 列 < 8 分钟

我没有在近似对称矩阵上测试过，也没有在子矩阵比较大的矩阵上测试过。它可能对相对较大的子矩阵表现良好，例如，在极端情况下，即整个 bool 矩阵为真，只需要两次算法循环。

我认为可以进行大量优化的一个领域是行排序。下面的实现使用带有比较函数的内置 phython 排序。定制的排序函数可能会做得更好，如果它是类似于列排序的虚拟排序，可能尤其如此。

如果你能在一些真实的数据上尝试它，即方阵，近似对称矩阵，具有相对较大的子矩阵，那么最好知道它是如何进行的。

如果你愿意我尝试对 python 进行一些优化，请告知。我假设处理 10^4 x 10^4 bool 矩阵需要更快。

from functools import cmp_to_key

booleanMatrix0 = [
( 0, 0, 0, 0, 1, 1 ),
( 0, 1, 1, 0, 1, 1 ),
( 0, 1, 0, 1, 0, 1 ),
( 1, 1, 1, 0, 0, 0 ),
( 0, 1, 1, 1, 0, 0 ),
( 1, 1, 0, 1, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 0 )
]

booleanMatrix1 = [
( 0, )
]

booleanMatrix2 = [
( 1, )
]

booleanMatrix3 = [
( 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 0 )
]

booleanMatrix4 = [
( 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 1, 1, 1, 1 )
]

booleanMatrix14 = [
( 0, 1, 0, 0, 1, 1, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0 ),
( 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1 ),
( 1, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0 ),
( 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 1, 0, 0 ),
( 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1 ),
( 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1 ),
( 1, 1, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 1 ),
( 0, 1, 1, 0, 1, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 1, 0, 1, 0, 0, 1 ),
( 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 1 ),
( 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 1, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 )
]

booleanMatrix15 = [
( 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0 ),
( 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 1, 0, 0, 0 ),
]

booleanMatrix16 = [
( 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1, 1, 1 ),
( 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 1, 0, 1, 1, 1 ),
]

import random

booleanMatrix17 = [
]
for r in range(11):
    row = []
    for c in range(21):
        if random.randrange(5) == 1:
            row.append(random.randrange(2))
        else:
            row.append(0)
    booleanMatrix17.append(tuple(row))

booleanMatrix18 = [
]
for r in range(21):
    row = []
    for c in range(11):
        if random.randrange(5) == 1:
            row.append(random.randrange(2))
        else:
            row.append(0)
    booleanMatrix18.append(tuple(row))

booleanMatrix5 = [
]
for r in range(50):
    row = []
    for c in range(200):
        row.append(random.randrange(2))
    booleanMatrix5.append(tuple(row))

booleanMatrix6 = [
]
for r in range(200):
    row = []
    for c in range(50):
        row.append(random.randrange(2))
    booleanMatrix6.append(tuple(row))

booleanMatrix7 = [
]
for r in range(100):
    row = []
    for c in range(100):
        row.append(random.randrange(2))
    booleanMatrix7.append(tuple(row))

booleanMatrix8 = [
]
for r in range(100):
    row = []
    for c in range(1000):
        if random.randrange(5) == 1:
            row.append(random.randrange(2))
        else:
            row.append(0)
    booleanMatrix8.append(tuple(row))

booleanMatrix9 = [
]
for r in range(1000):
    row = []
    for c in range(100):
        if random.randrange(5) == 1:
            row.append(random.randrange(2))
        else:
            row.append(0)
    booleanMatrix9.append(tuple(row))

booleanMatrix10 = [
]
for r in range(317):
    row = []
    for c in range(316):
        if random.randrange(5) == 1:
            row.append(random.randrange(2))
        else:
            row.append(0)
    booleanMatrix10.append(tuple(row))

booleanMatrix11 = [
]
for r in range(3162):
    row = []
    for c in range(316):
        if random.randrange(5) == 1:
            row.append(random.randrange(2))
        else:
            row.append(0)
    booleanMatrix11.append(tuple(row))

booleanMatrix12 = [
]
for r in range(316):
    row = []
    for c in range(3162):
        if random.randrange(5) == 1:
            row.append(random.randrange(2))
        else:
            row.append(0)
    booleanMatrix12.append(tuple(row))

booleanMatrix13 = [
]
for r in range(1000):
    row = []
    for c in range(1000):
        if random.randrange(5) == 1:
            row.append(random.randrange(2))
        else:
            row.append(0)

    booleanMatrix13.append(tuple(row))

booleanMatrices = [ booleanMatrix0, booleanMatrix1, booleanMatrix2, booleanMatrix3, booleanMatrix4, booleanMatrix14, booleanMatrix15, booleanMatrix16, booleanMatrix17, booleanMatrix18, booleanMatrix6, booleanMatrix5, booleanMatrix7, booleanMatrix8, booleanMatrix9, booleanMatrix10, booleanMatrix11, booleanMatrix12, booleanMatrix13 ]

def printMatrix(matrix, colOrder):
    for r in range(rows):
        row = ""
        for c in range(cols):
            row += str(matrix[r][0][colOrder[c]])
        print(row)
    print()

def rowUp(matrix):

    rowCount = []
    maxRow = [ 0, 0 ]
    for r in range(rows):
        rowCount.append([ r, sum(matrix[r][0]) ])
        if rowCount[-1][1] > maxRow[1]:
            maxRow = rowCount[-1]
    return rowCount, maxRow

def colSort(matrix):
    #  For a row with the highest number of trues, sort the true columns to the left
    newColOrder = []
    otherCols = []
    for c in range(cols):
        if matrix[maxRow[0]][0][colOrder[c]]:
            newColOrder.append(colOrder[c])
        else:
            otherCols.append(colOrder[c])
    newColOrder += otherCols
    return newColOrder

def sorter(a, b):
    #  Sort rows according to leading trues
    length = len(a)
    c = 0
    while c < length:
        if a[0][colOrder[c]] == 1 and b[0][colOrder[c]] == 0:
                return -1
        if b[0][colOrder[c]] == 1 and a[0][colOrder[c]] == 0:
                return 1
        c += 1
    return 0

def allTrues(rdx, cdx, matrix):
    count = 0
    for r in range(rdx+1):
        for c in range(cdx+1):
            if matrix[r][0][colOrder[c]]:
                count += 1
            else:
                return
    return rdx, cdx, count
            
def getBiggestField(matrix):
    #  Starting at (0, 0) find biggest rectangular field of 1s
    biggestField = (None, None, 0)
    cStop = cols
    for r in range(rows):
        for c in range(cStop):
            rtn = allTrues(r, c, matrix)
            if rtn:
                if rtn[2] > biggestField[2]:
                    biggestField = rtn
            else:
                cStop = c
                break;
        if cStop == 0:
            break
    return biggestField

def mask(matrix):
    maskMatrix = []
    for r in range(rows):
        row = []
        for c in range(cols):
            row.append(matrix[r][0][c])
        maskMatrix.append([ row, matrix[r][1] ])
    maskRows = []
    for r in range(biggestField[0]+1):
        maskRows.append(maskMatrix[r][1])
        for c in range(biggestField[1]+1):
            maskMatrix[r][0][colOrder[c]] = 0
    maskCols= []
    for c in range(biggestField[1]+1):
        maskCols.append(colOrder[c])
    return maskMatrix, maskRows, maskCols


#   Add a row id to each row to keep track of rearranged rows
rowIdedMatrices = []
for matrix in booleanMatrices:
    rowIdedMatrix = []
    for r in range(len(matrix)):
        rowIdedMatrix.append((matrix[r], r))
    rowIdedMatrices.append(rowIdedMatrix)

import time

for matrix in rowIdedMatrices:

    rows = len(matrix)
    cols = len(matrix[0][0])
    colOrder = []
    for c in range(cols):
        colOrder.append(c)
    subMatrices = []

    startTime = time.thread_time()
    loopStart = time.thread_time()
    loop = 1
    rowCount, maxRow = rowUp(matrix)
    ones = 0
    for row in rowCount:
        ones += row[1]
    print( "_________________________\n", "Rows", rows, "Columns", cols, "Ones", str(int(ones * 10000 / rows / cols) / 100) +"%")
    colOrder = colSort(matrix)
    matrix.sort(key=cmp_to_key(sorter))
    biggestField = getBiggestField(matrix)
    if biggestField[2] > 0:
        maskMatrix, maskRows, maskCols = mask(matrix)
        subMatrices.append(( maskRows, maskCols ))

    while biggestField[2] > 0:
        loop += 1
        rowCount, maxRow = rowUp(maskMatrix)
        colOrder = colSort(maskMatrix)
        maskMatrix.sort(key=cmp_to_key(sorter))
        biggestField = getBiggestField(maskMatrix)
        if biggestField[2] > 0:
            maskMatrix, maskRows, maskCols = mask(maskMatrix)
            subMatrices.append(( maskRows, maskCols) )
        if loop % 100 == 0:
            print(loop, time.thread_time() - loopStart)
            loopStart = time.thread_time()

    endTime = time.thread_time()
    print("Sub-matrices:", len(subMatrices), endTime - startTime)
    for sm in subMatrices:
        print(sm)

    print()
    input("Next matrix")

关于algorithm - 图问题松弛二分维简例的快速逼近，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/74268238/

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