на тему рефераты Информационно-образоательный портал
Рефераты, курсовые, дипломы, научные работы,
на тему рефераты
на тему рефераты
МЕНЮ|
на тему рефераты
поиск
Комбинаторные задачи

Комбинаторные задачи

Министерство образования Республики Беларусь

Учреждение образования

«Гомельский государственный университет им. Ф. Скорины»

Математический факультет

Кафедра МПУ

Реферат

Комбинаторные задачи

Исполнитель:

Студентка группы М-42 Макарченко А.Ю.

Научный руководитель: Долинский М.С.

Гомель 2005

Содержание

Введение

Генерация k-элементных подмножеств

Генерация всех подмножеств данного множества

Генерация всех перестановок n-элементного множества

Разбиения множества

Заключение

Литература

Введение

Задачи дискретной математики, к которым относится большинство олимпиадных задач по информатике, часто сводятся к перебору различных комбинаторных конфигураций объектов и выбору среди них наилучшего, с точки зрения условия той или иной задачи. Поэтому знание алгоритмов генерации наиболее распространенных комбинаторных конфигураций является необходимым условием успешного решения олимпиадных задач в целом. Важно также знать количество различных вариантов для каждого типа комбинаторных конфигураций, так как это позволяет реально оценить вычислительную трудоемкость выбранного алгоритма решения той или иной задачи на перебор вариантов и, соответственно, его приемлемость для решения рассматриваемой задачи, с учетом ее размерности. Кроме того, при решении задач полезным оказывается умение для каждой из комбинаторных конфигураций выполнять следующие операции: по имеющейся конфигурации получать следующую за ней в лексикографическом порядке; определять номер данной конфигурации в лексикографической нумерации всех конфигураций; и, наоборот, по порядковому номеру выписывать соответствующую ему конфигурацию.

Генерация k-элементных подмножеств

В комбинаторике такие подмножества называют сочетаниями из n элементов по k элементов и обозначают Cnk . Их количество выражается следующей формулой:

Однако при программировании гораздо удобнее использовать следующие рекуррентные соотношения:

Объясняется это тем, что в формуле (1) числитель и знаменатель растут очень быстро, поэтому в силу особенностей компьютерной арифметики не всегда возможно точно вычислить значение Cnk, даже когда последнее не превосходит максимально представимое целое число.

При фиксированном значении n максимального значения число сочетаний достигает при k = n/2 (вернее, для четного n максимум один и он указан, а для нечетного -- максимум достигается на двух соседних значениях k: [n/2] и

[n/2]+1). Поэтому особенно полезной оказывается следующая оценка для четных n [4] (очевидно, что при нечетных n отличия будут минимальными), основанная на формуле Стирлинга:

Если допустить, что за время, отведенное для решения задачи, мы можем перебрать около 106 вариантов, то из формулы (3) следует, что генерацию всех сочетаний из n элементов для любого фиксированного k можно проводить для n 24.

Обычно генерацию всех k-элементных подмножеств проводят в лексикографическом порядке, тем более что в данном случае это не приводит ни к усложнению алгоритма, ни к увеличению его вычислительной трудоемкости. Напомним, что порядок подмножеств называется лексикографическим, если для любых двух подмножеств справедливо, что раннее должно быть сгенерировано то из них, из индексов элементов которого можно составить меньшее k-значное число в n-ричной системе счисления (или в десятичной, для n < 10). Так, для n = 6 и k = 3 сочетание из третьего, первого и пятого элемента должно быть сгенерировано раньше, чем из второго, третьего и четвертого, так как 135 < 234.

Рассмотрим рекурсивный алгоритм решения данной задачи. Идея сведения данной задачи к задаче меньшей размерности следующая. Первым элементом подмножества может быть любой элемент, начиная с первого и заканчивая (n - k + 1)-м элементом. После того, как индекс первого элемента подмножества зафиксирован, осталось выбрать k - 1 элемент из элементов с индексами, большими, чем у первого. Далее поступаем аналогично. Когда выбран последний элемент, то мы достигли конечного уровня рекурсии и выбранное подмножество можно обработать (проанализировать или распечатать). В предлагаемой ниже программе массив a содержит значения элементов исходного множества и может быть заполнен произвольным образом. В массиве p будем формировать очередное сочетание из k элементов.

const nmax = 24;

type list = array[1..nmax] of integer;var k,i,j,n,q : integer;a,p : list;procedure print(k : integer);

var i:integer;beginfor j:=1 to k dowrite(p[j]:4);writelnend;{print}

procedure cnk(n,k : integer);procedure gen(m,L : integer);var i:integer;beginif m=0 then print(k) elsefor i:=L to n-m+1 dobegin

p[k-m+1]:=a[i];

gen(m-1,i+1)

end

end;{gen}

begin {cnk}gen(k,1)end;{cnk}begin {main}readln(n,k);for i:=1 to n doa[i]:=i;{заполнить массив можно и по-другому}

cnk(n,k)

end.

Заметим, что собственно генерация сочетаний производится в рекурсивной подпрограмме gen. Она имеет следующие параметры: m - сколько элементов из множества нам еще осталось выбрать и L - начиная с какого элемента исходного множества, следует выбирать эти m элементов. Обратите внимание, что именно вложенная структура описания процедур cnk и gen позволяет не передавать при рекурсивных вызовах значения n и k, а из основной программы обращаться к процедуре cnk с параметрами, соответствующими постановке задачи, не вдаваясь в подробности ее решения. Такой способ будем применять и в дальнейшем.

Генерация всех подмножеств данного множества

При решении олимпиадных задач чаще всего заранее неизвестно, сколько именно элементов исходного множества должно входить в искомое подмножество, то есть необходим перебор всех подмножеств. Однако, если требуется найти минимальное подмножество, то есть состоящее как можно из меньшего числа элементов (или максимальное подмножество), то эффективнее всего организовать перебор так, чтобы сначала проверялись все подмножества, состоящие из одного элемента, затем из двух, трех и т. д. элементов (для максимального подмножества -- в обратном порядке). В этом случае, первое же подмножество, удовлетворяющее условию задачи и будет искомым, и дальнейший перебор следует прекратить. Для реализации такого перебора можно воспользоваться, например, процедурой cnk, описанной в предыдущем разделе. Введем в нее еще один параметр: логическую переменную flag, которая будет обозначать, удовлетворяет текущее сочетание элементов условию задачи или нет. При получении очередного сочетания вместо его печати обратимся к процедуре его проверки check, которая и будет определять значение флага. Тогда начало процедуры gen следует переписать так:

procedure gen(m,L:integer);

var i:integer;

begin

if m=0 then

begin

check(p,k,flag);

if flag then exit

end

else ...

Далее процедура дословно совпадает с предыдущей версией. В основной же программе единственное обращение к данной процедуре следует заменить следующим фрагментом:

k:=0;

flag:=false;

repeat

k:=k+1;

cnk(n,1,flag)

until flag or (k=n);

if flag then print(k)

else writeln('no solution');

Очевидно также, что в основной программе запрос значения переменной k теперь не производится.

Существует также альтернативный подход к перебору всех подмножеств того или иного множества. Каждое подмножество можно охарактеризовать, указав относительно каждого элемента исходного множества, принадлежит оно данному подмножеству или нет. Сделать это можно, поставив в соответствие каждому элементу множества 0 или 1. То есть каждому подмножеству соответствует n-значное число в двоичной системе счисления (строго говоря, так как числа могут начинаться с произвольного количества нулей, которые значащими цифрами не считаются, то следует заметить, что в соответствие ставятся n- или менее - значные числа). Отсюда следует, что полный перебор всех подмножеств данного множества соответствует перебору всех чисел в двоичной системе счисления. Теперь легко подсчитать и количество различных подмножеств данного множества. Оно равно 2n - 1 (или 2n, с учетом пустого множества). Таким образом, сопоставляя два способа перебора всех подмножеств данного множества, мы получили следующую формулу:

То есть, в рамках сделанной выше оценки на количество допустимых вариантов в переборе, мы можем рассмотреть все подмножества исходного множества только при n 20.

Прежде, чем перейти к рассмотрению программ, соответствующих второму способу перебора, укажем, когда применение этих программ целесообразно. Во-первых, данные программы легко использовать, когда необходимо в любом случае перебрать все подмножества данного множества (например, требуется найти все решения удовлетворяющие тому или иному условию). Во-вторых, когда с точки зрения условия задачи не имеет значения, сколько именно элементов должно входить в искомое подмножество. На примере такой задачи мы и напишем программу генерации всех подмножеств исходного множества в лексикографическом порядке. Задача взята из книги [5].

Условие. Дан целочисленный массив a[1..N] (N 20) и число M. Найти подмножество элементов массива a[i1], a[i2], ...a[ik] такое, что 1 i1 < i2 < i3 < ... < ik N и a[i1] + a[i2] + ... + a[ik] = M.

Решение. В качестве решения приведем процедуру генерации всех подмножеств, которые можно составить из элементов массива и функцию проверки конкретного подмножества на соответствие условию задачи.

function check(j:longint):boolean;

var k:integer; s:longint;

begin

s:=0;

for k:=1 to n do

if ((j shr (k-1))and 1)=1 {данное условие означает, что в

k-й справа позиции числа j, в 2-й системе, стоит 1}

then s:=s+a[k];

if s=m then

begin

for k:=1 to n do

if ((j shr (k-1))and 1)=1 then write(a[k]:4);

writeln

end

end;

procedure subsets(n:integer);

var q,j:longint;

begin

q:=1 shl n; {таким образом мы помещаем в q число 2^n}

for j:=1 to q-1 do {цикл по всем подмножествам}

if check(j) then exit

end;

Заметим, что если все элементы в массиве положительные, то, изменив порядок рассмотрения подмножеств, решение приведенной выше задачи можно сделать более эффективным. Так, если сумма элементов какого-либо подмножества уже больше, чем M, то рассматривать подмножества, включающие его в себя уже не имеет смысла. Пересчет же сумм можно оптимизировать, если каждое следующее сгенерированное подмножество будет отличаться от предыдущего не более, чем на один элемент (такой способ перечисления подмножеств показан в [2]). Приведенная же программа черезвычайно проста, но обладает одним недостатком: мы не можем ни в каком случае с ее помощью перебирать все подмножества множеств, состоящих из более, чем 30 элементов, что обусловлено максимальным числом битов, отводимых на представление целых чисел в Турбо Паскале (32 бита). Но, как уже было сказано выше, на самом деле, перебор всех подмножеств у множеств большей размерности вряд ли возможен за время, отведенное для решения той или иной задачи.

Генерация всех перестановок n-элементного множества

Количество различных перестановок множества, состоящего из n элементов равно n!. В этом нетрудно убедиться: на первом месте в перестановке может стоять любой из n элементов множества, после того, как мы на первом месте зафиксировали какой-либо элемент, на втором месте может стоять любой из n - 1 оставшегося элемента и т.д. Таким образом, общее количество вариантов равно n(n - 1)(n - 2)...321 = n!. То есть рассматривать абсолютно все перестановки мы можем только у множест, состоящих из не более, чем 10 элементов.

Страницы: 1, 2



© 2003-2013
Рефераты бесплатно, курсовые, рефераты биология, большая бибилиотека рефератов, дипломы, научные работы, рефераты право, рефераты, рефераты скачать, рефераты литература, курсовые работы, реферат, доклады, рефераты медицина, рефераты на тему, сочинения, реферат бесплатно, рефераты авиация, рефераты психология, рефераты математика, рефераты кулинария, рефераты логистика, рефераты анатомия, рефераты маркетинг, рефераты релиния, рефераты социология, рефераты менеджемент.