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java - 是否有一种有效的算法用于具有有限数量的部分的整数分区?

coder 2023-09-01 原文

我必须创建一个接受两个整数的方法,让它们成为 nm , 并返回求和的方式数 m得到正数 n .
例如,像这样的方法调用 partition(6, 2)应该返回 3,因为有 3 种可能的方式。他们是 5 + 1 , 4 + 2 , 和 3 + 3 .顺便说一句,4 + 22 + 4 相同,因此该方法不应将它们视为两个不同的变体。
有人知道问题的解决方案吗?

更新:nm不大于 150。

最佳答案

递归算法

计算整数 n 的所有分区与 m部分,递归算法是显而易见的选择。案例n, m , 算法遍历每一个选项 k = 1, 2, 3...对于第一部分,对于这些选项中的每一个,它都会以案例 n - k, m - 1 递归.例如:

n = 16, m = 4  
first part = 1  =>  recurse with n = 15, m = 3  
first part = 2  =>  recurse with n = 14, m = 3  
first part = 3  =>  recurse with n = 13, m = 3  
etc...

经过多次递归,到达了m = 2 ;那么解决方案是:
first part = 1  =>  second part = n - 1  
first part = 2  =>  second part = n - 2
first part = 3  =>  second part = n - 3
etc...

所以解数为m = 2等于第一部分的选项数。

上升序列

只计算唯一解决方案并丢弃重复项,以便 2+44+2不计算两者,只考虑部分形成非递减序列的解决方案;例如:
n = 9, m = 3  
partitions: 1+1+7   1+2+6   1+3+5   1+4+4  
            2+2+5   2+3+4  
            3+3+3  

在上升序列中,第一部分的值永远不能大于 n / m .

最小值为 1 的递归

为了保持上升序列,每次递归都必须使用前一部分的值作为其各部分的最小值;例如:
n = 9, m = 3  
k = 1  =>  recurse with n = 8, m = 2, k >= 1  =>  1+7  2+6  3+5  4+4  
k = 2  =>  recurse with n = 7, m = 2, k >= 2  =>  2+5  3+4  
k = 3  =>  recurse with n = 6, m = 2, k >= 3  =>  3+3

为了避免每次递归都必须传递最小值,每次递归 n - k, m - 1, k替换为 n - k - (m - 1) * (k - 1), m - 1, 1 ,有相同数目的解。例如:
n = 9, m = 3  
k = 1  =>  recurse with n = 8, m = 2, k >= 1  =>  1+7  2+6  3+5  4+4    
k = 2  =>  recurse with n = 5, m = 2, k >= 1  =>  1+4  2+3
k = 3  =>  recurse with n = 2, m = 2, k >= 1  =>  1+1

这不仅简化了代码,还有助于提高使用记忆化的效率,因为像 2+2+3 这样的序列, 3+3+45+5+6全部替换为它们的规范形式 1+1+2 ,并且更频繁地重复较小的中间计算集。

内存

使用递归算法进行分区时,许多计算会重复多次。随着 n 和 m 值的增加,递归的数量很快变得巨大;例如破案150, 23 (如下图所示),案例 4, 2计算了 23,703,672 次。



但是,唯一计算的数量永远不能大于 n * m .所以通过将每次计算的结果缓存在一个 n*m 大小的数组中,不超过 n * m需要进行计算;在计算一次案例后,算法可以使用存储的值。这极大地提高了算法的效率;例如如果没有内存,需要 422,910,232 次递归来解决案例 150, 23 ;通过内存,只需要 15,163 次递归。

下图显示了这种情况下的缓存读取和写入。灰色单元格未使用,白色单元格已写入但从未读取。总共有 2042 次写入和 12697 次读取。



减少缓存大小

您会注意到左上角和右下角的三角形从未使用过; m的值越接近n,未使用的区域就越大。为了避免这种空间浪费,通过存储 n, m 的值,可以将这两个三角形之间的平行四边形倾斜 45°。在 n - m, m .缓存大小因此从 (n - 1) * (m - 1) 减少至 (n - m) * (m - 1) ,以及 n,m <= 150 的最坏情况不再是 149 * 149 = 22201,而是 75 * 74 = 5550,小于 25% 的大小。



代码示例 1:无内存

function partition(n, m) {
    if (m < 2) return m;
    if (n < m) return 0;
    if (n <= m + 1) return 1;
    var max = Math.floor(n / m);
    if (m == 2) return max;
    var count = 0;
    for (; max--; n -= m) count += partition(n - 1, m - 1);
    return count;
}

document.write(partition(6, 1) + "<br>");    // 1
document.write(partition(6, 2) + "<br>");    // 3
document.write(partition(9, 3) + "<br>");    // 7
document.write(partition(16, 4) + "<br>");   // 34
document.write(partition(150, 75) + "<br>"); // 8,118,264
// document.write(partition(150, 23));       // 1,901,740,434 (maximum for 150, takes > 10s)


代码示例 2:带内存功能的快速版本

这个缓存中间结果的版本比基本算法快得多。即使这个 Javascript 实现也能在不到一毫秒的时间内解决 n=150 的最坏情况。

function partition(n, m) {
    if (m < 2) return m;
    if (n < m) return 0;
    var memo = [];
    for (var i = 0; i < n - 1; i++) memo[i] = [];
    return p(n, m);

    function p(n, m) {
        if (n <= m + 1) return 1;
        if (memo[n - 2][m - 2]) return memo[n - 2][m - 2];
        var max = Math.floor(n / m);
        if (m == 2) return max;
        var count = 0;
        for (; max--; n -= m) count += (memo[n - 3][m - 3] = p(n - 1, m - 1));
        return count;
    }
}

document.write(partition(150, 23) + "<br>");  // 1,901,740,434
// document.write(partition(1000, 81));       // 4.01779428811641e+29


(n = 1000 的最坏情况,即 m = 81,求解为 4.01779428811641e+29,而且这个结果也几乎立即返回。因为它超过了 Javascript 的最大安全整数 253-1,这当然不是一个精确的结果。)

代码示例 3:具有记忆化和较小缓存的快速版本

此版本使用倾斜的缓存索引来减少内存需求。

function partition(n, m) {
    if (m < 2) return m;
    if (n < m) return 0;
    var memo = [];
    for (var i = 0; i <= n - m; i++) memo[i] = [];
    return p(n, m);

    function p(n, m) {
        if (n <= m + 1) return 1;
        if (memo[n - m][m - 2]) return memo[n - m][m - 2];
        var max = Math.floor(n / m);
        if (m == 2) return max;
        var count = 0;
        for (; max--; n -= m) count += (memo[n - m][m - 3] = p(n - 1, m - 1));
        return count;
    }
}

document.write(partition(150, 23) + "<br>");  // 1,901,740,434
document.write(partition(150, 75) + "<br>");  // 8,118,264
document.write(partition(150, 127) + "<br>"); // 1255

关于java - 是否有一种有效的算法用于具有有限数量的部分的整数分区?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/32907406/

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