我有一个nxm个由非负整数组成的矩阵。例如:

2 3 4 7 1
1 5 2 6 2
4 3 4 2 1
2 1 2 4 1
3 1 3 4 1
2 1 4 3 2
6 9 1 6 4

“投下炸弹”会使目标细胞及其所有八个邻居的数量减少一个,直到最小值为零。

x x x 
x X x
x x x

什么样的算法可以确定将所有细胞减少到零所需的最少炸弹数量?

B选项(因为我不是一个细心的读者)

事实上,问题的第一个版本并不是我要寻找的答案。我没有仔细阅读整个任务,有额外的约束条件,让我们说:

那么简单的问题是,当行中的序列必须是非递增的:

8 7 6 6 5是可能的输入序列

7 8 5 5 2是不可能的,因为7 -> 8在一个序列中增长。

也许为“简单”的问题找到答案会有助于为更难的问题找到解决方案。

PS:我相信当我们有几个相同的情况需要最少的炸弹来清除上面的线时,我们会选择在“左侧”使用最多炸弹的一个。还有什么证据是正确的吗?


当前回答

这是另一个想法:

让我们先给黑板上的每个空格分配一个权重,计算在那里扔炸弹会减少多少数字。如果这个空间有一个非零数,它就得到一个点,如果它的相邻空间有一个非零数,它就得到一个额外的点。如果这是一个1000 * 1000的网格,我们为这100万个空间中的每一个都分配了权重。

然后根据权重对列表中的空格进行排序,并轰炸权重最高的空格。可以这么说,这是我们最大的收获。

在此之后,更新每个空间的重量是受炸弹的影响。这是你轰炸的空间,和它相邻的空间,以及它们相邻的空间。换句话说,任何空间的价值都可能因为爆炸而减少为零,或者相邻空间的价值减少为零。

然后,根据权重重新排序列表空间。由于轰炸只改变了一小部分空间的权重,因此不需要使用整个列表,只需在列表中移动这些空间。

轰炸新的最高权重空间,并重复上述步骤。

这保证了每次轰炸都能减少尽可能多的空格(基本上,它会击中尽可能少的已经为零的空格),所以这是最优的,除非它们的权重是相同的。所以你可能需要做一些回溯跟踪,当有一个平局的顶部重量。不过,只有最高重量的领带重要,其他领带不重要,所以希望没有太多的回溯。

Edit: Mysticial's counterexample below demonstrates that in fact this isn't guaranteed to be optimal, regardless of ties in weights. In some cases reducing the weight as much as possible in a given step actually leaves the remaining bombs too spread out to achieve as high a cummulative reduction after the second step as you could have with a slightly less greedy choice in the first step. I was somewhat mislead by the notion that the results are insensitive to the order of bombings. They are insensitive to the order in that you could take any series of bombings and replay them from the start in a different order and end up with the same resulting board. But it doesn't follow from that that you can consider each bombing independently. Or, at least, each bombing must be considered in a way that takes into account how well it sets up the board for subsequent bombings.

其他回答

这将是一个贪婪的方法:

计算一个阶为n X m的“score”矩阵,其中score[i][j]是如果位置(i,j)被炸毁,则矩阵中各点的总扣除额。(一个点的最高分数是9分,最低分数是0分) 逐行移动,找到并选择第一个得分最高的位置(例如(i,j))。 炸弹(i, j)。增加炸弹数量。 如果原矩阵的所有元素都不为零,则转到1。

但我怀疑这是否是最佳解决方案。

编辑:

我上面提到的贪心方法,虽然有效,但很可能不能给我们最优的解决方案。所以我想应该添加一些DP的元素。

我想我们可以同意,在任何时候,具有最高“分数”(分数[I][j] =总扣分,如果(I,j)被炸)的位置之一必须被瞄准。从这个假设开始,下面是新的方法:

NumOfBombs(M):(返回所需的最小炸弹数量)

给定一个矩阵M (n X M),如果M中的所有元素都为0,则返回0。 计算“分数”矩阵M。 设k个不同的位置P1 P2…Pk (1 <= k <= n*m),为m中得分最高的位置。 return (1 + min(NumOfBombs(M1), NumOfBombs(M2),…, NumOfBombs(Mk)) M1, M2,……,Mk是我们轰炸位置P1, P2,…, Pk。

此外,如果我们想在此基础上破坏位置的顺序,我们必须跟踪“min”的结果。

Pólya说:“如果你不能解决一个问题,那么有一个更容易解决的问题:找到它。”

显然更简单的问题是一维问题(当网格是单行时)。让我们从最简单的算法开始——贪婪地轰炸最大的目标。什么时候会出问题?

给定11 11,贪婪算法对先炸毁哪个单元格无关。当然,中心单元格更好——它一次将所有三个单元格归零。这就提出了一种新的算法a,“炸弹最小化剩余的总和”。这个算法什么时候会出错?

给定1 1 2 11 1,算法A在轰炸第2,第3或第4单元格之间是无所谓的。但是轰炸第二个单元格,留下0 0 11 11比轰炸第三个单元格,留下10 10 10 10 1好。如何解决这个问题?轰炸第三个单元格的问题是,左边的功和右边的功必须分开做。

“炸弹使剩余的总和最小化,但使左边(我们轰炸的地方)的最小值和右边的最小值最大化”如何?叫这个算法b,这个算法什么时候出错?


编辑:在阅读了评论之后,我同意一个更有趣的问题将是改变一维问题,使其两端连接起来。很乐意看到这方面的进展。

没有必要将问题转化为线性子问题。

相反,使用简单的贪婪启发式,即从最大的角落开始轰炸角落。

在给定的例子中,有四个角,{2,1,6,4}。对于每个角落,没有比轰炸单元格对角线更好的移动了,所以我们知道我们的第一个2+1+6+4 = 13次轰炸必须在这些对角线单元格中。在完成轰炸之后,我们会得到一个新的矩阵:

2 3 4 7 1      0 1 1 6 0      0 1 1 6 0     1 1 6 0     0 0 5     0 0 0 
1 5 2 6 2      0 3 0 5 1      0 3 0 5 1  => 1 0 4 0  => 0 0 3  => 0 0 0  
4 3 4 2 1      2 1 1 1 0      2 1 1 1 0     0 0 0 0     0 0 0     0 0 3  
2 1 2 4 1  =>  2 1 2 4 1  =>  2 1 2 4 1     0 0 3 0     0 0 3      
3 1 3 4 1      0 0 0 0 0      0 0 0 0 0 
2 1 4 3 2      0 0 0 0 0      0 0 0 0 0 
6 9 1 6 4      0 3 0 2 0      0 0 0 0 0 

在前13次爆炸之后,我们使用启发式方法通过3次爆炸消除3 0 2。现在,我们有两个新的角,在第四行{2,1}。我们炸了那些,再炸3次。我们现在已经将矩阵化简为4 * 4。有一个角落,左上角。我们搞砸了。现在我们还有两个角,{5,3}。因为5是最大的角,我们首先轰炸5个角,然后最后轰炸另一个角的3。总数是13+3+3+1+5+3 = 28。

生成最慢但最简单且无错误的算法,并测试所有有效的可能性。这种情况非常简单(因为结果与炸弹放置的顺序无关)。

创建N次应用bomp的函数 为所有炸弹放置/炸弹计数可能性创建循环(当矩阵==0时停止) 记住最好的解决方案。 在循环的最后,你得到了最好的解决方案 不仅是炸弹的数量,还有它们的位置

代码可以是这样的:

void copy(int **A,int **B,int m,int n)
    {
    for (int i=0;i<m;i++)
     for (int j=0;i<n;j++)
       A[i][j]=B[i][j];
    }

bool is_zero(int **M,int m,int n)
    {
    for (int i=0;i<m;i++)
     for (int j=0;i<n;j++)
      if (M[i][j]) return 0;
    return 1;
    }

void drop_bomb(int **M,int m,int n,int i,int j,int N)
    {
    int ii,jj;
    ii=i-1; jj=j-1; if ((ii>=0)&&(ii<m)&&(jj>=0)&&(jj<n)&&(M[ii][jj])) { M[ii][jj]-=N; if (M[ii][jj]<0) M[ii][jj]=0; }
    ii=i-1; jj=j  ; if ((ii>=0)&&(ii<m)&&(jj>=0)&&(jj<n)&&(M[ii][jj])) { M[ii][jj]-=N; if (M[ii][jj]<0) M[ii][jj]=0; }
    ii=i-1; jj=j+1; if ((ii>=0)&&(ii<m)&&(jj>=0)&&(jj<n)&&(M[ii][jj])) { M[ii][jj]-=N; if (M[ii][jj]<0) M[ii][jj]=0; }
    ii=i  ; jj=j-1; if ((ii>=0)&&(ii<m)&&(jj>=0)&&(jj<n)&&(M[ii][jj])) { M[ii][jj]-=N; if (M[ii][jj]<0) M[ii][jj]=0; }
    ii=i  ; jj=j  ; if ((ii>=0)&&(ii<m)&&(jj>=0)&&(jj<n)&&(M[ii][jj])) { M[ii][jj]-=N; if (M[ii][jj]<0) M[ii][jj]=0; }
    ii=i  ; jj=j+1; if ((ii>=0)&&(ii<m)&&(jj>=0)&&(jj<n)&&(M[ii][jj])) { M[ii][jj]-=N; if (M[ii][jj]<0) M[ii][jj]=0; }
    ii=i+1; jj=j-1; if ((ii>=0)&&(ii<m)&&(jj>=0)&&(jj<n)&&(M[ii][jj])) { M[ii][jj]-=N; if (M[ii][jj]<0) M[ii][jj]=0; }
    ii=i+1; jj=j  ; if ((ii>=0)&&(ii<m)&&(jj>=0)&&(jj<n)&&(M[ii][jj])) { M[ii][jj]-=N; if (M[ii][jj]<0) M[ii][jj]=0; }
    ii=i+1; jj=j+1; if ((ii>=0)&&(ii<m)&&(jj>=0)&&(jj<n)&&(M[ii][jj])) { M[ii][jj]-=N; if (M[ii][jj]<0) M[ii][jj]=0; }
    }

void solve_problem(int **M,int m,int n)
    {
    int i,j,k,max=0;
    // you probably will need to allocate matrices P,TP,TM yourself instead of this:
    int P[m][n],min;             // solution: placement,min bomb count
    int TM[m][n],TP[m][n],cnt;   // temp
    for (i=0;i<m;i++)            // max count of bomb necessary to test
     for (j=0;j<n;j++)
      if (max<M[i][j]) max=M[i][j];
    for (i=0;i<m;i++)            // reset solution
     for (j=0;j<n;j++)
      P[i][j]=max;
    min=m*n*max; 
        copy(TP,P,m,n); cnt=min;

    for (;;)  // generate all possibilities
        {
        copy(TM,M,m,n);
        for (i=0;i<m;i++)   // test solution
         for (j=0;j<n;j++)
          drop_bomb(TM,m,n,TP[i][j]);
        if (is_zero(TM,m,n))// is solution
         if (min>cnt)       // is better solution -> store it
            {
            copy(P,TP,m,n); 
            min=cnt;    
            }
        // go to next possibility
        for (i=0,j=0;;)
            {
            TP[i][j]--;
            if (TP[i][j]>=0) break;
            TP[i][j]=max;
                 i++; if (i<m) break;
            i=0; j++; if (j<n) break;
            break;
            }
        if (is_zero(TP,m,n)) break;
        }
    //result is in P,min
    }

这可以通过很多方式进行优化,……最简单的是用M矩阵重置解,但你需要改变最大值和TP[][]递减代码

这个贪婪的解决方案似乎是正确的:

正如评论中指出的那样,它在2D中会失败。但也许你可以改进它。

1 d: 如果至少有2个数字,你不需要从最左边的那个开始射击,因为从第二个开始射击并不差。所以射到第二个,而第一个不是0,因为你必须这么做。移动到下一个单元格。不要忘记最后一个单元格。

c++代码:

void bombs(vector<int>& v, int i, int n){
    ans += n;
    v[i] -= n;
    if(i > 0)
        v[i - 1] -= n;
    if(i + 1< v.size())
        v[i + 1] -= n;
}

void solve(vector<int> v){
    int n = v.size();
    for(int i = 0; i < n;++i){
        if(i != n - 1){
            bombs(v, i + 1, v[i]);
        }
        else
            bombs(v, i, v[i])
    }
}

对于2D: 再次强调:你不需要在第一行拍摄(如果有第二行)。所以要射到第二个。解决第一行的1D任务。(因为你需要使它为空)。下降。别忘了最后一排。