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。

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。

你的新问题,有跨行不递减的值,很容易解决。

Observe that the left column contains the highest numbers. Therefore, any optimal solution must first reduce this column to zero. Thus, we can perform a 1-D bombing run over this column, reducing every element in it to zero. We let the bombs fall on the second column so they do maximum damage. There are many posts here dealing with the 1D case, I think, so I feel safe in skipping that case. (If you want me to describe it, I can.). Because of the decreasing property, the three leftmost columns will all be reduced to zero. But, we will provably use a minimum number of bombs here because the left column must be zeroed.

现在,一旦左边的列归零,我们只要剪掉最左边的三列现在归零,然后对现在化简的矩阵重复这一步骤。这必须给我们一个最优的解决方案,因为在每个阶段我们使用可证明的最少数量的炸弹。

这可以用深度为O(3^(n))的树来求解。其中n是所有平方和。

首先考虑用O(9^n)树来解决问题是很简单的,只需考虑所有可能的爆炸位置。有关示例,请参阅Alfe的实现。

接下来我们意识到,我们可以从下往上轰炸,仍然得到一个最小的轰炸模式。

Start from the bottom left corner. Bomb it to oblivion with the only plays that make sense (up and to the right). Move one square to the right. While the target has a value greater than zero, consider each of the 2 plays that make sense (straight up or up and to the right), reduce the value of the target by one, and make a new branch for each possibility. Move another to the right. While the target has a value greater than zero, consider each of the 3 plays that make sense (up left, up, and up right), reduce the value of the target by one, and make a new branch for each possibility. Repeat steps 5 and 6 until the row is eliminated. Move up a row and repeat steps 1 to 7 until the puzzle is solved.

这个算法是正确的,因为

有必要在某一时刻完成每一行。 完成一行总是需要一个游戏,一个在上面,一个在下面,或者在这一行内。 选择在未清除的最低行之上的玩法总是比选择在该行之上或该行之下的玩法更好。

在实践中,这个算法通常会比它的理论最大值做得更好,因为它会定期轰炸邻居并减少搜索的大小。如果我们假设每次轰炸都会减少4个额外目标的价值,那么我们的算法将运行在O(3^(n/4))或大约O(1.3^n)。

Because this algorithm is still exponential, it would be wise to limit the depth of the search. We might limit the number of branches allowed to some number, X, and once we are this deep we force the algorithm to choose the best path it has identified so far (the one that has the minimum total board sum in one of its terminal leaves). Then our algorithm is guaranteed to run in O(3^X) time, but it is not guaranteed to get the correct answer. However, we can always increase X and test empirically if the trade off between increased computation and better answers is worthwhile.

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.

由于时间不够,我不得不停留在部分解决方案上,但希望即使是这个部分解决方案也能提供解决这个问题的潜在方法的一些见解。

当面对一个困难的问题时,我喜欢想出一些简单的问题来培养对问题空间的直觉。这里,我采取的第一步是将这个二维问题简化为一维问题。考虑一行字:

0 4 2 1 3 0 1

不管怎样,你知道你需要在4点附近炸4次才能把它降到0。因为左边是一个较低的数字,所以轰炸0或4比轰炸2没有任何好处。事实上,我相信(但缺乏严格的证明)轰炸2,直到4点降到0,至少和任何其他策略一样好,让4点降到0。从左到右,我们可以采用如下策略:

index = 1
while index < line_length
  while number_at_index(index - 1) > 0
    bomb(index)
  end
  index++
end
# take care of the end of the line
while number_at_index(index - 1) > 0
  bomb(index - 1)
end

几个轰炸命令示例:

0 4[2]1 3 0 1
0 3[1]0 3 0 1
0 2[0]0 3 0 1
0 1[0]0 3 0 1
0 0 0 0 3[0]1
0 0 0 0 2[0]0
0 0 0 0 1[0]0
0 0 0 0 0 0 0

4[2]1 3 2 1 5
3[1]0 3 2 1 5
2[0]0 3 2 1 5
1[0]0 3 2 1 5
0 0 0 3[2]1 5
0 0 0 2[1]0 5
0 0 0 1[0]0 5
0 0 0 0 0 0[5]
0 0 0 0 0 0[4]
0 0 0 0 0 0[3]
0 0 0 0 0 0[2]
0 0 0 0 0 0[1]
0 0 0 0 0 0 0

从一个需要以某种方式下降的数字开始是一个很有吸引力的想法,因为它突然变得可以找到一个解,就像一些人声称的那样,至少和所有其他解一样好。

The next step up in complexity where this search of at least as good is still feasible is on the edge of the board. It is clear to me that there is never any strict benefit to bomb the outer edge; you're better off bombing the spot one in and getting three other spaces for free. Given this, we can say that bombing the ring one inside of the edge is at least as good as bombing the edge. Moreover, we can combine this with the intuition that bombing the right one inside of the edge is actually the only way to get edge spaces down to 0. Even more, it is trivially simple to figure out the optimal strategy (in that it is at least as good as any other strategy) to get corner numbers down to 0. We put this all together and can get much closer to a solution in the 2-D space.

根据对角子的观察,我们可以肯定地说,我们知道从任何起始棋盘到所有角子都是0的棋盘的最佳策略。这是一个这样的板的例子(我借用了上面两个线性板的数字)。我用不同的方式标记了一些空间,我会解释为什么。

0 4 2 1 3 0 1 0
4 x x x x x x 4
2 y y y y y y 2
1 y y y y y y 1
3 y y y y y y 3
2 y y y y y y 2
1 y y y y y y 1
5 y y y y y y 5
0 4 2 1 3 0 1 0

你会注意到,最上面一行和我们之前看到的线性例子非常相似。回想一下我们之前的观察,将第一行全部降为0的最佳方法是破坏第二行(x行)。轰炸任何y行都无法清除顶部行,轰炸顶部行也没有比轰炸x行相应空间更多的好处。

我们可以从上面应用线性策略(轰炸x行上的相应空间),只关注第一行,不关注其他任何内容。大概是这样的:

0 4 2 1 3 0 1 0
4 x[x]x x x x 4
2 y y y y y y 2
1 y y y y y y 1
3 y y y y y y 3
2 y y y y y y 2
1 y y y y y y 1
5 y y y y y y 5
0 4 2 1 3 0 1 0

0 3 1 0 3 0 1 0
4 x[x]x x x x 4
2 y y y y y y 2
1 y y y y y y 1
3 y y y y y y 3
2 y y y y y y 2
1 y y y y y y 1
5 y y y y y y 5
0 4 2 1 3 0 1 0

0 2 0 0 3 0 1 0
4 x[x]x x x x 4
2 y y y y y y 2
1 y y y y y y 1
3 y y y y y y 3
2 y y y y y y 2
1 y y y y y y 1
5 y y y y y y 5
0 4 2 1 3 0 1 0

0 1 0 0 3 0 1 0
4 x[x]x x x x 4
2 y y y y y y 2
1 y y y y y y 1
3 y y y y y y 3
2 y y y y y y 2
1 y y y y y y 1
5 y y y y y y 5
0 4 2 1 3 0 1 0

0 0 0 0 3 0 1 0
4 x x x x x x 4
2 y y y y y y 2
1 y y y y y y 1
3 y y y y y y 3
2 y y y y y y 2
1 y y y y y y 1
5 y y y y y y 5
0 4 2 1 3 0 1 0

The flaw in this approach becomes very obvious in the final two bombings. It is clear, given that the only bomb sites that reduce the 4 figure in the first column in the second row are the first x and the y. The final two bombings are clearly inferior to just bombing the first x, which would have done the exact same (with regard to the first spot in the top row, which we have no other way of clearing). Since we have demonstrated that our current strategy is suboptimal, a modification in strategy is clearly needed.

在这一点上,我可以退一步,只关注一个角落。让我们考虑一下这个问题:

0 4 2 1
4 x y a
2 z . .
1 b . .

It is clear the only way to get the spaces with 4 down to zero are to bomb some combination of x, y, and z. With some acrobatics in my mind, I'm fairly sure the optimal solution is to bomb x three times and then a then b. Now it's a matter of figuring out how I reached that solution and if it reveals any intuition we can use to even solve this local problem. I notice that there's no bombing of y and z spaces. Attempting to find a corner where bombing those spaces makes sense yields a corner that looks like this:

0 4 2 5 0
4 x y a .
2 z . . .
5 b . . .
0 . . . .

对于这个问题,我很清楚,最优解决方案是轰炸y 5次,z 5次。让我们更进一步。

0 4 2 5 6 0 0
4 x y a . . .
2 z . . . . .
5 b . . . . .
6 . . . . . .
0 . . . . . .
0 . . . . . .

这里,最优解决方案是轰炸a和b 6次,然后x 4次。

现在它变成了一个如何将这些直觉转化为我们可以建立的原则的游戏。

希望能继续!