python实现循环赛日程表问题的算法_循环赛日程表问题
最近在学习算法分析与设计这门课时,遇到了循环赛日程表问题。我感觉课本上的方法并不是很好(浪费空间而又不好理解),而网上流传的代码也基本和课本上类似,于是我决定用自己的方式来实现这个算法。
目录
问题描述
设有n=2^k个运动员要进行羽毛球循环赛,现要设计一个满足以下要求的比赛日程表:
每个选手必须与其他n-1个选手各赛一次;
每个选手一天只能赛一次;
循环赛一共需要进行n-1天
由于n=2^k,显然n为偶数。
算法思路
根据分治法的思想,递归地将问题一分为二,直到只剩下两个人比赛,最后在将这些问题合并起来,这样问题就变得十分简单。日程表的制定过程中存在一定的规律,即第i行第j列表示第i个选手在第j天所遇到的选手。这样算法就很容易实现了。
2^1个选手的比赛日程表
当问题规模为2^1时,此时问题最为简单,只需要将每个选手复制到对角线位置即可。
2^2个选手的比赛日程表
当问题规模为2^2时,将问题划分为2个规模为2^1的子问题,先解决子问题,然后在将问题规模为2^1的子问题看作一个整体,并复制到对角线位置,这时即可得到总问题的解。
2^3个选手的比赛日程表
与上面类似,先将问题划分为4个问题规模为2^1的子问题,分别解决后,再将这些子问题看作一个整体分别复制到对角线处,即可得到两个问题规模为2^2的子问题,最后再将规模变大了的子问题分别复制到对角线处,即可得到总问题的解。
……
算法实现
这里我只对代码的关键部分做简要的解释,即下面部分:
#define N 3
...
int sche = pow(2.0, N); // divide the problem to pow(2, k) subproblems
...
for (int j = 0; j < N; j++)
{
// gets the size of the problem,
// every loop the problem will triple
bw = pow(2.0, j);
for (int r = 0; r < bw; r++)
{
for (int c = 0; c < sche; c++)
{
// uses round to get the index of problem block
bid = (c + bw) / bw;
c_offset = pow(-1.0, bid + 1) * bw;
r_offset = bw;
arr[r + r_offset][c + c_offset] = arr[r][c];
}
}
}
代码中使用了三层循环,最外层的循环控制问题的规模,即当j=0时,问题规模最小,即前面介绍的规模为2^1的问题;当j=1时,问题规模为2^2;当j=2时,问题规模为2^3……以此类推。这部分可以最能体现分治法的特点,将大问题划分为小问题。
第二层与第三层分别控制元素的行和列,这两层循环主要负责解决不同规模的问题,简单地说就是分别将不同规模的问题块复制到对角线的位置。
为了完成这个看似简单的过程,我们首先需要找一下规律(由于2^k必为偶数,所以n为奇数):
子问题规模为2^1(j=0)时,
a[0][0]–>a[1][1]
a[0][1]–>a[1][0]
a[0][2]–>a[1][3]
a[0][3]–>a[1][2]
…
a[0][n-1]–>a[0+2^0][(n-1)+2^0]
a[0][n]–>a[0+2^0][n-2^0]
也就是说当元素的ID(ID=列号+1)为奇数时,移动到右下角(横纵坐标分别加2^0);当列ID为偶数时,移动到左下角(横坐标减2^0,纵坐标加2^0)。
子问题规模为2^2(j=1)时,
a[0][0]–>a[2][2]
a[0][1]–>a[2][3]
a[0][2]–>a[2][0]
a[0][3]–>a[2][1]
…
a[0][n-3]–>a[0][(n-3)+2^1]
a[0][n-2]–>a[0][(n-2)+2^1]
a[0][n-1]–>a[0+2^1][(n-1)-2^1]
a[0][n]–>a[0+2^1][n-2^1]
现在规律就没有那么明显了,但是如果我们按照整块来找规律的话,那么规律就相对容易找一些。你可以这样划分块:即按照2x2的块来划分,每个块都对应一个ID,同样当ID为奇数时,移动到右下角(横纵坐标分别加2^1);当ID为偶数时,移动到左下角(横坐标减2^1,纵坐标加2^1)。
NOTE:其实问题规模为2^1时,块的大小为1x1。
当子问题规模为2^3(j=2)时,
a[0][0]–>a[4][4]
…
a[0][2]–>a[4][6]
…
a[0][4]–>a[4][0]
…
a[0][7]–>a[4][3]
很显然,这里块的大小为4x4,移动的方法我这里也就不在赘述了。
综上所述,块的大小分别是2^0x2^0,2^1x2^1,2^2x2^x,…,2^nx2^n,每次都按照块来进行对角线复制,这时规律就显而易见了,所以r(行ID)的最大值就是块的宽度。但是还有一个比较棘手的问题——如何将数组中的每个元素与块的ID一一映射呢?我经过一番思考终于找到了规律:
BLOCK_ID = (COL_ID + BLOCK_WIDTH)/BLOCK_WIDTH
原代码中是这样写的:
bid = (c + bw) / bw;
其实上面这个式子的灵感来源于我最近在学的CUDA编程中一个经典例子,在那里我学到了圆整(rounding)这个概念(实际上很早就接触过这个东西,只是当时并没有这个概念),圆整的方式有很多,常见的就有向上圆整(round up)和向下圆整(round down),如果你对圆整感兴趣,可以参考相关词条rounding。在我的这个式子中就用到了向上取整的方式,很容易理解,这里就不在赘述了。
到这里,所有的问题都解决了。
NOTE:细心的朋友可能会注意到,源码中是按行复制的。这与图中按列复制并不一致,但原理是一样的。
你可以在这里下载源码。
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