タグ付けされた質問 「ds.algorithms」

タスクを完了するための明確に定義された指示、および時間/メモリ/その他に関する関連分析に関する質問。

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クリークおよびビクリケカバーのアルゴリズムと計算の複雑さ
私は数学の化学者が論文を読んでいます。彼は分子の複雑さを測定するためにいくつかの指標を提案します。これからは、分子の代わりに、無向接続グラフを考えます。頂点は原子であり、エッジは原子間の結合です。頂点のカラーリングを考慮したり、窒素と炭素を区別したりすることは可能ですが、ここではその部分は無視します。 ポイント:彼が提案するインデックスは、ヒューリスティックスと実験的な「これまでのところ見栄えがいい」という動機によって動機付けられています。これらの量のいくつかについて知られているいくつかの実際の理論があるに違いないと思います、そして私はここでいくつかの指針を得たいと思っています。 グラフ修正します。ましょうとの2つのカバーも。セイおよびある同じ種類彼らは同数で部分グラフの同じ種類が含まれている場合、カバーの。(とは同型である必要はありません。)ここで、次の量を定義します。GGGCCCC′C′C'GGGCCCC′C′C'CCCC′C′C' kS(G)=kS(G)=k_S(G) =の最小エッジクリークカバーの種類の数の最小エッジクリークカバーの総数と同じが、bicliquesのためのと同じが、bicliquesのためのエッジのパーティションの種類数クリークにグラフのエッジのパーティションの合計数に上記のようにをクリークしますが、をビクリクに分割しますGGG kT(G)=kT(G)=k_T(G) =GGG kbiS(G)=kSbi(G)=k^{bi}_S(G) =kS(G)kS(G)k_S(G) kbiT(G)=kTbi(G)=k^{bi}_T(G) = kT(G)kT(G)k_T(G) pS(G)=pS(G)=p_S(G) =GGG pT(G)=pT(G)=p_T(G) = pbiS(G),pbiT(G)pSbi(G),pTbi(G)p^{bi}_S(G), p^{bi}_T(G)GGG 経験的に、kメジャーを計算するよりもメジャーを計算する方が明らかに明らかに簡単です。これらの量のいくつかを計算することについて、どこかで何か知っている必要があると思います。誰かがアルゴリズム、計算の硬度などを提供できますか?ありがとう。pppkkk


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最大ウェイトマッチングの一般化について調査しましたか?
たとえば、最大の重みの一致を表示する1つの方法は、各頂点vvvが、一致したエッジの重みに等しいユーティリティfv=w(ev)fv=w(ev)f_v= w(e_v)を取得し、それ以外の場合はゼロを取得することです。 したがって、最大の重みマッチングは、目的を最大化すると見なすことができ∑vfv∑vfv\sum_v f_vます。 重み付けされた多変量または非線形を使用してより一般的な目的関数を検討する最大の重みマッチングの一般化が研究されましたfvfvf_vか? 別の方法で一般化されている他のバリアントが調査されましたか? 該当する場合は、参照を提供してください!

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全単射関数を反転させるアルゴリズム。
任意の全単射関数の逆関数を見つけるための一般化されたアルゴリズムはありますか? このアルゴリズムが役立つためには、正しい答えが見つかると、最終的に停止する必要があります。 最終的に解を見つけなければならないという要件を超えて、逆関数を見つけたり実行したりするのにかかる時間に制約はありません(そのことを念頭に置いて、ブルートフォースの推測とチェックよりも優れた方法がより興味深いでしょう)。 たとえば、そのような一般化されたアルゴリズムが存在する場合、それは可逆圧縮アルゴリズムの解凍アルゴリズムを解くことができます。 編集: Evgenij Thorstensenの仮定が私の質問をかなり上手くまとめてくれたので、本当に気に入りました。 仮定 固定アルファベットに対する計算可能な全単射関数(たとえば、{0、1}) それを計算する決定論的チューリングマシン(DTM)で表される 提案されたアルゴリズムは、元の全単射関数の出力を反転させるDTMを解くことができます。 それを説明する別のショット: 指定:FドメインAのXをドメインBのYにマップする全単射関数。 提案されたアルゴリズムは、全単射関数を解くことができなければならないGように、ドメインAからX上のドメインBからYをマッピングG(F(X))=Xし、F * G = Iここで、I恒等関数です。

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長方形グリッドのハミルトニアンパスの数を見つけるための効果的なヒューリスティックは何ですか?
私が最近遭遇した特定のプログラミング問題は、次のような長方形のグリッドでハミルトニアンパスを見つけることに帰着します。 A 0 0 0 0 0 0 0 0 0 C D それらを見つけるために適用できる効果的なヒューリスティックは何ですか?特に、途中でパスをトリム/破棄するテクニックは? 編集:明確にするために、要素が水平および垂直に接続されているが、斜めには接続されていない場合、エッジが形成されます。この問題は、0とマークされた要素を使用してパスを形成できることも示していますが、0以外の要素は回避する必要がある「障害物」です。 A-0-0-0 | 0-0-0-0 | 0-0-C D たとえば、1つのパスにすることができます。別の可能性があります、 A 0-0-0 | | | 0 0 0-0 | | | 0-0 C D
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