배경
이진 Hankel 행렬 은 0
s와 1
s 만 포함하는 일정한 기울기 대각선 (양의 경사 대각선)이있는 행렬입니다 . 예를 들어 5×5 바이너리 Hankel 매트릭스는 다음과 같습니다.
a b c d e
b c d e f
c d e f g
d e f g h
e f g h i
곳에 a, b, c, d, e, f, g, h, i
있습니다 중 하나 0
또는 1
.
M 이 Hankel 행렬이 되도록 M 의 행과 열 순서의 순열이있는 경우 행렬 M 을 Hankelable 로 정의 해 봅시다 . 즉, 행 순서에 순열 하나를 적용하고 열에 다른 순열을 적용 할 수 있습니다.
도전
문제는 가능한 n
한 많은 가치 를 가진 n
매트릭스에 의해 얼마나 많은 Hankelable 이 있는지 계산하는 것 n
입니다.
산출
각 정수 n이 1 위로, 출력의 수와 Hankelable n
의해 n
행렬 항목이 함께 0
또는 1
.
대한 n = 1,2,3,4,5
답해야한다 2,12,230,12076,1446672
. (코드를 생성하여 orlp에 감사합니다.)
시간 제한
내 컴퓨터에서 코드를 실행하고 1 분 후에 중지합니다. 정답을 최대 n 개의 값으로 출력하는 코드가 승리합니다. 시간 제한은 답변을 제공하는 n = 1
최대 가치 까지 모든 것에 적용됩니다 n
.
우승자는 4 월 18 일 토요일까지 최고의 답변이 될 것입니다.
타이 브레이커
최대의 동점 인 경우 n
, 출력을 제공하는 데 걸리는 시간 n+1
과 가장 빠른 것이 승리 하는 데 시간이 걸립니다 . 동일한 시간 내에 최대 n+1
1 초 이내에 실행하는 경우 첫 번째 제출이 승리합니다.
언어와 라이브러리
자유롭게 사용할 수있는 컴파일러 / 인터프리터 등이있는 모든 언어를 사용할 수 있습니다. Linux 및 Linux 용으로 무료로 제공되는 모든 라이브러리 용.
내 기계
내 컴퓨터에서 타이밍이 실행됩니다. 이것은 Asus M5A78L-M / USB3 메인 보드 (소켓 AM3 +, 8GB DDR3)의 AMD FX-8350 8 코어 프로세서에 설치된 표준 우분투입니다. 이것은 또한 코드를 실행할 수 있어야 함을 의미합니다. 결과적으로 쉽게 구할 수있는 무료 소프트웨어 만 사용하고 코드를 컴파일하고 실행하는 방법에 대한 전체 지침을 포함하십시오.
노트
모든 n x n 행렬을 반복하지 말고 각각에 내가 설명하는 속성이 있는지 감지하는 것이 좋습니다. 첫째, 너무 많고 둘째, 이 탐지를 수행하는 빠른 방법 이 없는 것 같습니다 .
지금까지 선두 항목
- Peter Taylor의 n = 8 자바
- orlp에 의한 n = 5. 파이썬
답변
자바 (n = 8)
import java.util.*;
import java.util.concurrent.*;
public class HankelCombinatorics {
public static final int NUM_THREADS = 8;
private static final int[] FACT = new int[13];
static {
FACT[0] = 1;
for (int i = 1; i < FACT.length; i++) FACT[i] = i * FACT[i-1];
}
public static void main(String[] args) {
long prevElapsed = 0, start = System.nanoTime();
for (int i = 1; i < 12; i++) {
long count = count(i), elapsed = System.nanoTime() - start;
System.out.format("%d in %dms, total elapsed %dms\n", count, (elapsed - prevElapsed) / 1000000, elapsed / 1000000);
prevElapsed = elapsed;
}
}
@SuppressWarnings("unchecked")
private static long count(int n) {
int[][] perms = new int[FACT[n]][];
genPermsInner(0, 0, new int[n], perms, 0);
// We partition by canonical representation of the row sum multiset, discarding any with a density > 50%.
Map<CanonicalMatrix, Map<CanonicalMatrix, Integer>> part = new HashMap<CanonicalMatrix, Map<CanonicalMatrix, Integer>>();
for (int m = 0; m < 1 << (2*n-1); m++) {
int density = 0;
int[] key = new int[n];
for (int i = 0; i < n; i++) {
key[i] = Integer.bitCount((m >> i) & ((1 << n) - 1));
density += key[i];
}
if (2 * density <= n * n) {
CanonicalMatrix _key = new CanonicalMatrix(key);
Map<CanonicalMatrix, Integer> map = part.get(_key);
if (map == null) part.put(_key, map = new HashMap<CanonicalMatrix, Integer>());
map.put(new CanonicalMatrix(m, perms[0]), m);
}
}
List<Job> jobs = new ArrayList<Job>();
ExecutorService pool = Executors.newFixedThreadPool(NUM_THREADS);
for (Map.Entry<CanonicalMatrix, Map<CanonicalMatrix, Integer>> e : part.entrySet()) {
Job job = new Job(n, perms, e.getKey().sum() << 1 == n * n ? 0 : 1, e.getValue());
jobs.add(job);
pool.execute(job);
}
pool.shutdown();
try {
pool.awaitTermination(1, TimeUnit.DAYS); // i.e. until it's finished - inaccurate results are useless
}
catch (InterruptedException ie) {
throw new IllegalStateException(ie);
}
long total = 0;
for (Job job : jobs) total += job.subtotal;
return total;
}
private static int genPermsInner(int idx, int usedMask, int[] a, int[][] perms, int off) {
if (idx == a.length) perms[off++] = a.clone();
else for (int i = 0; i < a.length; i++) {
int m = 1 << (a[idx] = i);
if ((usedMask & m) == 0) off = genPermsInner(idx+1, usedMask | m, a, perms, off);
}
return off;
}
static class Job implements Runnable {
private volatile long subtotal = 0;
private final int n;
private final int[][] perms;
private final int shift;
private final Map<CanonicalMatrix, Integer> unseen;
public Job(int n, int[][] perms, int shift, Map<CanonicalMatrix, Integer> unseen) {
this.n = n;
this.perms = perms;
this.shift = shift;
this.unseen = unseen;
}
public void run() {
long result = 0;
int[][] perms = this.perms;
Map<CanonicalMatrix, Integer> unseen = this.unseen;
while (!unseen.isEmpty()) {
int m = unseen.values().iterator().next();
Set<CanonicalMatrix> equiv = new HashSet<CanonicalMatrix>();
for (int[] perm : perms) {
CanonicalMatrix canonical = new CanonicalMatrix(m, perm);
if (equiv.add(canonical)) {
result += canonical.weight() << shift;
unseen.remove(canonical);
}
}
}
subtotal = result;
}
}
static class CanonicalMatrix {
private final int[] a;
private final int hash;
public CanonicalMatrix(int m, int[] r) {
this(permuteRows(m, r));
}
public CanonicalMatrix(int[] a) {
this.a = a;
Arrays.sort(a);
int h = 0;
for (int i : a) h = h * 37 + i;
hash = h;
}
private static int[] permuteRows(int m, int[] perm) {
int[] cols = new int[perm.length];
for (int i = 0; i < perm.length; i++) {
for (int j = 0; j < cols.length; j++) cols[j] |= ((m >> (perm[i] + j)) & 1L) << i;
}
return cols;
}
public int sum() {
int sum = 0;
for (int i : a) sum += i;
return sum;
}
public int weight() {
int prev = -1, count = 0, weight = FACT[a.length];
for (int col : a) {
if (col == prev) weight /= ++count;
else {
prev = col;
count = 1;
}
}
return weight;
}
@Override public boolean equals(Object obj) {
// Deliberately unsuitable for general-purpose use, but helps catch bugs faster.
CanonicalMatrix that = (CanonicalMatrix)obj;
for (int i = 0; i < a.length; i++) {
if (a[i] != that.a[i]) return false;
}
return true;
}
@Override public int hashCode() {
return hash;
}
}
}
다른 이름으로 저장하고 다른 이름 HankelCombinatorics.java
으로 컴파일하고 다음 javac HankelCombinatorics.java
으로 실행하십시오 java -Xmx2G HankelCombinatorics
.
로 NUM_THREADS = 4
내 쿼드 코어 시스템에서 그것을 얻을 수 20420819767436
에 대한 n=8
50 ~ 55 초 실행 사이의 변화의 공정한 금액과 경과에; 나는 그것이 옥타 코어 머신에서 동일하게 관리해야하지만 얻을하는데 1 시간 이상이 걸릴 것으로 기대합니다 n=9
.
작동 원리
을 감안할 때 n
, 거기에 2^(2n-1)
진 n
X의 n
Hankel 행렬은. 행은 n!
여러 방식으로, 열은 n!
여러 방식 으로 순열 될 수 있습니다 . 우리가해야 할 일은 이중 계산을 피하는 것입니다 …
각 행의 합계를 계산하면 행을 바꾸거나 열을 바꾸지 않아도 여러 집합의 합계가 변경되지 않습니다. 예 :
0 1 1 0 1
1 1 0 1 0
1 0 1 0 0
0 1 0 0 1
1 0 0 1 0
는 row sum multiset을 가지며 {3, 3, 2, 2, 2}
, 그로부터 파생 된 모든 Hankelable 행렬도 마찬가지입니다. 즉, 행 행 다중 집합으로 Hankel 행렬을 그룹화 한 다음 여러 프로세서 코어를 활용하여 각 그룹을 독립적으로 처리 할 수 있습니다.
악용 가능한 대칭도 있습니다. 1보다 많은 0을 가진 행렬은 0보다 많은 1을 가진 행렬과 함께 사용됩니다.
Hankel 행렬 때 이중 계산 발생 M_1
로우 순열 r_1
및 열 순열 c_1
Hankel 행렬 일치 M_2
로우 순열 r_2
및 열 순열 c_2
(2 위로지만, 모든 세 M_1 = M_2
, r_1 = r_2
, c_1 = c_2
). 행과 열 순열 우리가 행 순열 적용 그렇다면, 독립적 r_1
으로 M_1
및 행 순열 r_2
로를 M_2
, 열 멀티 세트로는 같아야합니다. 따라서 각 그룹에 대해 행 순열을 그룹의 행렬에 적용하여 얻은 모든 열 다중 집합을 계산합니다. 다중 집합을 정식으로 표현하는 쉬운 방법은 열을 정렬하는 것이므로 다음 단계에서도 유용합니다.
고유 한 열 다중 집합을 얻은 후에 n!
는 각각 의 순열 수가 몇 개인지를 찾아야합니다 . 이 시점에서 이중 계산은 주어진 열 다중 집합에 중복 열이있는 경우에만 발생할 수 있습니다. 다중 집합에서 각 개별 열의 발생 횟수를 계산 한 다음 해당 다항 계수를 계산하는 것입니다. 열이 정렬되어 있으므로 계산하기가 쉽습니다.
마지막으로 모두 추가합니다.
세트에 대해 약간의 가정을해야하기 때문에 점근 적 복잡도를 정확하게 계산하는 것은 쉽지 않습니다. 우리는 각각의 시간 (소팅 포함)에 2^(2n-2) n!
걸리는 열 다중 집합 의 순서를 평가합니다 n^2 ln n
. 그룹화가 하나 이상의 ln n
요소를 취하지 않으면 시간이 복잡 Theta(4^n n! n^2 ln n)
합니다. 그러나 지수 요소가 다항식 요소를 완전히 지배하기 때문에 Theta(4^n n!) = Theta((4n/e)^n)
.
답변
파이썬 2/3
느린 언어로 꽤 순진한 접근 방식 :
import itertools
def permute_rows(m):
for perm in itertools.permutations(m):
yield perm
def permute_columns(m):
T = zip(*m)
for perm in itertools.permutations(T):
yield zip(*perm)
N = 1
while True:
base_template = ["abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"[i:i+N] for i in range(N)]
templates = set()
for c in permute_rows(base_template):
for m in permute_columns(c):
templates.add("".join("".join(row) for row in m))
def possibs(free, templates):
if free == 2*N - 1:
return set(int(t, 2) for t in templates)
s = set()
for b in "01":
new_templates = set(t.replace("abcdefghijklmnopqrstuvwxyz"[free], b) for t in templates)
s |= possibs(free + 1, new_templates)
return s
print(len(possibs(0, templates)))
N += 1
을 입력하여 실행하십시오 python script.py
.
답변
하스켈
import Data.List
import Data.Hashable
import Control.Parallel.Strategies
import Control.Parallel
import qualified Data.HashSet as S
main = mapM putStrLn $ map (show.countHankellable) [1..]
a§b=[a!!i|i<-b]
hashNub :: (Hashable a, Eq a) => [a] -> [a]
hashNub l = go S.empty l
where
go _ [] = []
go s (x:xs) = if x `S.member` s then go s xs
else x : go (S.insert x s) xs
pmap = parMap rseq
makeMatrix :: Int->[Bool]->[[Bool]]
makeMatrix n vars = [vars§[i..i+n-1]|i<-[0..n-1]]
countHankellable :: Int -> Int
countHankellable n = let
s = permutations [0..n-1]
conjugates m = concat[permutations[r§q|r<-m]|q<-s]
variableSets = sequence [[True,False]|x<-[0..2*(n-1)]]
in
length.hashNub.concat.pmap (conjugates.makeMatrix n ) $ variableSets
Peter ‘s만큼이나 빠른 곳은 없습니다-그가 거기에 도착한 것은 매우 인상적인 설정입니다! 이제 더 많은 코드가 인터넷에서 복사되었습니다. 용법:
$ ghc -threaded hankell.hs
$ ./hankell