跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

精确覆盖问题的定义:给定一个由0-1组成的矩阵,是否能找到一个行的集合,使得集合中每一列都恰好包含一个1

例如:如下的矩阵

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

就包含了这样一个集合(第1、4、5行)

如何利用给定的矩阵求出相应的行的集合呢?我们采用回溯法

矩阵1:跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

先假定选择第1行,如下所示:

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

如上图中所示,红色的那行是选中的一行,这一行中有3个1,分别是第3、5、6列。

由于这3列已经包含了1,故,把这三列往下标示,图中的蓝色部分。蓝色部分包含3个1,分别在2行中,把这2行用紫色标示出来

根据定义,同一列的1只能有1个,故紫色的两行,和红色的一行的1相冲突。

那么在接下来的求解中,红色的部分、蓝色的部分、紫色的部分都不能用了,把这些部分都删除,得到一个新的矩阵

矩阵2:跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

行分别对应矩阵1中的第2、4、5行

列分别对应矩阵1中的第1、2、4、7列

于是问题就转换为一个规模小点的精确覆盖问题

在新的矩阵中再选择第1行,如下图所示

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

还是按照之前的步骤,进行标示。红色、蓝色和紫色的部分又全都删除,导致新的空矩阵产生,而红色的一行中有0(有0就说明这一列没有1覆盖)。说明,第1行选择是错误的

那么回到之前,选择第2行,如下图所示

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

按照之前的步骤,进行标示。把红色、蓝色、紫色部分删除后,得到新的矩阵

矩阵3:跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

行对应矩阵2中的第3行,矩阵1中的第5行

列对应矩阵2中的第2、4列,矩阵1中的第2、7列

由于剩下的矩阵只有1行,且都是1,选择这一行,问题就解决

于是该问题的解就是矩阵1中第1行、矩阵2中的第2行、矩阵3中的第1行。也就是矩阵1中的第1、4、5行

在求解这个问题的过程中,我们第1步选择第1行是正确的,但是不是每个题目第1步选择都是正确的,如果选择第1行无法求解出结果出来,那么就要推倒之前的选择,从选择第2行开始,以此类推

从上面的求解过程来看,实际上求解过程可以如下表示

1、从矩阵中选择一行

2、根据定义,标示矩阵中其他行的元素

3、删除相关行和列的元素,得到新矩阵

4、如果新矩阵是空矩阵,并且之前的一行都是1,那么求解结束,跳转到6;新矩阵不是空矩阵,继续求解,跳转到1;新矩阵是空矩阵,之前的一行中有0,跳转到5

5、说明之前的选择有误,回溯到之前的一个矩阵,跳转到1;如果没有矩阵可以回溯,说明该问题无解,跳转到7

6、求解结束,把结果输出

7、求解结束,输出无解消息

从如上的求解流程来看,在求解的过程中有大量的缓存矩阵和回溯矩阵的过程。而如何缓存矩阵以及相关的数据(保证后面的回溯能正确恢复数据),也是一个比较头疼的问题(并不是无法解决)。以及在输出结果的时候,如何输出正确的结果(把每一步的选择转换为初始矩阵相应的行)。

于是算法大师Donald E.Knuth(《计算机程序设计艺术》的作者)出面解决了这个方面的难题。他提出了DLX(Dancing Links X)算法。实际上,他把上面求解的过程称为X算法,而他提出的舞蹈链(Dancing Links)实际上并不是一种算法,而是一种数据结构。一种非常巧妙的数据结构,他的数据结构在缓存和回溯的过程中效率惊人,不需要额外的空间,以及近乎线性的时间。而在整个求解过程中,指针在数据之间跳跃着,就像精巧设计的舞蹈一样,故Donald E.Knuth把它称为Dancing Links(中文译名舞蹈链)。

Dancing Links的核心是基于双向链的方便操作(移除、恢复加入)

我们用例子来说明

假设双向链的三个连续的元素,A1、A2、A3,每个元素有两个分量Left和Right,分别指向左边和右边的元素。由定义可知

A1.Right=A2,A2.Right=A3

A2.Left=A1,A3.Left=A2

在这个双向链中,可以由任一个元素得到其他两个元素,A1.Right.Right=A3,A3.Left.Left=A1等等

现在把A2这个元素从双向链中移除(不是删除)出去,那么执行下面的操作就可以了

A1.Right=A3,A3.Left=A1

那么就直接连接起A1和A3。A2从双向链中移除出去了。但仅仅是从双向链中移除了,A2这个实体还在,并没有删除。只是在双向链中遍历的话,遍历不到A2了。

那么A2这个实体中的两个分量Left和Right指向谁?由于实体还在,而且没有修改A2分量的操作,那么A2的两个分量指向没有发生变化,也就是在移除前的指向。即A2.Left=A1和A2.Right=A3

如果此时发现,需要把A2这个元素重新加入到双向链中的原来的位置,也就是A1和A3的中间。由于A2的两个分量没有发生变化,仍然指向A1和A3。那么只要修改A1的Right分量和A3的Left就行了。也就是下面的操作

A1.Right=A2,A3.Left=A2

仔细想想,上面两个操作(移除和恢复加入)对应了什么?是不是对应了之前的算法过程中的关键的两步?

移除操作对应着缓存数据、恢复加入操作对应着回溯数据。而美妙的是,这两个操作不再占用新的空间,时间上也是极快速的

在很多实际运用中,把双向链的首尾相连,构成循环双向链

Dancing Links用的数据结构是交叉十字循环双向链

而Dancing Links中的每个元素不仅是横向循环双向链中的一份子,又是纵向循环双向链的一份子。

因为精确覆盖问题的矩阵往往是稀疏矩阵(矩阵中,0的个数多于1),Dancing Links仅仅记录矩阵中值是1的元素。

Dancing Links中的每个元素有6个分量

分别:Left指向左边的元素、Right指向右边的元素、Up指向上边的元素、Down指向下边的元素、Col指向列标元素、Row指示当前元素所在的行

Dancing Links还要准备一些辅助元素(为什么需要这些辅助元素?没有太多的道理,大师认为这能解决问题,实际上是解决了问题)

Ans():Ans数组,在求解的过程中保留当前的答案,以供最后输出答案用。

Head元素:求解的辅助元素,在求解的过程中,当判断出Head.Right=Head(也可以是Head.Left=Head)时,求解结束,输出答案。Head元素只有两个分量有用。其余的分量对求解没啥用

C元素:辅助元素,称列标元素,每列有一个列标元素。本文开始的题目的列标元素分别是C1、C2、C3、C4、C5、C6、C7。每一列的元素的Col分量都指向所在列的列标元素。列标元素的Col分量指向自己(也可以是没有)。在初始化的状态下,Head.Right=C1、C1.Right=C2、……、C7.Right=Head、Head.Left=C7等等。列标元素的分量Row=0,表示是处在第0行。

下图就是根据题目构建好的交叉十字循环双向链(构建的过程后面的详述)

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

就上图解释一下

每个绿色方块是一个元素,其中Head和C1、C2、……、C7是辅助元素。橙色框中的元素是原矩阵中1的元素,给他们标上号(从1到16)

左侧的红色,标示的是行号,辅助元素所在的行是0行,其余元素所在的行从1到6

每两个元素之间有一个双向箭头连线,表示双向链中相邻两个元素的关系(水平的是左右关系、垂直的是上下关系)

单向的箭头并不是表示单向关系,而因为是循环双向链,左侧的单向箭头和右侧的单向箭头(上边的和下边的)组成了一个双向箭头,例如元素14左侧的单向箭头和元素16右侧的单项箭头组成一个双向箭头,表示14.Left=16、16.Right=14;同理,元素14下边的单项箭头和元素C4上边的单向箭头组成一个双向箭头,表示14.Down=C4、C4.Up=14

接下来,利用图来解释Dancing Links是如何求解精确覆盖问题

1、首先判断Head.Right=Head?若是,求解结束,输出解;若不是,求解还没结束,到步骤2(也可以判断Head.Left=Head?)

2、获取Head.Right元素,即元素C1,并标示元素C1标示元素C1,指的是标示C1、和C1所在列的所有元素、以及该元素所在行的元素,并从双向链中移除这些元素)。如下图中的紫色部分。

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

如上图可知,行2和行4中的一个必是答案的一部分(其他行中没有元素能覆盖列C1),先假设选择的是行2

3、选择行2(在答案栈中压入2),标示该行中的其他元素(元素5和元素6)所在的列首元素,即标示元素C4标示元素C7,下图中的橙色部分。

注意的是,即使元素5在步骤2中就从双向链中移除,但是元素5的Col分量还是指向元素C4的,这里体现了双向链的强大作用。

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

把上图中的紫色部分和橙色部分移除的话,剩下的绿色部分就如下图所示

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

一下子空了好多,是不是转换为一个少了很多元素的精确覆盖问题?,利用递归的思想,很快就能写出求解的过程来。我们继续完成求解过程

4、获取Head.Right元素,即元素C2,并标示元素C2。如下图中的紫色部分。

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

如图,列C2只有元素7覆盖,故答案只能选择行3

5、选择行3(在答案栈中压入3),标示该行中的其他元素(元素8和元素9)所在的列首元素,即标示元素C3标示元素C6,下图中的橙色部分。

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

把上图中的紫色部分和橙色部分移除的话,剩下的绿色部分就如下图所示

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

6、获取Head.Right元素,即元素C5,元素C5中的垂直双向链中没有其他元素,也就是没有元素覆盖列C5。说明当前求解失败。要回溯到之前的分叉选择步骤(步骤2)。那要回标列首元素(把列首元素、所在列的元素,以及对应行其余的元素。并恢复这些元素到双向链中),回标列首元素的顺序是标示元素的顺序的反过来。从前文可知,顺序是回标列首C6回标列首C3回标列首C2回标列首C7回标列首C4。表面上看起来比较复杂,实际上利用递归,是一件很简单的事。并把答案栈恢复到步骤2(清空的状态)的时候。又回到下图所示

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

7、由于之前选择行2导致无解,因此这次选择行4(再无解就整个问题就无解了)。选择行4(在答案栈中压入4),标示该行中的其他元素(元素11)所在的列首元素,即标示元素C4,下图中的橙色部分。

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

把上图中的紫色部分和橙色部分移除的话,剩下的绿色部分就如下图所示

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

8、获取Head.Right元素,即元素C2,并标示元素C2。如下图中的紫色部分。

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

如图,行3和行5都可以选择

9、选择行3(在答案栈中压入3),标示该行中的其他元素(元素8和元素9)所在的列首元素,即标示元素C3标示元素C6,下图中的橙色部分。

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

把上图中的紫色部分和橙色部分移除的话,剩下的绿色部分就如下图所示

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

10、获取Head.Right元素,即元素C5,元素C5中的垂直双向链中没有其他元素,也就是没有元素覆盖列C5。说明当前求解失败。要回溯到之前的分叉选择步骤(步骤8)。从前文可知,回标列首C6回标列首C3。并把答案栈恢复到步骤8(答案栈中只有4)的时候。又回到下图所示

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

11、由于之前选择行3导致无解,因此这次选择行5(在答案栈中压入5),标示该行中的其他元素(元素13)所在的列首元素,即标示元素C7,下图中的橙色部分。

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

把上图中的紫色部分和橙色部分移除的话,剩下的绿色部分就如下图所示

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

12、获取Head.Right元素,即元素C3,并标示元素C3。如下图中的紫色部分。

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

13、如上图,列C3只有元素1覆盖,故答案只能选择行3(在答案栈压入1)。标示该行中的其他元素(元素2和元素3)所在的列首元素,即标示元素C5标示元素C6,下图中的橙色部分。

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

把上图中的紫色部分和橙色部分移除的话,剩下的绿色部分就如下图所示

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

14、因为Head.Right=Head。故,整个过程求解结束。输出答案,答案栈中的答案分别是4、5、1。表示该问题的解是第4、5、1行覆盖所有的列。如下图所示(蓝色的部分)

跳跃的舞者,舞蹈链(Dancing Links)算法——求解精确覆盖问题(转)

从以上的14步来看,可以把Dancing Links的求解过程表述如下

1、Dancing函数的入口

2、判断Head.Right=Head?,若是,输出答案,返回True,退出函数。

3、获得Head.Right的元素C

4、标示元素C

5、获得元素C所在列的一个元素

6、标示该元素同行的其余元素所在的列首元素

7、获得一个简化的问题,递归调用Daning函数,若返回的True,则返回True,退出函数。

8、若返回的是False,则回标该元素同行的其余元素所在的列首元素,回标的顺序和之前标示的顺序相反

9、获得元素C所在列的下一个元素,若有,跳转到步骤6

10、若没有,回标元素C,返回False,退出函数。

转自:http://www.cnblogs.com/grenet/p/3145800.htm

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