optimal_binary_search_tree introduction to algorithm 3rd, example 15.5

算法导论 第三版 15.5动态规划问题


// optimal_binary_search_tree introduction to algorithm 3rd, example 15.5


#include <iostream>
#include <vector>
#include <algorithm>
#include <cassert>
#include <ostream>
#include <iterator>
#include <limits>
#include <complex>
#include "stopwatch.h"

struct Record
{
    Record() : min(0.0), weight(0.0), root(0) {}
    double min;
    double weight;
    size_t root;
};

typedef std::vector<std::vector<Record>> solution_t;

double optimize_bst(const std::vector<double> & nodes, size_t start, size_t end, const std::vector<double> & dummies, solution_t & solution)
{
    if (start == end)
    {
        return dummies[start];
    }

    if (solution[start][end-1].weight > 1.0e-6)
    {
        return solution[start][end-1].min;
    }

    auto min = std::numeric_limits<double>::max();
    for (size_t i = start; i < end; ++i)
    {
        auto submin = optimize_bst(nodes, start, i, dummies, solution);
        auto lweight = start == i ? dummies[start] : solution[start][i-1].weight;
        submin += lweight;
        submin += nodes[i];
        submin += optimize_bst(nodes, i+1, end, dummies, solution);
        auto rweight = i+1 == end ? dummies[i+1]   : solution[i+1][end-1].weight;
        submin += rweight;

        if (min > submin)
        {
            min = submin;
            solution[start][end-1].weight = lweight + nodes[i] + rweight;
            solution[start][end-1].root = i;
            solution[start][end-1].min = submin;
        }
    }

    return min;
}

double optimize_bst_none_recursive(const std::vector<double> &  nodes, const std::vector<double> &  dummies, solution_t & solution)
{
    for (size_t il = 0; il < nodes.size(); ++il)
    {
        for (size_t is = 0; is < nodes.size()-il; ++is)
        {
            auto min = std::numeric_limits<double>::max();
            for (size_t ii = is; ii < is+il+1; ++ii)
            {
                auto subleft  = ii == is    ? dummies[ii]   : solution[is][ii-1].min;
                auto sublw    = ii == is    ? dummies[ii]   : solution[is][ii-1].weight;
                auto subright = ii == is+il ? dummies[ii+1] : solution[ii+1][is+il].min;
                auto subrw    = ii == is+il ? dummies[ii+1] : solution[ii+1][is+il].weight;

                auto submin = subleft + sublw + nodes[ii] + subright + subrw;
                if (min > submin)
                {
                    min = submin;
                    solution[is][is+il].min    = submin;
                    solution[is][is+il].weight = sublw + nodes[ii] + subrw;
                    solution[is][is+il].root   = ii;
                }
            }
        }
    }
    return solution[0][nodes.size()-1].min;
}

void print_solution(const std::vector<double> &     nodes,
                    size_t                          start,
                    size_t                          end,
                    size_t                          root,
                    const std::vector<double> &     dummies,
                    const solution_t &              solution)
{
    if (start == end)
    {
        std::cout << "D" << start << "(" << dummies[start] << ") is " << (root >= start ? "left" : "right") 
                  << " child of N" << root+1 <<"(" << nodes[root] << ")" << std::endl;
        return;
    }

    auto & record = solution[start][end-1];
    if (root == 0)
    {
        std::cout << "Root N" << record.root+1 << "(" << nodes[record.root] << ")" << std::endl;
    }
    else
    {
        std::cout << "N" <<  record.root+1 << "(" << dummies[ record.root] << ") is " 
                  << (root >=  record.root ? "left" : "right") << " child of N" << root+1 <<"(" << nodes[root] << ")" << std::endl;
    }

    print_solution(nodes, start, record.root, record.root, dummies, solution);
    print_solution(nodes, record.root+1, end, record.root, dummies, solution);
}


void print_solution(const std::vector<double> & nodes, size_t start, size_t end, size_t root, const solution_t & solution)
{
    if (start == end)
    {
        return;
    }
    auto & record = solution[start][end-1];
    std::cout << "N" << record.root+1;
    if (start != end-1)
    {
        std::cout << "(";
        print_solution(nodes, start, record.root, record.root, solution);
        std::cout << ",";
        print_solution(nodes, record.root+1, end, record.root, solution);
        std::cout << ")";
    }
}

void optimize_bst(const std::vector<double> & nodes, const std::vector<double> & dummies)
{
    solution_t solution(nodes.size());
    for (auto & i : solution)
    {
        i.resize(nodes.size());
    }

    Stopwatch watch;
    watch.start();
    auto cost = optimize_bst(nodes, 0, nodes.size(), dummies, solution);
    watch.stop();
    std::cout << "find the minimise cost " << cost << " use time " << watch.elapsed() << " ms" << std::endl;
    std::cout << "the solution is :\n";
    print_solution(nodes, 0, nodes.size(), 0, /*dummies,*/ solution);
    std::cout << std::endl;
}

void optimize_bst_none_recursive(const std::vector<double> & nodes, const std::vector<double> & dummies)
{
    solution_t solution(nodes.size());
    for (auto & i : solution)
    {
        i.resize(nodes.size());
    }

    Stopwatch watch;
    watch.start();
    auto cost = optimize_bst_none_recursive(nodes, dummies, solution);
    watch.stop();
    std::cout << "none recursive find the minimise cost " << cost << " use time " << watch.elapsed() << " ms" << std::endl;
    std::cout << "the solution is :\n";
    print_solution(nodes, 0, nodes.size(), 0, /*dummies,*/ solution);
    std::cout << std::endl;
}

void test1()
{
    std::vector<double> nodes;
    nodes.reserve(5);
    nodes.push_back(0.15);
    nodes.push_back(0.10);
    nodes.push_back(0.05);
    nodes.push_back(0.10);
    nodes.push_back(0.20);
    std::vector<double> dummies;
    dummies.reserve(6);
    dummies.push_back(0.05);
    dummies.push_back(0.10);
    dummies.push_back(0.05);
    dummies.push_back(0.05);
    dummies.push_back(0.05);
    dummies.push_back(0.10);
    
    std::cout << "test 1 : \n nodes: ";
    std::copy(nodes.begin(), nodes.end(), std::ostream_iterator<double>(std::cout, " "));
    std::cout << "  dummies: ";
    std::copy(dummies.begin(), dummies.end(), std::ostream_iterator<double>(std::cout, ""));
    std::cout << std::endl;

    optimize_bst(nodes, dummies);
    std::cout << std::endl;
    
    optimize_bst_none_recursive(nodes, dummies);
    std::cout << std::endl;
}

void test2()
{
    std::vector<double> nodes;
    nodes.reserve(7);
    nodes.push_back(0.04);
    nodes.push_back(0.06);
    nodes.push_back(0.08);
    nodes.push_back(0.02);
    nodes.push_back(0.10);
    nodes.push_back(0.12);
    nodes.push_back(0.14);
    std::vector<double> dummies;
    dummies.reserve(8);
    dummies.push_back(0.06);
    dummies.push_back(0.06);
    dummies.push_back(0.06);
    dummies.push_back(0.06);
    dummies.push_back(0.05);
    dummies.push_back(0.05);
    dummies.push_back(0.05);
    dummies.push_back(0.05);
    
    std::cout << "test 2 : \n nodes: ";
    std::copy(nodes.begin(), nodes.end(), std::ostream_iterator<double>(std::cout, " "));
    std::cout << "  dummies: ";
    std::copy(dummies.begin(), dummies.end(), std::ostream_iterator<double>(std::cout, ""));
    std::cout << std::endl;

    optimize_bst(nodes, dummies);
    std::cout << std::endl;

    optimize_bst_none_recursive(nodes, dummies);
    std::cout << std::endl;
}

int main()
{
    std::cout << "start" << std::endl;
    test1();
    test2();
    return 0;
}
### MATLAB 矩阵索引 `(i,:)` 的含义及代码片段的功能 #### 1. 矩阵索引 `(i,:)` 的含义 在 MATLAB 或类似编程语言中,`(i,:)` 表示从矩阵中提取第 `i` 行的所有列元素。其中: - `i` 是行索引,表示矩阵中的第 `i` 行。 - `:` 是一个特殊符号,表示“所有列&rdquo;。因此,`(i,:)` 提取的是矩阵中第 `i` 行的所有列元素[^1]。 例如,假设有一个矩阵 `A`: ```matlab A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]; ``` 执行以下代码: ```matlab row_i = A(2,:); ``` 结果为: ```matlab row_i = [4, 5, 6]; ``` 这表示提取了矩阵 `A` 的第 2 行的所有列元素。 #### 2. 代码片段 `optimal_position2 = optimal_value1(index,:)` 的功能 该代码片段的功能是从矩阵 `optimal_value1` 中提取第 `index` 行的所有列元素,并将结果赋值给变量 `optimal_position2`。具体解释如下: - `optimal_value1` 是一个二维矩阵或数组。 - `index` 是一个标量,表示需要提取的行号。 - `(index,:)` 表示从矩阵 `optimal_value1` 中提取第 `index` 行的所有列元素。 - 提取的结果被赋值给变量 `optimal_position2`。 例如,假设 `optimal_value1` 是以下矩阵: ```matlab optimal_value1 = [10, 20, 30; 40, 50, 60; 70, 80, 90]; ``` 如果 `index = 2`,则执行以下代码: ```matlab optimal_position2 = optimal_value1(index,:); ``` 结果为: ```matlab optimal_position2 = [40, 50, 60]; ``` #### 3. 示例代码 以下是一个综合示例,展示如何使用 `(i,:)` 进行矩阵操作: ```matlab % 创建一个 3x3 矩阵 A = [1, 2, 3; 4, 5, 6; 7, 8, 9]; % 提取第 2 行的所有列 row_2 = A(2,:); % 修改第 3 行的所有列 A(3,:) = [10, 11, 12]; % 显示修改后的矩阵 disp(A); ``` 输出结果为: ``` 1 2 3 4 5 6 10 11 12 ``` #### 4. 应用场景 矩阵索引 `(i,:)` 常用于以下场景: - **数据提取**:从矩阵中提取某一行的所有数据进行进一步处理。 - **赋值操作**:将某一行的所有元素替换为新值。 - **算法实现**:在优化算法、路径规划或其他数值计算中,常需要逐行处理矩阵数据[^2]。 例如,在优化算法中,可能需要记录每次迭代的最佳解位置和对应的值: ```matlab % 初始化全零矩阵 dimension = 5; optimal_position1 = zeros(1, dimension); optimal_value1 = zeros(1, dimension); % 赋值操作 for i = 1:dimension optimal_position1(i) = i * 2; % 设置位置 optimal_value1(i) = optimal_position1(i) ^ 2; % 计算对应值 end % 提取某一行的数据 row_data = optimal_position1(1,:); ``` #### 5. 注意事项 - 如果矩阵是列向量(即只有一列),使用 `(i,:)` 和 `(i)` 是等价的,因为两者都表示提取第 `i` 行的唯一元素。 - 对于多维数组,`(i,:)` 仅适用于二维数组。对于更高维度的数组,需要使用更复杂的索引方式。 --- ###
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