图论法求解经典面试题：NxN匹马，N个赛道，求最快前M匹马，至少需要几次比赛？

最新推荐文章于 2021-05-28 10:03:58 发布

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#图论 #算法

本文详细探讨了一道经典的赛马问题，如何在不知道每匹马速度的情况下，通过最少的比赛次数确定前M匹马。通过矩阵画图法，解释了N=8，M=4的情况可能需要10次或11次比赛的争议，并提出了一种通用的图论算法解法，涉及到有向无环图（DAG）的构建和遍历。最终得出结论，对于特定情况，比赛次数可能是10次或11次，取决于对“至少”的定义。文章还展示了使用Java实现的算法代码，验证了理论结果的一致性。

相信不少朋友都听说过这道经典面试题

NxN匹马，每匹马速度恒定且均不同，有N个赛道，每次比赛一次就可以知道这N个赛道的每匹马，那匹快、那匹慢，请问我要求最快的前M匹马，至少需要进行几次比赛？
（不允许记录每匹马的速度，只能通过多次比较来确认）

具体来说，N，M有以下几种常见的情况

N=4，M=4，即16匹马，4个赛道，求前4名，最少进行几次比赛？
N=5，M=5，即25匹马，5个赛道，求前5名，最少进行几次比赛？
N=8，M=4，即64匹马，8个赛道，求前4名，最少进行几次比赛？
N=9，M=4，即81匹马，9个赛道，求前4名，最少进行几次比赛？

网上关于这个经典面试题的博文不少，基本都是采用一种“矩阵画图法”的方式来推导的，但更有意思的是，对于特定N=8，M=4这个最常见的场景，有的人说是需要10次，有的人说是需要11次，甚至有的人说是只需要9次，那么到底它的答案是多少呢？这样的问题有没有一种通用的解法呢？下面我来写一下我的理解，如有错误，欢迎大家评论纠正

N=8，M=4，即64匹马，8个赛道，求前4名，最少进行几次比赛？

拿这个问题来说，我同样用“矩阵画图法”来推导

1）下面是一个矩阵，起初它们都是白色状态，表示没有进行任何比较，次数为0，总共次数为0
在这里插入图片描述
2）每一匹马必须至少参与一次比较，否则我是没有办法知道它是前M名，还是M名外，那么我不防每一组进行一次比较，A1-A8一次，B1-B8一次，…，最后H1-H8一次，次数为8，总共次数为8

用黄色来表示：已经参与过比较，但是不确定它是第几名

这里我们不妨假设，每一组中1号马最快，8号马最慢，即A1 < A2 < A3 < … < A8，…，H1 < H2< H3 < … < H8
在这里插入图片描述
注意，我现在已经能确定每一组中每匹马的速度关系了，但不同组之间的速度关系依然无法确定，因此也无法确定谁是第一名

3）接下来，很显然，我将A1，B1，…，H1进行一次比较，是非常正确的一个做法（否则，请举一个更好的例子），这样子就一定可以确定第一名是谁了，次数为1，总共次数为9

用红色来表示：已经参与过比较，且确定它是第几名

这里我们不妨再假设，A1 < B1 < C1 < … < H1
在这里插入图片描述
此时我们已经能够确定，每一组中每匹马的速度关系，并且不同组之间最快的马的速度关系，已经可以确定第一名是A1，但还无法确定第二、三、四名是谁

稍等等，仔细观察其实可以发现，有一些马已经可以排除在答案外了，比如A5，因为比它快的马有4匹（A1、A2、A3、A4），它最快也才是第5名，我们要求的是前4名

用蓝色来表示：已经参与过比较，且确定它在答案之外
在这里插入图片描述
那么这样一来，突然一下就排除很多马了！并且确定了A1是最快的马，真正需要比较的只有A2、A3、A4、B1、B2、B3、C1、C2、D1这9匹马

9匹马，8个赛道，求出第二、三、四名，需要进行多少次？有的人说2次，有的人说只需要1次，这就是总和答案是11次，还是10次的主要争论原因

不管怎么说，最多为2次，这个肯定没有问题，很明显，你只需要从9匹马中选出8匹马进行一次比较，然后再把剩下的那一匹马参与比较即可，这就是说2次的解法

那么说1次是什么情况呢？说1次其实是用特例来说的，比如我将D1作为那匹不参与第一次比较的马，其余8匹进行比较，并且得到结果是C1是第8名，且已知C1比D1快，那么还有比较D1吗？显然不需要了

不管剩下的9匹马，你选择那一匹作为不参与第一次比较的马，你总能找到一些特例，使得最后一次比较没有必要，但是！同样的，你也一定能找到一些特例，使得最后一次比较必须执行！（我这里就不举例子了，喜欢钻研的朋友可以自己研究研究）

所以，对于网上争论，到底是10次还是11次，其实本质上是对问题中 “至少需要几次比赛” 的 “至少” 这二字定义的争论。如果你认为至少含义是“最少”，那么是10次，但如果你认为至少含义是“所有情况下最少的最大”，那么就是11次

那么根据我个人的理解，至少含义是“最少”是说不通的，最终答案是11次

好，那么这个问题有没有通解呢？有没有一种解法，可以对任何N、M都可求出一个结果呢？

熟悉图论算法朋友，一定能很快看出上面“矩阵画图法”其实与图论息息相关，图论中是有顶点与边的，每个矩阵元素就是一个顶点，顶点与顶点之间存在一个单向边的关系，from => to 表示 from点的值大于to点的值

依然以下面这幅图来说
在这里插入图片描述
图中存在如下的关系边

A1 <= A2 <= A3 <= A4
A1 <= B1 <= B2 <= B3
A1 <= B1 <= C1 <= C2
A1 <= B1 <= C1 <= D1

此时我们已经确定了A1是第一名，且可以发现第二名一定在A2与B1中，那么要求剩下的第二、三、四名，不妨就拿D1作为不参与第一次比较的马，其余的8匹马进行比较，来看一下图中的边关系会如何变化

（其实从上面这幅图中也可以看出来，不参与第一次比较的马，还可以选择A4、B3、C2）

我们拿A2、A3、A4、B1、B2、B3、C1、C2进行比较，假设比较结果是：A2 < A3 < A4 < B1 < B2 < B3 < C1 < C2，那么我们就可以画出现在的边关系，如下

A1 <= A2 <= A3 <= A4 <= B1 <= B2 <= B3 <= C1 <= C2
C1 <= D1

此时，我们是可以确认D1不需要参与第二次比较的了，因为它一定在第4名之外

但是，如果我比较的结果是：A2 < C1 < A3 < A4 < B1 < B2 < B3 < C2 呢？那么边关系就要变为如下

A1 <= A2 <= C1 <= A3 <= A4 <= B1 <= B2 <= B3 <= C2
C1 <= D1

此时D1就必须要参与第二次比较了，否则我没法确认到底是D1还是A3是第四名

至此，我们可以推导出通解算法如下

1、将N组赛马进行组内比较，次数为N，总共次数为N
2、将每组的第一名赛马进行比较，次数为1，总共次数为N+1
3、通过1、2建图，得到一个DAG（有向无环图）
4、在图中可以找到第一名的点，即出度为0的顶点（不妨设为A1点）
5、在图中可以找到前K名的点，是唯一到达A1点需要1，2，…，K-1步的点
（唯一很重要，然后到达A1点需要1步是第二名，需要2步是第三名，…）
6、如果K>=M，则寻找结束，否则执行下一步
7、排除掉A1及前K名的点，剩下的点中以到达A1点步数排序，最少最优先
8、排序后，在剩下的点中选择前N名，进行一次比赛，次数+1，并且修改边的指向
9、重新执行5

上面是一个算法思路，实际编码中有一些技巧，比如第5步寻找前K名节点如何寻找？第7步如何对剩下的点进行排序？第8步如何修改边的指向？这都是值得思考的问题，具体可以见我的实现代码，如下

我采用了偏暴力的实现方法，且多次随机生成数据，求所有结果最小值的最大值

package raceproblem;

import java.util.*;

public class RaceProblemSolution {
   
   

    /**
     * main方法
     */
    public static void main(String[] args) {
   
   
        RaceProblemSolution solution = new RaceProblemSolution();
        solution.randomTest(1, 1, 1);
        solution.randomTest(4, 2, 2);
        solution.randomTest(9, 3, 3);
        solution.randomTest(16, 4, 4);
        solution.randomTest(25, 5, 5);
        solution.randomTest(64, 8, 4);
        solution.randomTest(81, 9, 4);
    }

    /**
     * 检查输入是否合法
     */