最优合并问题

本文探讨了最优合并问题,即如何使用2路合并算法将多个已排序的序列合并为一个序列,同时最小化所需的比较次数。文章提供了算法实现,包括确定最优和最差合并顺序的方法,以实现最少和最多的比较次数。

最优合并问题

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Problem Description

给定k 个排好序的序列s1 , s2,……, sk , 用2 路合并算法将这k 个序列合并成一个序列。假设所采用的2 路合并算法合并2 个长度分别为m和n的序列需要m + n -1次比较。试设计一个算法确定合并这个序列的最优合并顺序,使所需的总比较次数最少。
为了进行比较,还需要确定合并这个序列的最差合并顺序,使所需的总比较次数最多。
对于给定的k个待合并序列,计算最多比较次数和最少比较次数合并方案。
 

Input

输入数据的第一行有1 个正整数k(k≤1000),表示有k个待合并序列。接下来的1 行中,有k个正整数,表示k个待合并序列的长度。

Output

输出两个整数,中间用空格隔开,表示计算出的最多比较次数和最少比较次数。

Sample Input

4
5 12 11 2

Sample Output

78 52

 

 

 

#include <bits/stdc++.h>

using namespace std;

int main()
{
    int n, i, k, M, m;
    cin >>n;
    int a[1005], b[1005];
    for(i = 0; i < n; i++)
    {
        cin >> a[i];
        b[i] = a[i];
    }
    sort(a, a+n);
    sort(b, b+n);
    m = 0;
    M = 0;
    for(i = n-1; i > 0; i--)
    {
        a[i-1] += a[i];
        M += a[i-1]-1;
    }
    while(n > 1)
    {
        b[0] += b[1];
        m += b[0] - 1;
        n--;
        for(i = 1; i < n; i++)
        {
            b[i] = b[i+1];
        }
        sort(b, b+n);
    }
    cout << M << " " << m <<endl;
}
 

### Python 实现最优合并问题 最优合并问题是典型的贪心算法应用之一。其核心思想在于每次选取两个最小的序列进行合并,从而减少总的比较次数[^1]。 以下是基于优先队列(堆)来实现最优合并问题的最佳算法: #### 使用 `heapq` 模块实现最优合并 Python 的标准库提供了 `heapq` 模块,可以方便地构建一个小顶堆用于处理此类问题。具体实现如下: ```python import heapq def optimal_merge_cost(sequence_lengths): # 如果只有一个序列,则无需合并 if len(sequence_lengths) == 1: return 0 heap = sequence_lengths[:] heapq.heapify(heap) # 将列表转化为小顶堆 total_cost = 0 while len(heap) > 1: # 取出两个最小的序列长度 first_min = heapq.heappop(heap) second_min = heapq.heappop(heap) # 计算它们的合并成本并加入到总成本中 merge_cost = first_min + second_min total_cost += merge_cost # 将新生成的序列重新放入堆中 heapq.heappush(heap, merge_cost) return total_cost # 示例测试 sequence_lengths = list(map(int, input("请输入各序列长度(用空格分隔):").split())) min_total_cost = optimal_merge_cost(sequence_lengths) print(f"最少比较次数为: {min_total_cost}") ``` 上述代码实现了最优合并过程中的最低比较次数计算方法。它利用了贪心策略,在每一步都选择当前最短的两个序列进行合并,最终达到整体最优效果[^3]。 --- #### 解决最差合并问题 对于最差合并问题,目标是最大化总的比较次数。可以通过每次都挑选最长的两个序列进行合并来实现这一点。由于这种情况下不涉及动态调整顺的需求,因此可以直接模拟这一过程: ```python def worst_merge_cost(sequence_lengths): if len(sequence_lengths) == 1: return 0 sequence_lengths.sort(reverse=True) # 对序列按降排列 total_cost = 0 while len(sequence_lengths) > 1: # 取出最大的两个序列长度 first_max = sequence_lengths.pop(0) second_max = sequence_lengths.pop(0) # 合并这两个序列的成本 merge_cost = first_max + second_max total_cost += merge_cost # 将新的合并后的序列放回集合,并保持有 inserted = False for i in range(len(sequence_lengths)): if merge_cost >= sequence_lengths[i]: sequence_lengths.insert(i, merge_cost) inserted = True break if not inserted: sequence_lengths.append(merge_cost) return total_cost # 示例测试 sequence_lengths = list(map(int, input("请输入各序列长度(用空格分隔):").split())) max_total_cost = worst_merge_cost(sequence_lengths) print(f"最多比较次数为: {max_total_cost}") ``` 此部分代码展示了如何通过反向操作最大化总的比较次数。 --- ### 结果对比分析 两种方法分别代表了最优和最劣情况下的合并方式。实际应用场景通常追求的是前者——即尽可能降低资源消耗或时间复杂度。而后者则更多作为理论研究的一部分存在,帮助理解极端条件下的行为特性[^2]。
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