474. Ones and Zeroes

In the computer world, use restricted resource you have to generate maximum benefit is what we always want to pursue.

For now, suppose you are a dominator of m 0s and n 1s respectively. On the other hand, there is an array with strings consisting of only 0s and 1s.

Now your task is to find the maximum number of strings that you can form with given m 0s and n 1s. Each 0 and 1 can be used at most once.

Note:

  1. The given numbers of 0s and 1s will both not exceed 100
  2. The size of given string array won't exceed 600.

Example 1:

Input: Array = {"10", "0001", "111001", "1", "0"}, m = 5, n = 3
Output: 4

Explanation: This are totally 4 strings can be formed by the using of 5 0s and 3 1s, which are “10,”0001”,”1”,”0”

Example 2:

Input: Array = {"10", "0", "1"}, m = 1, n = 1
Output: 2

Explanation: You could form "10", but then you'd have nothing left. Better form "0" and "1".
背包问题,用DP解题。动规原则是这个1或者0用不用,状态数组初始化为dp[m+1][n+1]。遍历每一个字符串,比较每一个dp[i][j]和dp[i - countZero][j - countOne]+1的大小。代码如下:

public class Solution {
    public int findMaxForm(String[] strs, int m, int n) {
        int[][] res = new int[m + 1][n + 1];
        for (String str: strs) {
            int countZero = 0, countOne = 0;
            for (char ch :str.toCharArray()) {
                if (ch == '1') {
                    countOne ++;
                } else {
                    countZero ++;
                }
            }
            for (int i = m; i >= countZero; i --) {
                for (int j = n; j >= countOne; j --) {
                    res[i][j] = Math.max(res[i][j], res[i - countZero][j - countOne] + 1);
                }
            }
        }
        return res[m][n];
    }
}

<think>好的,我需要分析用户提供的代码,并结合之前关于Dirichlet分布在遗传算法中初始化个体权重的讨论。首先,用户给出的代码是一个名为Individual的类,用于表示遗传算法中的个体,即一个潜在的解决方案。这个类有两个主要的决策变量编码部分:列车组织模式选择和货物路径分配。 首先,我要理解代码的结构和各个部分的作用。在初始化方法__init__中,接受一个data参数,其中包含问题数据。接下来,决策变量分为两个部分:x和z。x是一个整数列表,每列车选择一个组织模式,使用随机整数生成。这部分看起来没问题,但用户的问题主要集中在货物路径分配部分,也就是z矩阵的初始化,特别是使用Dirichlet分布生成权重。 接着看货物路径分配的代码。对于每个货物(j_idx),首先获取可行路径索引feasible_routes。然后,如果存在可行路径,使用Dirichlet分布生成归一化的权重,再乘以需求量来填充z矩阵的相应位置。 根据之前的讨论,使用Dirichlet分布的好处包括保证权重归一化、控制多样性和适应问题特性。现在需要将这些点与代码中的具体实现对应起来。 首先,归一化保证。代码中使用np.random.dirichlet(np.ones(len(feasible_routes))),这里的参数是alpha向量,全为1,这对应于均匀Dirichlet分布,生成的权重自然满足和为1。这样在处理运输量时,直接将权重乘以需求,确保总运输量等于需求,符合约束条件,无需手动归一化。这在物流路径分配中非常重要,避免超量或不足的情况。 其次,多样性控制。代码中的alpha参数设置为全1数组,即均匀分布。这意味着初始解在可行路径之间均匀分布,有利于探索不同的路径组合,避免过早陷入局部最优。这在遗传算法的初期阶段尤其重要,因为足够的多样性有助于全局搜索。用户之前提到,当alpha<1时,分布更倾向于稀疏解,而当alpha>1时更集中。但这里使用的是alpha=1,可能是在无先验知识的情况下,保持均匀探索。 然后,适应问题特性方面,代码中的可行路径是通过_get_feasible_routes方法获取的,确保路径的起点、终点和到达时间满足货物的需求。这结合Dirichlet分布生成权重,使得初始解既满足约束,又考虑了可行路径的存在。如果某个货物只有少数可行路径,Dirichlet分布会自动调整权重,确保在这些路径上合理分配。 此外,与均匀分布加归一化的方法相比,Dirichlet在这里更直接有效。例如,如果有三条可行路径,均匀分布可能生成三个接近1/3的值,但Dirichlet分布(alpha=1)同样生成均匀但更自然的随机分布,同时避免手动归一化的步骤,减少出错可能。 不过,我需要检查代码是否存在潜在问题。比如,在获取可行路径后,是否处理了没有可行路径的情况?当前代码中,如果feasible_routes为空,会跳过,但此时z矩阵的相应行可能保持全零,这是否会导致问题?可能需要异常处理或默认分配,但用户没有提到这一点,可能属于其他部分的问题。 另外,权重生成后乘以需求,是否正确?是的,因为需求是固定的,权重分配运输量的比例,确保总运输量等于需求,这符合运输问题的常见约束。 总结来说,代码在货物路径分配部分使用Dirichlet分布生成归一化权重,确保了初始解的合法性和多样性,符合之前讨论的优势。同时,alpha=1的设置适用于无先验知识的均匀探索,适合遗传算法的初始种群生成。</think>根据代码实现与前述Dirichlet分布的作用,以下是对**货物路径分配初始化**的具体分析: --- ### **1. 代码结构解析** ```python class Individual: def __init__(self, data): # 1. 列车组织模式选择(整数编码) self.x = [random.randint(0, len(data.M)-1) for _ in range(len(data.Trains))] # 2. 货物路径分配(连续值编码) self.z = np.zeros((len(data.Freights), len(data.Routes))) for j_idx in range(len(data.Freights)): feasible_routes = self._get_feasible_routes(j_idx) # 关键:获取可行路径 if feasible_routes: weights = np.random.dirichlet(np.ones(len(feasible_routes))) # Dirichlet采样 self.z[j_idx, feasible_routes] = weights * data.demand_dict[data.Freights[j_idx]] ``` --- ### **2. Dirichlet分布的应用分析** #### **(1) **保证归一化与约束满足** - **目标**:为每个货物分配运输量,要求总运输量等于该货物的需求(即$\sum \text{weights} = 1$)。 - **实现**: ```python weights = np.random.dirichlet(np.ones(len(feasible_routes))) # 自动归一化 self.z[j_idx, feasible_routes] = weights * demand # 直接满足需求约束 ``` - **优势**: 无需手动归一化,避免因计算误差或错误导致总运输量不等于需求。 #### **(2) **控制路径分配的多样性** - **参数选择**:`np.ones(len(feasible_routes))` 表示 $\alpha=1$,对应**均匀Dirichlet分布**。 - **效果**: - 当可行路径较多时,权重分布接近均匀(如3条路径时,可能生成$(0.3, 0.5, 0.2)$)。 - 当可行路径较少时(如2条路径),仍能保持多样性(如$(0.7, 0.3)$或$(0.1, 0.9)$)。 #### **(3) **适应物流路径选择特性** - **可行性过滤**:通过`_get_feasible_routes`筛选符合运输时间、起讫点约束的路径。 - **稀疏性支持**: - 若需探索“集中选择少数路径”的极端情况(如$\alpha=0.5$),可修改参数: ```python weights = np.random.dirichlet(0.5 * np.ones(len(feasible_routes))) # 稀疏分配 ``` --- ### **3. 关键代码逻辑说明** | 代码段 | 功能说明 | |---------------------------------|--------------------------------------------------------------------------| | `feasible_routes = ...` | 过滤满足运输时间、起点、终点的可行路径 | | `np.random.dirichlet(alpha)` | 生成归一化权重,确保总运输量=需求 | | `self.z[j_idx, feasible_routes]`| 仅对可行路径分配运输量,避免无效解 | --- ### **4. 潜在改进方向** #### **(1) 参数调优** - **调整$\alpha$值**: - 若希望初始解偏向“平衡分配”,设$\alpha>1$(如$\alpha=5$)。 - 若需探索“极端分配”(如某些路径运输量接近0),设$\alpha<1$(如$\alpha=0.5$)。 #### **(2) 异常处理** - **无可行路径情况**:当前代码中若`feasible_routes`为空,`self.z`对应行保持全零,可能需补充处理逻辑(如抛出异常或标记无效个体)。 #### **(3) 并行化初始化** - 使用向量化操作替代循环(依赖`data`结构设计): ```python # 伪代码示例 feasible_routes_list = [self._get_feasible_routes(j) for j in range(len(Freights))] alphas = [np.ones(len(routes)) for routes in feasible_routes_list] weights = [np.random.dirichlet(alpha) for alpha in alphas] self.z = assign_weights(weights, feasible_routes_list) # 需自定义赋值函数 ``` --- ### **5. 总结** - **Dirichlet分布的作用**: 在货物路径分配中,通过**自动归一化**和**可控多样性**,确保初始种群: 1. 满足运输量约束 2. 覆盖不同的路径组合可能性 3. 避免无效解(如分配到不可行路径) - **代码优势**: 简洁高效地融合了物流约束与优化算法的初始化需求,为后续遗传操作(交叉、变异)提供高质量初始解。
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