Какая наиболее широко используемая существующая библиотека на С++ дает всю комбинацию и перестановку k элементов из n элементов?
Я не прошу алгоритм, но существующую библиотеку или методы.
Спасибо.
Какая наиболее широко используемая существующая библиотека на С++ дает всю комбинацию и перестановку k элементов из n элементов?
Я не прошу алгоритм, но существующую библиотеку или методы.
Спасибо.
Комбинации: из статьи Марка Нельсона по той же теме у нас есть next_combination http://marknelson.us/2002/03/01/next-permutation Перестановки: из STL у нас есть std:: next_permutation
template <typename Iterator>
inline bool next_combination(const Iterator first, Iterator k, const Iterator last)
{
if ((first == last) || (first == k) || (last == k))
return false;
Iterator itr1 = first;
Iterator itr2 = last;
++itr1;
if (last == itr1)
return false;
itr1 = last;
--itr1;
itr1 = k;
--itr2;
while (first != itr1)
{
if (*--itr1 < *itr2)
{
Iterator j = k;
while (!(*itr1 < *j)) ++j;
std::iter_swap(itr1,j);
++itr1;
++j;
itr2 = k;
std::rotate(itr1,j,last);
while (last != j)
{
++j;
++itr2;
}
std::rotate(k,itr2,last);
return true;
}
}
std::rotate(first,k,last);
return false;
}
Я решил протестировать решения от dman и Charles Bailey. Я назову их решениями A и B соответственно. Мой тест посещает каждую комбинацию vector<int>
size = 100, 5 за раз. Здесь тестовый код:
Тестовый код
struct F
{
unsigned long long count_;
F() : count_(0) {}
bool operator()(std::vector<int>::iterator, std::vector<int>::iterator)
{++count_; return false;}
};
int main()
{
typedef std::chrono::high_resolution_clock Clock;
typedef std::chrono::duration<double> sec;
typedef std::chrono::duration<double, std::nano> ns;
int n = 100;
std::vector<int> v(n);
std::iota(v.begin(), v.end(), 0);
std::vector<int>::iterator r = v.begin() + 5;
F f;
Clock::time_point t0 = Clock::now();
do
{
f(v.begin(), r);
} while (next_combination(v.begin(), r, v.end()));
Clock::time_point t1 = Clock::now();
sec s0 = t1 - t0;
ns pvt0 = s0 / f.count_;
std::cout << "N = " << v.size() << ", r = " << r-v.begin()
<< ", visits = " << f.count_ << '\n'
<< "\tnext_combination total = " << s0.count() << " seconds\n"
<< "\tnext_combination per visit = " << pvt0.count() << " ns";
}
Весь код был скомпилирован с использованием clang++ -O3 на Intel Core i5 с тактовой частотой 2,8 ГГц.
Решение A
Решение A приводит к бесконечному циклу. Даже когда я делаю n
очень маленьким, эта программа никогда не завершается. Впоследствии по этой причине вниз.
Решение B
Это редактирование. Решение B изменилось в ходе написания этого ответа. Сначала он дал неправильные ответы и благодаря очень быстрому обновлению теперь дает правильные ответы. Он печатает:
N = 100, r = 5, visits = 75287520
next_combination total = 4519.84 seconds
next_combination per visit = 60034.3 ns
Решение C
Далее я попробовал решение из N2639, которое очень похоже на решение A, но работает правильно. Я назову это решение C, и он распечатает:
N = 100, r = 5, visits = 75287520
next_combination total = 6.42602 seconds
next_combination per visit = 85.3531 ns
Решение C в 703 раза быстрее, чем решение B.
Решение D
Наконец, существует решение D, найденное здесь. Это решение имеет другую подпись/стиль и называется for_each_combination
, и используется так же, как std::for_each
. Код драйвера выше изменяется между вызовами таймера следующим образом:
Clock::time_point t0 = Clock::now();
f = for_each_combination(v.begin(), r, v.end(), f);
Clock::time_point t1 = Clock::now();
Решение D выдает:
N = 100, r = 5, visits = 75287520
for_each_combination = 0.498979 seconds
for_each_combination per visit = 6.62765 ns
Решение D в 12,9 раза быстрее, чем решение C, и в 9000 раз быстрее, чем решение B.
Я считаю это относительно небольшой проблемой: всего 75 миллионов посещений. По мере того, как количество посещений увеличивается в миллиарды, расхождение в эффективности между этими алгоритмами продолжает расти. Решение B уже громоздко. Решение C в конечном итоге становится громоздким. Решение D - это самый эффективный алгоритм для просмотра всех комбинаций, о которых я знаю.
Ссылка показывающая решение D, также содержит несколько других алгоритмов для перечисления и посещений перестановок с различными свойствами (круговыми, обратимыми и т.д.). Каждый из этих алгоритмов был разработан с одной из целей. И обратите внимание, что ни один из этих алгоритмов не требует, чтобы начальная последовательность была в отсортированном порядке. Элементы не должны быть даже LessThanComparable
.
Этот ответ обеспечивает минимальное решение для усилий по внедрению. Он может не иметь приемлемой производительности, если вы хотите получить комбинации для больших диапазонов ввода.
Стандартная библиотека имеет std::next_permutation
, и вы можете тривиально построить из нее next_k_permutation
и next_combination
.
template<class RandIt, class Compare>
bool next_k_permutation(RandIt first, RandIt mid, RandIt last, Compare comp)
{
std::sort(mid, last, std::tr1::bind(comp, std::tr1::placeholders::_2
, std::tr1::placeholders::_1));
return std::next_permutation(first, last, comp);
}
Если у вас нет tr1::bind
или boost::bind
, вам нужно будет создать объект функции, который свопит аргументы к заданному сравнению. Конечно, если вас интересует только std::less
вариант next_combination
, вы можете напрямую использовать std::greater
:
template<class RandIt>
bool next_k_permutation(RandIt first, RandIt mid, RandIt last)
{
typedef typename std::iterator_traits<RandIt>::value_type value_type;
std::sort(mid, last, std::greater< value_type >());
return std::next_permutation(first, last);
}
Это относительно безопасная версия next_combination
. Если вы можете гарантировать, что диапазон [mid, last)
будет таким, каким он был после вызова next_combination
, вы можете использовать более простой:
template<class BiDiIt, class Compare>
bool next_k_permutation(BiDiIt first, BiDiIt mid, BiDiIt last, Compare comp)
{
std::reverse(mid, last);
return std::next_permutation(first, last, comp);
}
Это также работает с двунаправленными итераторами, а также итераторами произвольного доступа.
Чтобы выводить комбинации вместо k-перестановок, мы должны обеспечить, чтобы мы выводили каждую комбинацию только один раз, поэтому мы вернем ее комбинацию только в том случае, если она является k-перестановкой по порядку.
template<class BiDiIt, class Compare>
bool next_combination(BiDiIt first, BiDiIt mid, BiDiIt last, Compare comp)
{
bool result;
do
{
result = next_k_permutation(first, mid, last, comp);
} while (std::adjacent_find( first, mid,
std::tr1::bind(comp, std::tr1::placeholders::_2
, std::tr1::placeholders::_1) )
!= mid );
return result;
}
Альтернативами было бы использовать обратный итератор вместо обмена параметрами bind
или использовать std::greater
явно, если используется std::less
.
@Чарльз Бейли выше:
Я мог ошибаться, но я думаю, что первые два алгоритма выше не удаляют дубликаты между первым и средним? Может быть, я не уверен, как его использовать.
4 выберите 2 примера:
12 34
12 43 (после сортировки)
13 24 (после next_permutation)
13 42 (после сортировки)
14 23 (после next_permutation)
14 32 (после сортировки)
21 34 (после next_permutation)
Итак, я добавил чек, чтобы узнать, вернётся ли курсивом значение перед возвращением, но определенно не подумал бы о той части, которую вы написали (очень элегантно! спасибо!).
Не полностью протестированы, просто беглые тесты.
template
bool next_combination(RandIt first, RandIt mid, RandIt last)
{
typedef typename std::iterator_traits< RandIt >::value_type value_type;
std::sort(mid, last, std::greater< value_type >() );
while(std::next_permutation(first, last)){
if(std::adjacent_find(first, mid, std::greater< value_type >() ) == mid){
return true;
}
std::sort(mid, last, std::greater< value_type >() );
return false;
}