Dancing Links - 舞蹈链


问题

集合 s = { x_1,x_2, \cdots ,x_n } 拥有 n 个成员,现在集合 s m 个子集 { sub_1,sub_2, \cdots ,sub_m } 。在 m 个子集中选择一些组成集合 t = { sub_1,sub_2, \cdots } ,使 t 中包含的成员可以覆盖集合 s ,即 s 中所有成员都属于 t 中的某个或某些子集。

重复覆盖:集合 s 中的任意成员 \forall x \in t (允许同时属于两个以上的子集)。例如集合 s = { 0,1,2,3 } ,在子集 sub_1 = { 0,1 } sub_2 = { 1,2 } sub_3 = { 1,3 } 中选择 t = { sub_1,sub_2,sub_3 } 即可重复覆盖 s

精确覆盖:集合 s 中的任意成员 x 属于且只属于 t 中的一个子集,不能出现 x 不属于 t 中的任何子集,或者 x 同时属于 t 中两个以上的子集。例如集合 s = { 0,1,2,3 } ,在子集 sub_1 = { 0,1 } sub_2 = { 1,2 } sub_3 = { 2,3 } 中选择 t = { sub_1,sub_2 } 即可精确覆盖 s

给定集合 s m 个子集,求其重复覆盖和精确覆盖。

重复覆盖解法:

遍历集合 s 中每个成员 x ,若其尚未被包含在 t 中,则在 m 个集合中寻找一个包含 x 的子集加入 t 中,重复该步骤即可获得重复覆盖。

精确覆盖解法:

对于每个元素 xj 1 \le j \le n ),所有包含它的子集都是一种可能的选择。对于包含元素 x_j 的所有子集 t_j = { sub{j-1},sub{j-2}, \cdots ,sub{j-p} } (共 p 个),依次尝试选择每个子集 sub{j-k} 1 \le k \le p )作为潜在的精确覆盖。当选择子集 sub{j-k} 时,它除了 xj 之外还会包含其他元素,设其他元素的集合为 X_j ,那么所有其他包含 X_j 元素的子集,都与子集 sub{j-k} 冲突,因此这次选择后,需要将 sub_{j-k} 和所有与它冲突的集合都删除。

DancingLinks1.svg

上图中,当为了元素 xj 选择子集 sub{j-k} 后,由于 sub{j-k} 也包含 x_1 x_n ,所以需要删除所有包含 x_1 x_n 元素的其他子集,即 sub_1 sub_2 。经过这次操作后,被覆盖的元素有 { x_1,x_j,x_n } ,被选中作为精确覆盖的子集为 sub{j-k} ,被删除的子集有 { sub1,sub_2,sub{j-k} } 。然后重复上述操作,继续考察下一个元素 x{j+1} ,直到覆盖所有元素,则找到一组精确覆盖;若所有子集都被删除掉时,却无法覆盖到所有元素,则说明最近的一次选择是错误的,这时我们就放弃子集 sub{j-k} ,并放弃之前的操作(被覆盖的元素中去掉 { x1,x_j,x_n } ,精确覆盖中去掉子集 sub{j-k} ,被删除的子集中去掉 { sub1,sub_2,sub{j-k} } ),然后考虑下一个包含 x_j 的子集。

求精确覆盖的算法称为X算法,将集合 s 中的 n 个成员看作列,将 m 个子集看作行,组成一个 m \times n 的矩阵 d 。若子集 sub_i (其中 1 \le i \le m )包含某个成员 x_j (其中 1 \le j \le n ),则 d[i,j] = 1 ;若不包含则 d[i,j] = 0

例如对于集合 s = { 1,2,3,4,5,6,7 } ,它有 n = 7 个成员,还有 m = 6 个子集 sub_1 = { 1,3,5,6 } sub_2 = { 1,4,7 } sub_3 = { 2,6,7 } sub_4 = { 2,3,6 } sub_5 = { 4,5,7 } sub_6 = { 5 } 的情况,如下图所示:

DancingLinks2.svg

(1) 1 开始遍历集合 s 中每个成员,对于成员 1 ,遍历所有子集,找到第一个满足 d[i,1] = 1 的子集 sub_1 ,即 i = 1 时有 d[1,1] = 1 ,选择该子集作为精确覆盖中的一个子集 { sub_1 } ,已经覆盖的成员有 { 1,3,5,6 } sub_1 = { 1,3,5,6 } 中已经包含的成员其他子集不能再出现,因此删掉其他包含 { 1,3,5,6 } 的子集 sub_2 sub_4 sub_5 sub_6 sub_3 ,将 sub_1 也删掉;

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(2) 这时矩阵 d 中所有子集都被删除,成为空矩阵,但并没有完全覆盖集合 s 中所有成员,因此 (1) 的选择是失败的,撤销 (1) 中的所有操作。继续从 1 开始遍历集合 s 中每个成员,对于成员 1 ,遍历所有子集,找到第二个满足 d[i,1] = 1 的子集 sub_2 ,即 i = 2 时有 d[2,1] = 1 ,选择该子集作为精确覆盖中的一个子集 { sub_2 } ,已经覆盖的成员有 { 1,4,7 } sub_2 = { 1,4,7 } 中已经包含的成员其他子集不能再出现,因此删掉其他包含 { 1,4,7 } 的子集 sub_1 sub_3 sub_5 ,将 sub_2 也删掉;

DancingLinks4.svg

(3) 2 开始遍历集合 s 中剩下的成员,对于成员 2 ,遍历剩余子集,找到第一个满足 d[i,2] = 1 的子集 sub_4 ,即 i = 4 时有 d[4,2] = 1 ,选择该子集作为精确覆盖中的一个子集 { sub_2,sub_4 } ,已经覆盖的成员有 { 1,2,3,4,6,7 } sub_4 = { 2,3,6 } 中已经包含的成员其他子集不能再包含,因此删掉其他包含 { 2,3,6 } 的子集(没有找到),将 sub_4 也删掉;

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(4) 5 开始遍历集合 s 中剩下的成员,对于成员 5 ,遍历剩余子集,找到第一个满足 d[i,5] = 1 的子集 sub_6 ,即 i = 6 时有 d[6,5] = 1 ,选择该子集作为精确覆盖中的一个子集 { sub_2,sub_4,sub_6 } ,已经覆盖的成员有 { 1,2,3,4,5,6,7 } sub_6 = { 5 } 中已经包含的成员其他子集不能再包含(没有找到),将 sub_6 删掉后矩阵 d 即为空矩阵,并且已经完全覆盖了子集 s 中的所有成员,则精确覆盖的结果为 { sub_2,sub_4,sub_6 } ,算法结束;

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(5) 当算法进行到矩阵 d 为空矩阵,但集合 s 中所有成员并没有被完全覆盖的情况时,说明某一次的子集选择有错误,将该次选择的操作进行恢复,并寻找下一个覆盖要求的子集,继续尝试,直到找到精确覆盖;

回溯法的递归结束条件是矩阵 d 为空,每次递归时选择矩阵中的一列 x_j (其中 0 \le j \le n ),遍历矩阵 d 中的所有子集(行),找到一子集 sub_i (其中 0 \le i \le m )满足 d[i,j] = 1 ,选择该子集(行)。由于精确覆盖的要求,其他包含该子集中任意成员的子集,都不能再选择,将其删掉,并将子集 sub_i 也删掉。重复这个操作直到将矩阵 d 删空,检查矩阵 d 为空时是否集合 s 的所有成员都被覆盖到。在选取包含某个成员 x_j 的子集时,可能有多个选择,若选择其中一个子集无法最终将集合 s 完全覆盖,则在递归函数中返回这一层,尝试其他子集,直到找出精确覆盖。

十字链表是一种方便删除矩阵(d)中的行列、以及恢复行列的数据结构。每个节点有上下左右(4)个指针指向周围的节点。现在将上文的集合(s = { 1,2,3,4,5,6,7 })、(6)个子集以及(5)个步骤,用十字链表的形式重复一遍。建立十字链表时需要额外对每一列添加头节点,并添加一个总的(head)节点连接所有列的头节点,如图所示:

DancingLinks7.svg

(1) 选取 head 节点右边的节点 1 (第 1 列),在第 1 列中从上到下依次考虑每个子集,看是否最终可以得到精确覆盖,第 1 列有(2)个选择(sub_1)、(sub_2),首先尝试选择(sub_1)。根据上文可知,目标是将包含(sub_1)成员({ 1,3,5,6 })的所有子集都删除掉,即删除(sub_1)、(sub_2)、(sub_4)、(sub_5)、(sub_6)、(sub_3)。在十字链表中这个过程分为以下几个步骤来依次进行;

(2) sub_1 的所有成员 [1,1] [1,3] [1,5] [1,6] 首先删除;

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(3) 再依次将属于 { 1,3,5,6 } 列上的所有节点,以及其所在子集(行)上的所有节点,都删除掉;

DancingLinks9.svg

(4) 这时矩阵 d 为空,所选子集为 { sub_1 } ,覆盖的成员为 { 1,3,5,6 } ,没有完全覆盖,因此选择错误,恢复 { 1,3,5,6 } 列的所有元素,然后继续尝试第 1 列(节点 1 )的下一个节点 [2,1] ,直到找到精确覆盖;

舞蹈链算法的时间复杂度与递归的时间复杂度一样,为 O(n^m)


源码

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测试

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