Question

假设存在大小为N的向量VA，并且每个元素是类型T的另一个向量。对类型T进行操作并返回类型T的新值，即bool merge(T a, T b, T &ret);。如果可以合并a和c，则将结果存储在ret中并返回true;否则，返回false。合并操作具有反思性和传递性。

如果出现以下情况，则会找到解决方案：

∃x₀，x ₁，...，x _N-1。合并（VA [0] [x ₀]，VA [1] [x ₁]，合并（VA [2] [x ₂ ]，...，合并（VA [N-2] [x _N-2]，VA [N-1] [x _N-1]，ret） ...））;
可以合并来自N-1（非N ）子矢量的任何元素（选择任何N-1只有一个例外）。

例如： VA的大小为3.元素a可以与元素b合并，结果为c。元素c可以与元素d合并，结果为e。

VA [0] = {a}
VA [1] = {b，q}
VA [2] = {d，r}

以上示例中的所有解决方案均为：{a，b}，{a，d}，{b，d}，{a，b，d}。

任务是找到给定向量VA中的所有解。

我的C ++代码是：

void findAll(unsigned int step, unsigned int size, const T pUnifier, int hole_id) {
  if(step == size) printOneResult(pUnifier);
  else {
    _path[step] = -1;
    findAll(step + 1, pUnifier, step);
  }
  std::vector<T> vec = VA[step];
  for(std::vector<T>::const_iterator it = vec.begin(); it < vec.end(); it++) {
    T nextUnifier();
    if( merge( *it, pUnifier, nextUnifier )) {
       _path[lit_id] = it->getID();
       findAll(step + 1, nextUnifier, hole_id);
    }
  }
}

代码包含递归调用;但是，它不是尾递归。它在实践中运行缓慢。实际上，VA的大小可能是数百个，每个子矢量大小也是数百个。我想知道它是否可以优化。

非常感谢。

Answer 1

如果我正确理解您的代码，那么您正在进行（递归）强力搜索。这样效率不高，因为您可以获得有关搜索空间的一些信息。

我认为这里的好候选人是A* algorithm。您可以使用当前最大链尺寸作为启发式，或者甚至是链尺寸的平方和。

Answer 2

为了改进代码，在使用向量时，应该使用[]运算符，使用int计数器而不是简单的迭代器，这要慢得多。您可以通过最小化函数调用我的任何一个循环来改进它，就像之前堆叠您将使用的值一样。既然你没有解释真正的T_VEC是什么，我就不会写完整的无迭代器版本，但这应该是关于速度的一个很好的补充。

全合并搜索优化

2 个答案: