我有一个看似简单的问题,但对于我的生活,我无法弄明白。基本上,我正在寻找的是如何找到非对称矩阵的所有排列,其中某些值必须保持在某些位置。解释这个的最简单方法是用一个例子......
我们说我们有以下内容......
a b c
a
b c
d e f
在此矩阵中,我们必须找到所有排列,其中第一个字母是' a',' b'或' c',第二个字母是' a',第三个字母是' b'或者' c',第四个字母是' d'' e'或者' f'。在我们的算法中,矩阵的大小不是提前知道的。它也可以......
a
b
c
d
...或
a b c d
e f g h
i j k l
m n o p
在我的第一个例子中,我可以通过观察看到可能性是:
aabd
aabe
aabf
aacd
aace
aacf
babd
babe
babf
bacd
bace
bacf
cabd
cabe
cabf
cacd
cace
cacf
但是,我无法弄清楚算法。任何人都可以帮助我解决这个问题吗?如果我提前知道尺寸,我可以做到,但我不知道。我觉得递归函数就是答案,但我无法看到它。
编辑:这是我到目前为止将代码值放入矩阵的代码。在某些情况下,价值是独立的,而在其他情况下,它是由多个值组成的,用括号括起来......
int CountTestCases(const string &iTestStr, const map<string::size_type, string::size_type> &iHashTable)
{
vector<vector<char>> charMatrix;
string::const_iterator strIt = iTestStr.begin();
while(strIt != iTestStr.end())
{
if(*strIt == '(')
{
++strIt;
char c = *strIt;
vector<char> tmpVec;
tmpVec.push_back(c);
++strIt;
while(*strIt != ')')
{
c = *strIt;
tmpVec.push_back(c);
++strIt;
}
charMatrix.push_back(tmpVec);
}
else
{
char c = *strIt;
vector<char> tmpVec;
tmpVec.push_back(c);
charMatrix.push_back(tmpVec);
}
++strIt;
}
return 0;
}
答案 0 :(得分:2)
这是伪代码:
int main()
{
vector<char> outputVec;
PassToNextLevel(0, outputVec);
}
function PassToNextLevel(int rowId, vector<char) outputVec)
{
for each char 'currChar' in the 'charMatrix[rowId]'
{
outputVec.push_back(currChar);
PassToNextLevel(rowId++, outputVec); // recursive call, pass by value
if(rowId == rowSize-1) { // last row
print outputVec;
}
}
}
答案 1 :(得分:1)
将数据存储为vector<vector<char>>
,您始终可以向vector
添加更多内容,因此您无需知道之前的尺寸。
是的,你需要做一个递归。在每个级别,您从对应于该级别的向量中选择一个元素,并递归调用下一级别。当你用完向量时,你就有了解决方案。
答案 2 :(得分:0)
void FindCartisian(const vector<vector<char>> &iCharMatrix, int iRow, string &iWord, vector<string> &iFinalWords)
{
//We've reached the end of the column, save the finished product and return
if(iRow + 1 > iCharMatrix.size())
{
iFinalWords.push_back(iWord);
return;
}
//Iterate across the row
for(vector<char>::const_iterator it = iCharMatrix[iRow].begin(); it != iCharMatrix[iRow].end(); ++it)
{
//Append what is in this position
char c = *it;
iWord.append(1, c);
//Drill down recursively from here
FindCartisian(iCharMatrix, iRow + 1, iWord, iFinalWords);
//Erase the last thing we added
iWord.erase(iWord.end() - 1);
}
}
我想到我可以使用char堆栈而不是字符串,但由于最终产品必须是一个字符串,所以在最后将堆栈转换为字符串似乎相当麻烦。
对于大型数据集,这件事虽然很慢但是很慢。关于如何加快速度的任何想法?